美國Medium科技板塊總編StevenLevy表示：“我很難相信，無人駕駛汽車的大規(guī)模使用會在近期到來。我們現(xiàn)在也許到了95%，但最后的5%將會是漫長的路途。”事實(shí)確實(shí)如此。然而就現(xiàn)在，竟然有人用輔助駕駛系統(tǒng)讓汽車在高速路上自己行動，當(dāng)然，這種行為藝術(shù)是要付出代價(jià)的。
如果你問那些特斯拉Model S車主買他愛車的原因是什么，小編認(rèn)為一定會有人回答：當(dāng)然是“自動駕駛啦”，下面這位車主應(yīng)該就是這樣想的。
5月27日，一名歐洲車主正駕駛著他剛買的特斯拉Model S汽車在瑞士的高速公路上行駛，還開啟了“自動駕駛功能”（高速路上都敢做這樣嘗試，活那么大也真不容易）。Model S汽車前面有一輛汽車變道，避讓一輛停在高速公路上的貨車，這輛貨車幾乎占據(jù)了半個(gè)車道。Model S似乎也已意識到了它前面的車輛開始變道，但它并沒有發(fā)現(xiàn)停在路上的貨車。結(jié)果，Model S輕微加速地撞向了貨車。
終于有借口發(fā)個(gè)朋友圈了，于是車主趕緊在YouTube上發(fā)消息，責(zé)怪特斯拉汽車沒有發(fā)現(xiàn)停泊的貨車以及沒有啟動自動剎車系統(tǒng)。
緊接著就有個(gè)評論員在YouTube上指出，你個(gè)臭不要臉的，使用手冊上都說了這種情況需要司機(jī)注意，你不看手冊你賴誰，你賴誰。車主一翻手冊，我去還真有“警告：交通感知巡航控制系統(tǒng)可能不會為避讓靜止的車輛而剎車或減速，尤其是在這種情況下：你正在以超過每小時(shí)80公里的速度行駛，在你前面的汽車變道后，你面前突然出現(xiàn)一輛靜止的車輛或物體。司機(jī)要始終注意前方的道路，隨時(shí)準(zhǔn)備好采取緊急糾正措施。完全依賴交通感知巡航控制系統(tǒng)可能會導(dǎo)致嚴(yán)重的傷亡事故發(fā)生。”車主這才說：“其實(shí)我也有責(zé)任。。.。。.”
當(dāng)然這也不是特斯拉推卸責(zé)任啦，無人駕駛一共有四個(gè)階段：駕駛輔助系統(tǒng)、部分自動化系統(tǒng)、高度自動化系統(tǒng)和完全自動化系統(tǒng)，而特斯拉的交通感知巡航控制系統(tǒng)僅在無人駕駛的第一個(gè)階段，屬于駕駛輔助系統(tǒng)，那你要拿駕駛輔助系統(tǒng)當(dāng)完全自動化系統(tǒng)來開，還是在高速上，那只能送你八個(gè)字：勇氣可嘉，智商感人。
無人駕駛可是個(gè)老概念了，上世紀(jì)70年代，美國等國家就已經(jīng)開始著手研究，中國也在80年代緊隨其后，發(fā)展至今幾十年過去了，無人駕駛技術(shù)也發(fā)展到了第三階段，然而接下來的路似乎還很長。美國Medium科技板塊總編StevenLevy表示：“我很難相信，無人駕駛汽車的大規(guī)模使用會在近期到來。我們現(xiàn)在也許到了95%，但最后的5%將會是漫長的路途。”
那除了法律、倫理和道路等問題，無人駕駛技術(shù)主要有那些難點(diǎn)呢？
傳感系統(tǒng)
不得不承認(rèn)，現(xiàn)在無人車能出現(xiàn)很大程度上依賴傳感器的進(jìn)步。其實(shí)早在 80 年代美國就通過磁釘導(dǎo)航完成過很多無人駕駛的實(shí)驗(yàn)。他們在地下埋上磁釘，通過尋找磁釘?shù)姆绞娇梢酝瓿筛咚俚难埠健⒉⒌馈⒊嚨纫恍┝械膶?shí)驗(yàn)。很明顯，這種成本太高，只能作為實(shí)驗(yàn)。
后來傳感器技術(shù)突飛猛進(jìn)，卻依然很難達(dá)標(biāo)。比如天氣環(huán)境惡劣時(shí)將嚴(yán)重影響傳感器的精度，或者車輛前方有障礙，要判斷障礙物是運(yùn)動的還是靜止的，至于車是停下來還是繞過去，可通過人工勢場算法。這部分主要的難度是傳感器識別障礙，在車輛運(yùn)動的前提下，確定障礙的運(yùn)動狀態(tài)。也就是說你要在運(yùn)動的坐標(biāo)系下，計(jì)算另一個(gè)物體相對靜坐標(biāo)系的速度，并作出判斷。
GPS也是個(gè)問題。汽車行駛總要經(jīng)過一些樓宇隧道吧，如果GPS無法到達(dá)，就需要里程計(jì) + 陀螺儀，俗稱慣性導(dǎo)航單元。這套系統(tǒng)的原理就是：花錢越多，有效時(shí)間越久。如果要能在沒有 GPS 的情況下堅(jiān)持 20 分鐘，呵呵，要花3 個(gè)帕薩特。
原因是里程計(jì)、陀螺儀都存在累積誤差。要注意，誤差是累計(jì)的，也就是說上一時(shí)刻是 0.5m 的誤差，下一時(shí)刻指定大于 0.5m。因此要盡可能約束累積誤差，使其數(shù)量級很低，那么就要上光纖陀螺。因?yàn)殡娮蛹壍耐勇萃ǔ＿_(dá)不到這個(gè)精度要求，不知道撓性陀螺行不行，但是估計(jì)撓性陀螺和光纖陀螺造價(jià)差不多。
感知系統(tǒng)
感知系統(tǒng)主要包括雷達(dá)和攝像頭。雷達(dá)又分為激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)等類型。激光雷達(dá)又可以分為單線雷達(dá)、雙線雷達(dá)、多線雷達(dá)等。
雷達(dá)的優(yōu)勢在于測算的精度非常高，探測距離遠(yuǎn)，當(dāng)然成本也不低。但也有缺點(diǎn)，比如：激光雷達(dá)對雨霧的穿透能力受到限制、對黑顏色的汽車反射率有限；毫米波雷達(dá)對動物體反射不敏感；超聲波雷達(dá)的感知距離與頻率受限；攝像頭本身靠可見光成像，在雨霧天、黑夜的靈敏度有所下降。
360 度多線激光雷達(dá)，用于檢測周圍障礙物，無人車需要能夠感知周圍環(huán)境，又不能像人一樣單純用眼睛完成，于是這玩意可以返回周圍障礙物的距離，誤差毫米級。今天價(jià)值 3 個(gè)帕薩特。iot101君認(rèn)為以后帕薩特可以作為一個(gè)計(jì)量單位使用，動不動就幾個(gè)帕薩特。
攝像頭也分單目和雙目，當(dāng)然雙目的要好一點(diǎn)啦。雙目的原理與人眼相似。人眼能夠感知物體的遠(yuǎn)近，是由于兩只眼睛對同一個(gè)物體呈現(xiàn)的圖像存在差異，或稱“視差”。目標(biāo)距離越遠(yuǎn)，視差越小；反之，視差越大。所以說雙目系統(tǒng)對目標(biāo)物體距離感知是一種絕對的測量，而非估算。
雙目系統(tǒng)成本比較低，而且沒有識別率的限制，因?yàn)閺脑砩蠠o需先進(jìn)行識別再進(jìn)行測算，而是對所有障礙物直接進(jìn)行測量，無需維護(hù)樣本數(shù)據(jù)庫，因?yàn)閷τ陔p目沒有樣本的概念。雙目系統(tǒng)的缺點(diǎn)在于：計(jì)算量非常大，對計(jì)算單元的性能要求非常高，這使得產(chǎn)品化、小型化的難度較大。所以在芯片或FPGA上解決雙目的計(jì)算問題難度比較大。
國際上使用雙目的研究機(jī)構(gòu)或廠商，絕大多數(shù)是使用服務(wù)器來進(jìn)行圖像處理與計(jì)算的，也有部分將算法進(jìn)行簡化后，使用FPGA進(jìn)行處理，這就使效果受到較大程度影響，存在很多噪點(diǎn)與空洞，這對后續(xù)的計(jì)算不利，存在安全風(fēng)險(xiǎn)。
識別交通標(biāo)識，如限速牌、紅綠燈。這些通過視覺系統(tǒng)完成，難點(diǎn)主要在實(shí)時(shí)性和魯棒性。要離線處理這些交通標(biāo)志是很簡單的，但是在無人車上需要能在有限的時(shí)間里識別出來，并且考慮道路中可能有的光線變化、遮擋等問題。
人工智能
要說真正讓汽車難以在短期內(nèi)實(shí)現(xiàn)無人駕駛的難題，應(yīng)該是其在“人工智能”上的差距。谷歌在向美國相關(guān)部門提供的一份報(bào)告顯示，在之前的14個(gè)月測試中，其無人駕駛汽車總共“主動脫離無人駕駛狀態(tài)”272次，除了“主動脫離無人駕駛狀態(tài)之外”，還有69次駕駛員選擇取消無人駕駛狀態(tài)的情況。谷歌表示，如果沒有駕駛員的介入，無人駕駛車可能會發(fā)生13次交通碰撞事故。
谷歌提供的報(bào)告進(jìn)一步表示，在上述272次脫離無人駕駛的狀態(tài)中，因?yàn)椤案兄町悺币蛩卦斐傻拿撾x次數(shù)為119次。何為“感知差異”？說白了就是汽車對當(dāng)時(shí)情況的感覺。比如此前谷歌自動駕駛項(xiàng)目測試組曾邀請兩名來自《紐約時(shí)報(bào)》的記者進(jìn)行試乘，當(dāng)時(shí)谷歌車輛即將經(jīng)過一個(gè)紅綠燈路口，系統(tǒng)檢測到對面車道有車輛正以較快的速度行駛。為了避免可能出現(xiàn)的意外，谷歌車輛猛向右邊車道變道，但實(shí)際上對面的車輛僅僅是在嘗試能否通過紅綠燈而已，且最終也在信號燈變紅前完全停了下來。
特斯拉搭載的號稱具有強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力的OTA系統(tǒng)也同樣被曝出有認(rèn)知缺陷，比如其暫時(shí)不能識別紅綠燈系統(tǒng)。如果經(jīng)過紅燈時(shí)前方恰好有車，那么特斯拉可以剎停，但是一旦前方?jīng)]車，特斯拉并不能做到自動停車。
據(jù)知名零部件公司博世和德爾福提交的針對自動駕駛的報(bào)告，在很多情況下，駕駛員都必須對自動駕駛的車輛進(jìn)行干預(yù)，以保證安全，而這些情況包括糟糕的車道標(biāo)線、過于明亮的太陽光導(dǎo)致攝像頭失靈、建筑區(qū)以及其他駕駛員的無規(guī)律行為等。
沃爾沃在去年的時(shí)候曾經(jīng)將其在瑞典哥德堡測試的名為“Driveme”的自動駕駛項(xiàng)目帶到北京進(jìn)行路試，在這一過程中，一輛具備自動駕駛功能的沃爾沃V60就因?yàn)橄到y(tǒng)里并沒有涵蓋某一因?yàn)閯e的駕駛員的違規(guī)行為的數(shù)據(jù)，而導(dǎo)致系統(tǒng)死機(jī)，最后不得不選擇人工駕駛。
顯然，機(jī)器智能在這種“感知”上尚無法與人做到同樣的智能，更何況全自動駕駛了，所以，真正的無人駕駛汽車，真得至少再等上五年。