無(wú)人駕駛汽車(chē)在復(fù)雜路況下如何應(yīng)對(duì)?
無(wú)人駕駛汽車(chē)在復(fù)雜路況下的應(yīng)對(duì)辦法主要有以下幾種。
首先,當(dāng)遇到無(wú)法識(shí)別的復(fù)雜路況時(shí),可向人類(lèi)求助。比如個(gè)人駕駛愛(ài)車(chē)在鄉(xiāng)間小道遇到無(wú)法判斷的路況,告知車(chē)輛即可通過(guò);而對(duì)于物流服務(wù)車(chē)隊(duì),可通過(guò)類(lèi)似空中交通管制系統(tǒng)的平臺(tái)向遠(yuǎn)程專(zhuān)業(yè)人員求助,無(wú)需每車(chē)配備隨車(chē)人員。
其次,百度提出了“基于車(chē)輛周?chē)那榫愁A(yù)測(cè)車(chē)輛的一個(gè)或多個(gè)軌跡的方法和系統(tǒng)”的專(zhuān)利。自動(dòng)駕駛車(chē)輛通過(guò)感知駕駛環(huán)境來(lái)理解并作出決策,模擬人類(lèi)思維方式。系統(tǒng)會(huì)感知或掃描駕駛環(huán)境來(lái)識(shí)別車(chē)輛,獲取其當(dāng)前位置及情境信息,包括車(chē)輛無(wú)關(guān)特征和車(chē)輛相關(guān)特征,并將這些信息提供給機(jī)器學(xué)習(xí)模型,比如遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,用于訓(xùn)練并提供軌跡預(yù)測(cè)結(jié)果,從而讓車(chē)輛基于預(yù)測(cè)結(jié)果作出安全和適當(dāng)?shù)鸟{駛決策。
另外,準(zhǔn)確感知周?chē)h(huán)境是基礎(chǔ)?,F(xiàn)有的雷達(dá)、激光雷達(dá)、攝像頭等感知技術(shù)能獲取豐富信息,但融合多傳感器數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)全面感知是關(guān)鍵,惡劣天氣下的感知能力也需突破。感知后要根據(jù)信息做出正確決策和控制,結(jié)合交通規(guī)則、行為預(yù)測(cè)等因素,采用先進(jìn)決策算法靈活應(yīng)對(duì)。
精準(zhǔn)的車(chē)輛控制也很重要,實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)車(chē)輛狀態(tài),根據(jù)決策精確控制油門(mén)、轉(zhuǎn)向等。
同時(shí),無(wú)人駕駛系統(tǒng)的安全性和可靠性至關(guān)重要,需開(kāi)發(fā)智能仿真測(cè)試系統(tǒng),通過(guò)大量模擬場(chǎng)景全面驗(yàn)證。
此外,新能源汽車(chē)的發(fā)展為無(wú)人駕駛提供了更好條件,政府相關(guān)法規(guī)政策的支持和引導(dǎo)也必不可少,各國(guó)在制定相關(guān)法規(guī),涉及道路測(cè)試許可、保險(xiǎn)責(zé)任認(rèn)定、道路規(guī)則修訂等,為無(wú)人駕駛規(guī)?;瘧?yīng)用提供保障。
總之,無(wú)人駕駛汽車(chē)雖面臨挑戰(zhàn),但隨著技術(shù)進(jìn)步和法規(guī)完善,未來(lái)前景廣闊,將為人們出行帶來(lái)巨大改變。
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