在线观看www成人影院-在线观看www日本免费网站-在线观看www视频-在线观看操-欧美18在线-欧美1级

0
  • 聊天消息
  • 系統消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術視頻
  • 寫文章/發帖/加入社區
會員中心
創作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>

3天內不再提示

這四個關于自動駕駛的誤解,將影響自動駕駛的推廣和落地

如意 ? 來源:OFweek電子工程網 ? 作者:智車科技IV ? 2020-10-14 11:15 ? 次閱讀

/ 導讀 /

自動駕駛技術迅速發展的當下,在碎片化信息充斥我們的生活時,網上存在很多對于自動駕駛發展的新聞,更有對自動駕駛的誤解在肆意傳播著,筆者認為這些對于自動駕駛的誤解會阻礙自動駕駛的發展,影響自動駕駛的推廣和落地。

誤解一:由于駕駛本身充滿樂趣,公眾會抵制無人駕駛。 很多傳統汽車公司會固執地認為并大肆地宣傳,人們愛好駕駛的體驗。 愛好,是人們的自由選擇。所以,愛好駕駛的群體必然是存在的。 然而,頭文字D會在秋名山中上演,卻不會發生在擁擠的通勤路上。 事實上,大多數人的大部分駕駛時間都用在每天的通勤與外出辦事上,甚至大部分時間都需要在擁擠的道路上緩慢移動。 即便是駕駛愛好者,也不會享受這種煩悶的開車時間,也會想將浪費在這上面的時間用來做點別的更有意義的事情。更何況大多數只將汽車視作代步工具的公眾呢?

另外,目前依然廣泛認為,自動駕駛的實現也并不會剝奪人類的手動駕駛權力。 這兩種方式是可以并存的。一百年前汽車代替馬車成為最重要的交通工具,但如今依然有人學習馬術。又如,自動化生產的高度發展不會取代傳統手工藝人;;電腦繪圖再快再好,畫家也不會放棄畫筆一樣。 因此,自動駕駛技術一旦成熟,自動駕駛汽車可以被安全使用時,消費者將會無比渴望得到它。 愛好可以堅持,但瑣碎的生活也要繼續。

誤解二:自動駕駛汽車會造成道德困境。 當自動駕駛汽車面臨交通事故時,很多人宣揚它無法解決道德難題。 即當意外來臨時,自動駕駛汽車會撞向誰?人們最常談論的是“有軌電車難題”。

“有軌電車難題”是一個哲學實驗,大致內容是:一個瘋子把五個無辜的人綁在電車軌道上。一輛失控的電車朝他們駛來,并且片刻后就要碾壓到他們。幸運的是,你可以拉一個拉桿,讓電車開到另一條軌道上。然而問題在于,那個瘋子在另一個電車軌道上也綁了一個人。在這種狀況下,是否應拉拉桿? 這個問題的難點在于是否應該量化比較生命。 實際上,自動駕駛在道德判斷方面與人類并無二致。人類都不愿去直面的極端道德問題拿去為難自動駕駛多少過于苛刻了。 無論出于什么原因,在車禍發生前的一剎那,我們人類都還是偏向于由人類而非機器來做出快速的、非正式的成本收益分析。 可是,保險公司也早已對我們身體的各個部分出現問題時所需支付的潛在費用做出了量化。而在面對這種駕駛過程中的瞬間決策時,人類駕駛員早已本能地估量出“可以犧牲掉誰”了。

誤解三:自動駕駛汽車需要有完美的駕駛記錄才能確保足夠安全。 其實,只要自動駕駛汽車的安全駕駛記錄超出人類駕駛員的平均水平,它就能造福人類。 據統計,平均每20萬英里(約32萬公里),人類駕駛員就會出現一次非致命性碰撞。 那么,如何衡量自動駕駛系統的安全性呢?我們通常使用“接管里程”,即每接管(駕駛員介入)一次的平均行駛里程。 因此,當自動駕駛系統的接管里程數超過人類駕駛員的非致命性碰撞數據,即超過20萬英里/次,便可以說自動駕駛在人類平均駕駛水平之上。 看到這里,也許有人會有疑問,系統每次需要接管時還有可能造成致命性碰撞呢。 好的,那我們給自動駕駛定一個十分嚴格的標準吧。據統計,平均每9000萬英里(約1.4億公里),就會出現一次致命性碰撞。盡管并不是每次接管都會造成致命性碰撞,但我們本著嚴格要求的原則,認為自動駕駛系統的接管里程數超過人類駕駛員的致命性碰撞數據,即超過9000英里/次,就能說自動駕駛在人類平均駕駛水平之上。 當然,如果把目標定在人類平均駕駛水平的2倍,顯然會更加有說服力。

誤解四:無人駕駛遙遙無期!時代還是一個遙遠的夢! 在預測自動駕駛技術發展時,很多人會認為將會延續過去十年的機器人技術的發展速度可是,一般認為。自動駕駛所利用的使能技術(Enabling Technology)會遵循摩爾定律。 那么,我們假設自動駕駛的發展也符合摩爾定律,來大概計算一下。 摩爾定律的一般理解是,硬件性能平均每18個月會翻一番。 我們用前面提到的“接管里程”,來評估自動駕駛的安全性能。姑且認為無人駕駛汽車的上路標準是達到人類平均駕駛水平2倍的話,我們預計當接管里程介于400,000~180,000,000英里之間時,無人駕駛汽車便可以順利上路了。(注:上文提到過人類出現一次非致命性碰撞駕駛的平均里程數是20萬英里,一次致命性碰撞駕駛的平均里程數是9000萬英里)。使用最新的2019年加州自動駕駛路測數據來評估的話,在眾多公司中最的高接管里程的約為18,000英里。 按照18個月翻一番的摩爾定律計算的話自動人駕達到人類駕駛水平的兩倍現還需要7~20年的時間。 當然,像上文這樣的計算只是概算而已,遠不夠精確。摩爾定律也不是什么自然規律或是物理定律,只是對現象的觀測和未來的推測。 但除此之外,“車隊學習(Fleet learning)”是自動駕駛發展特殊的加速器。自動駕駛汽車可以將它們的駕駛經驗數據進行匯總共享,每輛自動駕駛汽車都能從其他車輛提供的共享經驗中獲益。用不了多久,自動駕駛系統就會積累起豐富的駕駛經驗,成為“老司機”。 然而,如果將“無人駕駛時代”定義為,道路上100%的汽車都具有全自動駕駛功能,那么,普及全自動駕駛汽車的過程可能會持續半個世紀之久。 人們更換汽車的速度要比更換智能手機的速度慢很多。現在汽車的平均壽命是10~15年,所以要將老式汽車全部更換的話,也至少需要20年的時間。 因此,在實現無人駕駛的過程中,我們不僅需要多一些耐心,更需要逐漸學會如何與進階中的自動駕駛汽和諧共處。

最后 消除公眾對自動駕駛的誤解,才能更好地發展推廣自動駕駛,讓公眾更理智地對待自動駕駛。否則,人類也許會付出更多時間和生命的代價。相信,無人駕駛早日到來,是我們共同的期盼。
責編AJX

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
  • 汽車電子
    +關注

    關注

    3034

    文章

    8202

    瀏覽量

    169091
  • 無人駕駛
    +關注

    關注

    99

    文章

    4129

    瀏覽量

    122481
  • 自動駕駛
    +關注

    關注

    788

    文章

    14130

    瀏覽量

    168899
收藏 人收藏

    評論

    相關推薦

    自動駕駛大模型中常提的Token是啥?對自動駕駛有何影響?

    、多模態傳感器數據的實時處理與決策。在這一過程中,大模型以其強大的特征提取、信息融合和預測能力為自動駕駛系統提供了有力支持。而在大模型的中,有一“Token”的概念,有些人看到后或許會問: Token是啥?對
    的頭像 發表于 03-28 09:16 ?218次閱讀

    自動駕駛中常提的魯棒性是啥?

    隨著自動駕駛技術的快速發展,魯棒性(Robustness)成為評價自動駕駛系統的重要指標之一。很多小伙伴也會在自動駕駛相關的介紹中,對某些功能用魯棒性進行描述。一魯棒的系統能夠在復雜
    的頭像 發表于 01-02 16:32 ?4632次閱讀
    <b class='flag-5'>自動駕駛</b>中常提的魯棒性是<b class='flag-5'>個</b>啥?

    標貝科技:自動駕駛中的數據標注類別分享

    自動駕駛訓練模型的成熟和穩定離不開感知技術的成熟和穩定,訓練自動駕駛感知模型需要使用大量準確真實的數據。據英特爾計算,L3+級自動駕駛每輛汽車每天產生的數據高達4000GB,作為自動駕駛
    的頭像 發表于 11-22 15:07 ?1654次閱讀
    標貝科技:<b class='flag-5'>自動駕駛</b>中的數據標注類別分享

    標貝科技:自動駕駛中的數據標注類別分享

    自動駕駛訓練模型的成熟和穩定離不開感知技術的成熟和穩定,訓練自動駕駛感知模型需要使用大量準確真實的數據。據英特爾計算,L3+級自動駕駛每輛汽車每天產生的數據高達4000GB,作為自動駕駛
    的頭像 發表于 11-22 14:58 ?2877次閱讀
    標貝科技:<b class='flag-5'>自動駕駛</b>中的數據標注類別分享

    自動駕駛汽車安全嗎?

    隨著未來汽車變得更加互聯,汽車逐漸變得更加依賴技術,并且逐漸變得更加自動化——最終實現自動駕駛,了解自動駕駛汽車的安全問題變得非常重要,這樣你才能回答“自動駕駛汽車安全嗎”和“
    的頭像 發表于 10-29 13:42 ?878次閱讀
    <b class='flag-5'>自動駕駛</b>汽車安全嗎?

    自動駕駛HiL測試方案案例分析--ADS HiL測試系統#ADAS #自動駕駛 #VTHiL

    自動駕駛
    北匯信息POLELINK
    發布于 :2024年10月22日 15:20:19

    自動駕駛技術的典型應用 自動駕駛技術涉及到哪些技術

    自動駕駛技術的典型應用 自動駕駛技術是一種依賴計算機、無人駕駛設備以及各種傳感器,實現汽車自主行駛的技術。它通過使用人工智能、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統等技術,使自動駕駛
    的頭像 發表于 10-18 17:31 ?1578次閱讀

    自動駕駛HiL測試方案——攝像頭仿真之視頻注入#ADAS #自動駕駛 #VTHiL

    自動駕駛
    北匯信息POLELINK
    發布于 :2024年10月17日 15:18:41

    自動駕駛HiL測試方案 ——場景仿真3D演示#ADAS #自動駕駛 #VTHiL

    自動駕駛
    北匯信息POLELINK
    發布于 :2024年10月16日 10:55:35

    自動駕駛HiL測試方案介紹#ADAS #自動駕駛 #VTHiL

    自動駕駛
    北匯信息POLELINK
    發布于 :2024年10月12日 18:02:07

    智能網聯是否是自動駕駛落地的必要條件?

    隨著全球科技的不斷進步,自動駕駛技術逐漸從實驗室走向公眾視野,并且已經開始在部分地區進行商業化測試。盡管如此,關于自動駕駛的發展路徑,業內仍然存在兩種主要觀點:一種是單車智能,強調車輛自身的智能化
    的頭像 發表于 08-29 09:02 ?548次閱讀

    FPGA在自動駕駛領域有哪些優勢?

    FPGA(Field-Programmable Gate Array,現場可編程門陣列)在自動駕駛領域具有顯著的優勢,這些優勢使得FPGA成為自動駕駛技術中不可或缺的一部分。以下是FPGA在自動駕駛
    發表于 07-29 17:11

    FPGA在自動駕駛領域有哪些應用?

    FPGA(Field-Programmable Gate Array,現場可編程門陣列)在自動駕駛領域具有廣泛的應用,其高性能、可配置性、低功耗和低延遲等特點為自動駕駛的實現提供了強有力的支持。以下
    發表于 07-29 17:09

    中級自動駕駛架構師應該學習哪些知識

    是一新興且不斷發展的職業。隨著技術的進步,這一領域繼續吸引更多人才,推動自動駕駛技術的發展。 自動駕駛架構師在設計和開發自動駕駛系統時
    的頭像 發表于 06-20 21:47 ?457次閱讀

    初級自動駕駛架構師應該學習哪些知識

    是一新興且不斷發展的職業。隨著技術的進步,這一領域繼續吸引更多人才,推動自動駕駛技術的發展。 自動駕駛架構師在設計和開發自動駕駛系統時
    的頭像 發表于 06-20 21:45 ?526次閱讀
    主站蜘蛛池模板: 男女一级大黄 | 91av视频在线 | freesex性欧美重口 | 五月婷婷久久综合 | 在线小视频你懂的 | 精品噜噜噜噜久久久久久久久 | 456影院第一| 午夜日 | 午夜小片 | 色黄网站 | 国产一级毛片国语版 | 深爱开心激情网 | 四虎永久在线精品国产 | 第四色激情网 | 天堂网www在线资源 天堂网www在线资源链接 | 东京加勒比| 久久国产乱子伦精品免 | 亚洲一区二区视频 | 亚洲一级毛片中文字幕 | 五月婷婷久 | 奇米影视久久 | 国产伦精品一区二区三区免费 | 日韩一级一欧美一级国产 | 亚洲男人a天堂在线2184 | 激情在线视频 | 开心色xxxx | 57pao强力打造免费高清高速 | 亚洲日本一区二区三区在线不卡 | 可以免费观看的黄色网址 | 一区二区福利 | 精品国产中文一级毛片在线看 | 黄乱色伦短篇小说h | 日韩一级生活片 | 天天鲁天天爽天天视频 | 伊人成人在线观看 | 特黄特色三级在线播放 | 国模欢欢大尺度 | 又粗又大撑满了好爽 | 在线高清视频大全 | 手机在线视频你懂的 | 欲色视频 |