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2016年12月30日 星期五

Controlling Self Driving Cars



leiphone 作者:三川


自动驾驶应用倒计时:市场化之前需解决的五大挑战

自動駕駛技術的支持者認為,它將帶來道路交通的一場革命——會有更少的交通事故,減少擁塞;對於沒有車的家庭或個人,還意味著更方便的出行。人們對於交通出行的一些固有觀念,也很可能會改變。

它們已經行駛在美國的馬路上了:特斯拉已配備了自動駕駛模式;Uber 正在匹茲堡試營運自動駕駛計程出租車,還在測試用於長途運輸的自動駕駛卡車;它今年還曾在舊金山,運行自動駕駛的沃爾沃 XC90,但因未獲許可被加州政府叫停。

谷歌 Waymo 和克萊斯勒合作的麵包車,也在四處游走。當然,在這些案例中,車裡都有人類駕駛員——按理說他們都應該緊握方向盤,隨時注意路況。

自动驾驶应用倒计时:市场化之前需解决的五大挑战

各傳統汽車廠商——豐田、速霸陸、福斯、寶馬等等,也都在為新車型,加入更多的自動駕駛,或是智慧駕駛輔助功能,比如自動剎車和自動引導轉向。小編消息,他們計劃在 2021 年左右,推出全自動駕駛產品。

谷歌自動駕駛項目創始人、前負責人 Sebastian Thrun 說:「我認為自動駕駛是不可阻擋的。」但或許現在還不是谷歌開賣 Waymo 麵包車的時候,因為 Thrun 還預計,自動駕駛汽車上路數量超過傳統汽車,至少需要 15 年,有人認為要更久。

專家們正在衡量,實現自動駕駛需面對的主要技術障礙,以及研究如何克服它們。Science news 歸納整理了五大技術難題,編譯如下:

1. 感知周圍環境
自动驾驶应用倒计时:市场化之前需解决的五大挑战

對於電腦來說,天氣晴朗的高速路跟黃昏、霧霾下的路,完全不同。自動駕駛汽車必須在任何天氣、任何情況下(比如強光)都能探測出道路屬性。

MIT 機器人專家 John Leonard 評論道:「我見過有前景的雨中自動駕駛技術,但下雪天氣(和雪地)非常困難。」 由此可見,我們離真正的全天候自動駕駛,還有一段距離。

對於自動駕駛汽車,車載傳感器必須可靠,小巧並且價格不離譜;而且,必須有足夠精細的電子地圖,與它們相配合,這樣車輛才能對周圍環境,作出有效辨識和判斷。小編獲知,在許多國家,地圖數據仍然很不完整,這需要付出時間和成本來克服。

John Leonard 正在與豐田合作,幫助汽車對各種情況,作出安全的反應。其他很多專家利用車載攝影機收集的數據,來創建即時更新的地圖。對此, Leonard 表示:「現代算法靠數據運行,數據就是它們的燃料。」

2.「不期而遇」
對特殊狀況,做出正確反應是一項挑戰——比如紅燈時交警示意通過。杜克大學機器人實驗室負責人 Missy Cummings 認為,簡單的基於交通規則的編程,未必能一直奏效,因為不可能事先把所有可能發生的狀況,都寫入代碼。

自动驾驶应用倒计时:市场化之前需解决的五大挑战

肢體語言和其他環境線索,能幫助人類搞明白,並處理這些狀況。但對於自動駕駛汽車,這很有挑戰性——比如說一個即將衝到馬路上的小孩。對此 Cummings 表示:「自動駕駛汽車必須學會提取資訊,這是 AI 的本質。」

她的團隊正在探索一個新方案:能否通過車身上的顯示螢幕,警告行人車輛的下一步行動。但調查結果顯示,行人傾向於無視這些新奇玩意兒,仍然只通過傳統方法——觀察車輛速度,來判斷道路安全。

3. 人機交互
自动驾驶应用倒计时:市场化之前需解决的五大挑战

即便全自動駕駛汽車已在地平線,在可見的未來,大多數「自動駕駛車」,仍只會是半自動駕駛。劃分清楚司機和車的責任,是一件極高難度的技術活。

車怎麼通知睡著的司機,在它無法處理的狀況下接管?車又怎麼確認司機已準備好?

對此,荷蘭烏特勒支大學(Utrecht University)認知學者 Chris Janssen 說:「某種意義上,司機仍然在專注於駕駛的某些方面,雖然他沒有在開車。」他的實驗室正在研究:在這樣的情形下,人們怎麼分配他們的注意力?他們使用 EEG 機器來探索,在開車和乘車兩種情況下,人們的大腦分別如何對警報聲做出反應。Janssen 還對傳達命令的最佳時間、以及該命令需要多詳細的身份感興趣。

4. 倫理困境
自动驾驶应用倒计时:市场化之前需解决的五大挑战


在對自動駕駛汽車倫理問題的探索中,MIT 認知科學家 Iyad Rahwan,強調自私引發的問題:

「買自動駕駛車的人,希望汽車把乘客(自己)放在第一位。但他們又希望別人的車,能把行人(自己)放在第一位。」

在一個名為 Moral Machine 的網上測試中,參與者需要選擇在不同情況下要救誰(經典婆媳問題)。如果行人是老奶奶,這會是一個自動駕駛需要考慮的問題嗎(保護的優先級)?如果她不遵守交通規則呢?

社會作為一個整體,必須決定自動駕駛,要遵守什麼原則和制度。為了讓技術跟上倫理,這些決策必須包含道德判斷,同時又避免消費者對自動駕駛產生偏見。

5. 網路安全
自动驾驶应用倒计时:市场化之前需解决的五大挑战

在 2015 年,駭客讓一輛正在聖路易斯(St. Louis)高速公路行駛的吉普車突然停止——它的剎車、方向盤被駭客透過汽車娛樂系統遠端控制。該示範證明,即便是傳統汽車也有安全漏洞。若被有心人利用,就有可能造成事故。

通過雲端獲取系統更新,和地圖數據的自動駕駛汽車,會有更大的風險。達特茅斯學院的電腦學家 Sean Smith 表示:「資訊處理技術在日常物品中,滲透地越多,越難監測它們的安全漏洞。」

除了恐怖分子和謀殺犯, Sean Smith 還能想到其他惡意控制汽車的情景:比方說,駭客剝奪某用戶對汽車的控制,以此勒索贖金。

以上就是自動駕駛技術商業化,需要克服的五大挑戰。它們看似並不複雜,但解決每一個挑戰,都需要多學科的研究進展,還需要業界生產方式的進步(比如降低傳感器價格),以及全社會的溝通與認知提高(倫理)。


via sciencenews

                                                                                                                                                                                                                             


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