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什么樣的技術(shù)可以避免Uber致命事故?

MEMS ? 來源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-07-17 08:47 ? 次閱讀

自從Uber撞車事件發(fā)生后,自動駕駛技術(shù)的開發(fā)者們都在使出渾身解數(shù),想要令消費者重拾信心,熱傳感器悄然變?yōu)楸娙瞬毮康慕裹c。

到底什么樣的技術(shù)才可以避免這樣的悲劇發(fā)生?是激光和超聲波?還是雷達(dá)和攝像頭?

上述問題一直在自動駕駛技術(shù)領(lǐng)域的重大爭議中占據(jù)主導(dǎo)地位。以往,人們從未如此關(guān)注過熱傳感。但隨著亞利桑那州Uber自動駕駛汽車發(fā)生嚴(yán)重事故,人們開始重視熱傳感器。目前,像FLIR Systems和AdaSky這樣的熱成像相機(jī)制造巨頭成為了公眾的焦點,并借此向那些對自動駕駛汽車發(fā)展產(chǎn)生警惕的公眾宣傳著他們的案例。

自動駕駛技術(shù)爭論的焦點:任何傳感器技術(shù)都存在內(nèi)在固有的優(yōu)劣權(quán)衡

據(jù)麥姆斯咨詢報道, Waymo和Uber等公司的自動駕駛汽車主要依靠旋轉(zhuǎn)式激光雷達(dá)(LiDAR)傳感器來準(zhǔn)確地探測車輛周圍環(huán)境。然而,即使頂級LiDAR的價格在過去幾年中已大幅下降,但對于大多數(shù)市場應(yīng)用來說仍然非常昂貴。例如,Velodyne公司的64線束LiDAR系統(tǒng)的價格約為8萬美元。

市場嗅覺敏銳的開發(fā)者已經(jīng)使用更便宜的LiDAR技術(shù)來代替。新一代所謂的固態(tài)LiDAR要比Waymo汽車上的旋轉(zhuǎn)激光系統(tǒng)要緊湊得多,在未來幾年,固態(tài)LiDAR的價格很可能會降到100美元以內(nèi)。

LiDAR成本逐漸降低并不意外,但這需要在成本和性能等方面做出重要權(quán)衡。與高分辨率LiDAR相比,低分辨率LiDAR傳感器很難準(zhǔn)確分辨出遠(yuǎn)距離的物體,這就意味著這些依賴低分辨率LiDAR系統(tǒng)的自動駕駛汽車所留有的反應(yīng)時間將變短。

更棘手的是,LiDAR是一種光譜技術(shù),霧、雨和雪都會嚴(yán)重影響其精度。

因此,特斯拉選擇了一種截然不同的傳感策略:擺脫了LiDAR,轉(zhuǎn)而使用雷達(dá)和光學(xué)相機(jī)。但是,這兩種技術(shù)也有局限性:雖然雷達(dá)可以感知遠(yuǎn)距離物體,并且即使在惡劣天氣中也表現(xiàn)良好,但它很難識別物體。

在特斯拉的系統(tǒng)中,通過相機(jī)與雷達(dá)協(xié)同工作來判斷物體。但是,相機(jī)在低光照下的拍攝效果不佳,這就是該系統(tǒng)的致命弱點。

值得注意的是,根據(jù)美國高速公路安全保險協(xié)會(Insurance Institute for Highway Safety,IIHS)的最新研究結(jié)果,行人死亡人數(shù)在日落之后上升最快。事實上,絕大多數(shù)(四分之三)的行人死亡發(fā)生在夜間。在Uber的致命事故后,警方發(fā)布了一段令人震驚的視頻,很明顯,從視頻中可以看出,光照條件起到了主導(dǎo)作用。

在基于LiDAR或是雷達(dá)的系統(tǒng)中,熱傳感技術(shù)可能是必要的權(quán)宜之計。該項技術(shù)已在如寶馬、保時捷等高端汽車上使用,但它還沒有成為大多數(shù)自動駕駛傳感器的必備選擇。AdaSky公司最近發(fā)表的一份白皮書稱:“采用遠(yuǎn)紅外(FIR)技術(shù)的新型傳感器可以填補(bǔ)其他自動駕駛汽車傳感器留下的可靠性空白。由于FIR已在國防、安全、消防和建筑等領(lǐng)域使用了幾十年,因此它是一種成熟且經(jīng)過驗證的技術(shù)。”該公司是將商業(yè)化紅外傳感用于自動駕駛技術(shù)的公司之一

利用紅外波,基于FIR的相機(jī)可探測到物體自然釋放的不同熱量。FIR相機(jī)憑借其可感應(yīng)紅外光譜的能力,就可以探測到可見光相機(jī)、雷達(dá)和LiDAR系統(tǒng)均無法識別的物體。至關(guān)重要的是,F(xiàn)IR相機(jī)在低光照和惡劣天氣條件下也能正常工作。考慮到公眾對近期自動駕駛汽車事故的反應(yīng),開發(fā)者們將會為“如何重獲公眾的信心和消費者的熱情”做出努力。我們將會看到更多關(guān)于改進(jìn)傳感器封裝的討論,可以肯定的是,熱成像相機(jī)將成為自動駕駛傳感器的重要組成部分。

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原文標(biāo)題:無人駕駛技術(shù)探討:熱傳感器能否阻止Uber致命事故?

文章出處:【微信號:MEMSensor,微信公眾號:MEMS】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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