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上周在亚利桑那州坦佩举行的一场行人自杀式车祸引发了一场行人生活,一连串关于自动驾驶汽车道路测试的令人不安的问题已经打破了汽车行业的这一角落

过早地进入公共道路

是否迫切需要更严格的政府监督和监管,以确保更安全地推出无人驾驶汽车

这种仔细审查是否应该要求自动驾驶汽车制造商积累验证其车辆所需的数十亿测试里程

涉及优步自动驾驶汽车的致命事故震惊了自动驾驶汽车(AV)行业在温和的一天轻微微风,自动驾驶汽车的传感器和电脑应该能够轻松读取环境出了什么问题

传感器可能会被发生的大而复杂的交叉点弄糊涂,这是行人意外的地方,虽然有人行横道,受害者却没有走进它我们需要等待全面调查到了解发生了什么,并了解汽车是否应该受到责备无论结果如何,很有可能出现新的法规和程序在美国,AV道路测试的现有法规在州​​一级建立,并且从加利福尼亚州到宾夕法尼亚州差别很大关于从哪个城市到城市划分线路的共识旧金山希望在国家要求中增加另一层当地法规,包括为当地警察提供实际操作培训,而匹兹堡则没有兴趣制定更多规则“你可以放繁文缛节或铺开红地毯,“市长比尔佩德托说”如果你想成为一个21世纪的技术实验室,你就把地毯“放在亚利桑那州,与其他州不同,官方已经选择跳过AV制造商在该州测试汽车的报告要求

最后,没有公开的程序和标准将自动驾驶汽车放在路上的玩家之后最近发生的事件,也许现在可能是正确的时间重新考虑这种状况兰德公司估计,在任何自动驾驶汽车能够匹配人类驾驶员的能力之前需要110亿英里的驾驶

亚利桑那州的事故遗憾地证实,自动驾驶汽车在他们之前需要多年的开发和验证

真正为道路做好准备这是一个令人信服的理由,确保所有自动驾驶汽车在无风险的环境中进行彻底的测试 - 基于云的仿真平台,利用人工智能,深度学习和计算机视觉开发,以模拟真实世界试驾,模拟引擎创造逼真的虚拟汽车环境,再现以高保真度输入AV传感器输入并准确模拟汽车与现实世界的相互作用此外,仿真技术提供了超逼真的测试环境,以惊人的精度在世界任何地方重建真实城市一旦通过传感器收集数据,运行算法来分析数据模拟环境允许汽车制造商在几天内积累验证所需的里程,削减数年和过程中的风险模拟肯定会成为为自动驾驶车辆提供更安全验证之前的关键技术在现实世界中的道路模拟平台不仅仅是测试AV;它教会了他们如何安全驾驶,模拟为自动驾驶车辆准备他们在现实世界中必然会遇到的意外情况AV还可以学习如同人类驾驶员必须在飞行中做出决定(如何处理停止的学校例如,公共汽车,或救护车闪光灯),但在模拟环境的安全范围内从这个角度来看,从亚利桑那州的案例中学到的最重要的教训可能是需要培训自驾车不要假设行人会总是遵守交通规则,但相反,期待步行者的非理性行为模拟平台可以通过模拟公共道路上任何时候可能发生的一系列情况来训练AV以多种形式处理意外事件这些所谓的边缘情况可能包括不可预知的行人行为以及路上其他(人类)司机的鲁莽驾驶 在更基础的层面上,自动驾驶汽车验证平台可以揭示自动驾驶汽车中的任何安全“漏洞”,并确保这些漏洞在进入公共道路之前得到修复现实世界的道路测试可以运行多年来仍未能向自动驾驶汽车展示仿真平台可以产生的所有变量影响AV性能的所有因素的变化是无限的,包括天气,交通,一天中的时间和道路状况与传感器的复杂集合(包括相机,雷达和LiDAR精确复制真实自动驾驶车辆中的传感器以及车辆的机械性能,每个模拟测试英里都会训练自主驾驶员更加彻底地了解其环境,因此可以更加安全地驾驶根据Pew Research的一项调查显示,超过一半的美国人宁愿不踏入无人驾驶汽车,大多数人怀疑“机器可以永远处理驾驶中固有的不可预测性;担心将他们的代理机构放到他们不完全理解的过程中;或者只是简单地将人视为处理道路上意外情况的独特准备“他们并不谨慎谨慎事实上,在自动驾驶汽车不仅像人控车辆一样安全,而且实际上我们可能面临另一个十年更安全这就是为什么像模拟这样的新验证程序注定要成为将自动驾驶汽车带到现实世界的入职过程中不可或缺的一部分直到自动驾驶汽车绕过人类预期意外的能力的那一天,我们可以呼吁仿真技术尽可能快地让自动驾驶汽车成为他们需要的自动驾驶车辆Danny Atsmon是Cognata Uber的首席执行官照片:Getty

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