无人驾驶车还得靠高精度地图标注

无人驾驭技能的日趋老练让广阔车迷们一顿狂喜。据报道，美国监管部门供认谷歌地图标注无人驾驭车可被视为司机，这一决策被广泛认为是无人驾驭的首要里程碑。
但是，倘若你因而遭到鼓动，开端设想起上车只需系好安全带并宣布指令便可抵达目的地的美好生活，只怕短期内是要绝望了。即便是测验里程已累积达100万英 里 的谷歌无人驾驭车，想要顺畅经过考试拿到驾照，恐怕也得查查气候预报，挑个好气候才行。由于，风雪天，无人驾驭车这位新晋司机会罢工！ 沃尔沃轿车公司无人驾驭轿车项目总监Marcus Rothoff表明：要想战胜这么的恶劣气候真的是好不容易。路面有冰咱们却是能够战胜，但一旦下起雪来，特别是面临前车扬起的雪雾时，无人驾驭轿车传感器很可能失灵。
事实上，在霸占风雪气候难关的路途上，不少车企前赴后继。据Google在去年12月发布的无人车陈述，Google无人车也在测验恶劣气候的影响，但遇到暴雨时，无人车仍是会主动停在路旁边等待路况好转。
从 2005年开端研究无人驾驭技能的福特轿车本年1月份发动无人车冰雪气候测验。作业于福特的密歇根大学副教授Ryan Eustice指出，无人驾驭技能简直已被处理是媒体和大众夸大的宣扬和了解，而一辆能习惯各种路面、各种气候与情况的无人驾驭轿车仍然是抱负中的目 标。
即便关于人类来说，冰雪气候驾驭轿车也是一种应战，而风雪天关于无人驾驭技能造成的影响更甚。其因素首要在于无人车与人类驾驭员的环境感知区别。在机器人环境感知范畴深耕多年的浙江大学操控科学与工程学院机器人实验室副教授刘勇说。
刘勇解说说，人类驾驭时经过双眼辨认可通行区域及物体，而气候改变对人类视觉体系和认知体系的影响较小。与人类不一样的是，在无人驾驭技能中，轿车自立行进需求的不仅仅是视觉体系，它还需求结构出一个三维地图来实时判别本身方位并计划路径至目的地。
无人驾驭体系通常包括多个传感器，其间广泛被用于结构三维地图的是激光雷达，是无人驾驭体系的核心元件。在冰雪气候，路途因结冰或积雪而致使反射特性发生改变，致使激光雷达的作用遭到必定影响，然后影响到三维地图的构建，也就致使了无人车的方位晕眩。
别的，除了感知三维环境，无人车也需求视觉传感器对车道线以及路途象征等信息进行辨认，然后完结障碍避让并按规章行进。冰雪气候关于路途标明检查也是一个很大的应战，例如车道线和路途象征会被大雪部分掩盖，而车辆及路途两头的房子则会由于冰雪的掩盖而致使辨认难度增大。
刘勇剖析，想要让无人车在冰雪气候也能顺畅行进，需求从安稳三维地图构建与牢靠路途象征辨认等方面思考。
关于前者而言，期望在硬件上研宣布对雨雪等恶劣气候愈加习惯的传感器，不管路途是大雪掩盖仍是大雨滂沱，都能进行安稳的检查。从算法层面临杰出气候下结构的精准地图加以使用，在冰雪气候联系已有的地图完结顺畅的感知与计划也很首要。
而关于后者，刘勇认为，不一样气候和季节下的安稳辨认疑问是计算机视觉的一个首要疑问，经过结构各种气候和季节下的数据集，使用近年来获得众多成果的深度学习算法进行练习，完结接近于人类的牢靠辨认是可期的。
据了解，为了处理摄像头、激光传感器的视界疑问，Google 给车顶上的激光传感器加上了雨刮器，来确保不被雨水遮住视界，传感器发现下雨后，它还得教会轿车能透过雨滴和冰冷时冷凝的废气烟看清东西，持续精确地侦测物体。
咱们期望让无人车在绝大多数气候都能行进。福特的无人车技能负责人Jim McBride这么说道，因而模仿实在世界显得如此首要：在技能更新之前，无人车还需求走很长的路，将现有的技能都暴露在环境中，在这个进程完善并学着调整。