新传感器旨在填补自动驾驶汽车的空白

埃里克·C·埃瓦尔兹

由于近80％的道路交通事故至少部分是由于驾驶员的失误造成的，因此自动驾驶汽车有望显着提高驾驶员的安全性。

然而，到目前为止，无人驾驶汽车的事故率没有显示出任何改善。在该公司的自动驾驶部分自动驾驶系统下运行的特斯拉，似乎每隔几个月就会发生一系列车祸。根据2019年的统计数据，即使是加利福尼亚州获得特殊许可的最佳自动驾驶汽车公司，仍然报告人类安全驾驶员必须每13,000至18,000英里或更频繁地进行干预。

到目前为止，这仍然要比人工驾驶员要多得多，保险行业的研究表明，这种情况平均可以使两次事故之间的行驶距离达到近225,000英里。（公平地说，统计数据不是并行的，因为没有人会为驾驶员测量失误的程度，这更相当于“脱离接触”。弗吉尼亚理工大学交通研究所（Virginia Tech Transportation Institute）于2006年进行的一项小型研究表明，驾驶员几乎曾经在2980英里处撞车，使最好的自动驾驶服务领先于这组驾驶员。）

那么，为什么今天的自动驾驶系统没有更好的表现呢？

工程师们正在疯狂地努力改进软件，以“教”自动驾驶系统来处理各种各样的驾驶情况。但是部分问题还归结于传感器。现在，无人驾驶汽车上的传感器阵列只能满足部分驾驶需求（尽管一些无人驾驶汽车推广人员表示，他们可以用软件填补空白。）例如，许多自动驾驶系统会在恶劣的天气条件下关闭-就在驾驶员说他们最需要时。大多数人都难以在夜间识别行人和其他物体。识别交通灯带来了另一个挑战。

Torque News最近与两家公司进行了交谈，两家公司正在开发新型传感器来填补这些空白。

当今的自动驾驶汽车主要使用四种类型的传感器：相机，雷达，激光雷达和超声波。

如今，人们驾驶的许多汽车中的停车传感器系统中都使用了超声波传感器，当您越接近停放的汽车，该传感器就会发出更高的蜂鸣声。实际的传感器是保险杠或挡泥板中的小点。它们可以检测到静止物体（或相对于您自己的汽车大部分静止的物体）的距离，并且成本不高。相机是自动驾驶传感器中最多产的。汽车制造商使用摄像头系统识别车道线，以帮助车道引导系统将汽车保持在自己的车道中。雷达和超声波传感器也无法识别它们瞄准的物体。他们只知道那里有东西，无法分辨它是什么。程序员使用摄像头图像通过复杂的建模软件来填补这些知识空白。程序员可以从摄像机图像中识别出物体，并告诉汽车如何处理。例如，如果物体看起来像是您前面的汽车后部，则很有可能会继续朝着同一方向前进，并远离您的出路。如果它看起来像是骑自行车的人，则行驶速度可能很慢，并且可能占据了右侧的部分车道。摄像头可使程序员至少提前几秒钟来预测物体相对于您的汽车的行为。

一些汽车制造商使用双摄像头向前看汽车，以复制人类的立体视觉，这使摄像头可以执行雷达在确定距离和相对速度方面的某些功能。

但是，相机的视线可能会被雪，雨和泥土遮挡，在恶劣天气下几乎无法使用。借助当前的技术，他们在黑暗中也看不见东西。使用这些系统的汽车的驾驶员会发现它们正处于下降状态，并向驾驶员发出警告，称它们不在工作，仅在最需要的时候：夜间和恶劣的天气。（AAA在2016年对NHTSA撞车数据进行的一项研究发现，尽管由摄像头和雷达运行的自适应安全系统在白天将事故减少了55％，但其在夜间的影响可以忽略不计。）

雷达也很简单。雷达在海军导航中使用了数十年，它发出低频无线电波来测量距更远的静止或移动物体的距离（或相对距离）。尽管可以“看”到恶劣的天气，但是却无法说出它在看什么。许多高端汽车，甚至是普通汽车的花哨版本，都使用雷达通知主动巡航控制系统，使其与高速公路前方的汽车保持一致的速度。通常安装在格栅中或前保险杠下方，它们也用于自动紧急制动系统。大多数只能跟踪前面的汽车。一些最新的产品还会“看”前方的汽车，以跟踪前方汽车的位置。与寻找诸如行人之类的“较软”物体相比，雷达更擅长于拾起其他汽车和建筑物等固体物体。激光雷达的工作原理类似于雷达，但它使用的是激光频率而不是无线电波。激光雷达系统通常安装在旋转的滚筒上，以使其在汽车周围具有360度的视野。每个传感器的价格高达5,000美元，许多汽车使用其中的四个或更多。特斯拉首席执行官埃隆·马斯克（Elon Musk）在为期一天的自动驾驶会议上将大部分时间称为浪费和不必要的会议之后，激光雷达于去年5月引起了争议。特斯拉不使用激光雷达，马斯克声称，电子公司可以使用更好的软件来映射相机数据来消除对激光雷达的需求。其他自动驾驶技术公司（例如Alphabet（Google）的Waymo）的工程师称其为必不可少的。

软件是一个关键的考虑因素。计算机只能按照他们所知道的行动。他们不如人们推断接下来会发生什么。为了将计算机变成真正安全的驾驶员，程序员必须输入每种可能的驾驶情况以及可能跨越车辆行驶路线的所有可能物体的轮廓。

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几年前，当我们询问一位Google前自动驾驶工程师时，公司车队遇到的最不可预测的物体是什么，他的回答很容易迅速地得出：轮椅的一个老妇人追逐横跨路的一只鸭子挥动藤茎。工程师应该如何预测这种情况以告诉汽车提防它？

领先的公司正在使用大量的机器学习和人工智能来完成很多工作，但是汽车在遇到任何情况之前仍然无法学习如何做。即使到那时，特斯拉和Google都有大量的程序员来应对罕见的驾驶事故，告诉计算机该怎么做，整个过程可能要花费数十年的时间。自学自动驾驶汽车会遇到这样的老太婆追鸭子的频率是多少？

这就是配备了新型传感器的公司的所在地。

寻求热量一家名为Adasky的以色列公司开发了一种热像仪，可以将物体视为热源。红外摄像头并不是一种新技术，已经在战斗机中使用了很多年，但是到目前为止，很少有公司将其部署在自动驾驶汽车中。

我们有机会与Adasky销售总监Raz Peleg一起乘坐他自己驾驶的汽车，但该汽车配备了Adasky的热成像摄像机以及一台笔记本电脑，向我们展示了摄像机看到的景象。像标准的可见光摄像头一样，热像仪可以在我们开车时挑选出道路上的车道线以及所有类型的交通。挑选一个在人行横道上等待的家庭，即使是几个矮小的孩子，从肉眼里隐藏在一些灌木丛中，也都没有问题。与标准相机不同，即使落日使驾驶员挡风玻璃蒙上阴影，它也可以轻松找到这个家庭，迎面驶来的交通，红绿灯或其他道路标记。

佩莱格​​指出，这些摄像头的单价约为500美元，约为激光雷达的十分之一或前雷达的一半。他说，该公司不打算在自动驾驶汽车中更换其他传感器，但是说，热像仪可以填补其他传感器遗漏的空白，并使程序员更容易识别其他传感器难以解决的障碍。例如，它也许能够挑选出女人和鸭子作为生物，并将它们与轮椅和拐杖分开，而不是要求程序员将整个场景构建到软件中。

在一次著名的事故中，2018年在凤凰城的黑暗中杀死了一名妇女，该妇女在黑暗中过马路，并被无人驾驶Uber测试车杀死，Peleg相信他的传感器会识别出她。该公司指出，美国每年与鹿发生15,500起车祸，其传感器可以帮助缓解这种情况。

首席执行官Yakov Shaharabani表示，Adasky还计划在交通信号灯中安装热成像传感器。传感器将与自适应驾驶员安全系统（无人驾驶系统的先驱）进行通信，以在汽车检测到（例如）行人穿越红色时将其停下来。

阿达斯基说，它希望将其系统安装在一辆在以色列出售的汽车上，并且正在与多家在美国销售汽车的公司进行谈判。

降低雷达另一家致力于改善汽车在恶劣天气下的自动驾驶能力的公司是Wave Sense。

该公司采用前向雷达并将其侧向地面看。尽管普通摄像机甚至热像仪都难以透过落雪的帘幕看清，而地面上的脚厚层要少得多，但雷达可以穿透。

即使在积雪覆盖的道路上，探地雷达也能够找到并跟踪道路，甚至可以在公司演示视频中停留在车道上。问题是，所有道路都必须通过雷达进行测绘才能起作用。

该系统通过跟踪岩石，砾石床以及道路下方地面的其他自然或人造特征来工作。这些功能被转换成数字信号，雷达试图跟踪这些信号。该公司说，该技术还可以帮助雾天，大雨或车道标记不佳。

25年来，埃里克·埃瓦兹（Eric Evarts）一直在为读者提供有关能源，环境，技术，运输，商业和消费者事务的主题见解。他大部分时间都花在《基督教科学箴言报》和《消费者报告》上熙熙news的新闻编辑室里，但是他的文章却在《自然展望》，Cars.com，《美国新闻与世界报道》，AAA和TheWirecutter.com等杂志上广泛发表。和《财富》杂志。他可以告诉读者如何获得最好的交易，并避免购买柠檬，无论是二手车还是抵押贷款。在此过程中，他驾驶了1,500多种新车，但最有趣的是那些承诺减少国家对石油依赖的车和那些改善环境的车。至少与某些旧的锯齿状动物相比，它们可以代替。请在Twitter，Facebook和LinkedIn上关注Evarts。