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德州二手货车百姓网_DAPRA第十年:我们如何看待自动驾驶汽车的技术现状 【图】

车云按:本年是DARPA挑战赛的第十个年头,而对无人驾驶汽车的研究正是在DARPA挑战赛的鞭策下才有了本日「百花怒放、百花齐放」的情形。在这个值得庆祝的日子里,Argo. AI 开创人兼CEO Bryan Salesky撰文对十年前的第一届DARPA挑战赛进行了回顾,并结合公司本身生长对自动驾驶技术开发面临的次要问题进行了阐释。

本年二月中旬摆布,福特以10亿美金的价格收购了Argo. AI这家草创公司,目前Argo. AI的无人驾驶原型车已经在匹兹堡和密歇根州的东南部进行了公共道路的测试。在Bryan看来,自动驾驶仍处在从概念转化为现实的草创阶段。这一新兴技术生长至今仍然面临许多难以打点的问题,我们所面对的自动驾驶系统甚至和以前一样复杂。更多出色观点,请参看车云菌全文编译的内容:

十年前的加州沙漠里,11位决赛选手正进行着一场史无前例的60英里拉力赛。这些无人驾驶的车辆须要和普通的车子同处一路,在6小时内快速安详地完成任务。

那是2007年的首届DAPRA都会挑战赛,这场角逐拉开了如今自动驾驶技术白热化竞争的序幕。那些汽车在当时看来前卫得令人难以置信,但是站在10年后的本日回顾当时,那场角逐迈出了万里长征的第一步。

在前谷歌无人驾驶项目开创人塞巴斯蒂安·特龙团队的带领下,代表斯坦福大学参赛的「Stanley」拿下2007 DARPA挑战赛冠军

在前谷歌无人驾驶项目开创人塞巴斯蒂安·特龙团队的带领下,代表斯坦福大学参赛的「Stanley」拿下2007 DARPA挑战赛冠军

DAPRA通过仔细地管控角逐过程而担保了选手有制止的也许性能乐成。参赛的车辆须要遵守一系列严格的交通规则,但角逐过程中不会遇到行人和自行车的挑战。不考虑这些简化内容的话,参赛步队所做出的功效绝对令人刮目相看,大部门团队只用了18个月,就从无到有打造了整个系统。

DARPA挑战赛强调了对于更高的计算身手和算法开发的需求。当时,我们次要依靠的是基于交通规则的编程技术,也便是说,十年前的机器人汽车系统只能在有诸多限制的环境下工作,周围必须也是遵守交通规则、讲礼貌懂规则的汽车。

我们Argo的不少同事都在机器人和自动驾驶领域浸淫十多年了。当我们想将这一技术推向大众时,我们也支配了许多延伸的专业技术,比方从DARPA都会挑战赛中学到的内容。就在Argo建立一周年前的几个月,我们乐成地组建了一支拥有将近200位经验丰富成员的团队。如今,Argo在匹兹堡和密歇根的东南部都有正在进行道路测试的自动驾驶原型车。


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我们比谁都清楚,随着支持高度自动和智能系统的软硬件逐渐商业化,大量挑战将接踵而至。在门可罗雀的户外运行,周围却全是往往不遵守交通规定的人和车,这长短常棘手的问题。真实世界的不同状况,如白天与夜晚、改观的天气、不同的道路情况和路面质料乡村使问题变得更加复杂。动态的环境增加了许多不确定性和变量,使机器人系统工程师们很难如以往一样将问题简化为一系列基本的假设。

过去的几年里,随着更强大计算身手的实现,游戏规则又有了改观,但这又带来了一些新的复杂问题,我们至今还尚未打点。在芯片从事惩罚性能、数据存储和人工智能方面的先进技术被综合在一起,使计算机能在遇到的问题中自行推演,而不用依靠脚本文件了。他们将能直接从海量数据中学习、以惊人的准确性辨识图像、还能筛查传感器输入的非正常信息,从而使整个系统专注于最重要的信息。

我们很欢迎这些新的改观,当然也大白,没有任何一种工具、技术或算法能一劳永逸地独立打点挡在自动驾驶背后的所有问题。以下是我们对如何完善地打造一辆自动驾驶汽车的一些思考。

感知世界

传感器方面还有不少工作要做。我们采纳了激光雷达传感器,它们在光照不良的情况下也能正常工作,用于构建车身周围事物的三维图像。不过它们不能提供颜色和质处所面的信息,所以我们用摄像头来增补激光雷达的不够。然而,摄像头在较差的光线下会受到很大挑战,也不能在所有志向的运行条件下提供充足的聚焦精度和鉴别率。比拟之下,然雷达的鉴别率相对较低,却能在较远的距离范围内探测到道路上人流车流的速度。

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