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- Uber撞人致死,無人駕駛還缺遠(yuǎn)紅外熱成像傳感器
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美國東部時間 3 月 19 日晚間,一輛 Uber 的自動駕駛汽車在亞利桑那州坦佩市的公共道路上與一名行人相撞,該行人在送往醫(yī)院后不治身亡。
警方在一份聲明中稱:「當(dāng)時該車輛正往北行駛,一名女性在人行道外穿過一條四車道道路時被它撞倒!
坦佩市警察局長西爾維婭·莫伊爾(Sylvia Moir)在接受采訪時稱:「基于受害人是從陰影中突然出現(xiàn)在馬路上的,很明顯,在任何一種模式(無人駕駛或人為駕駛)下,都很難避免這種碰撞!
這起意外事故將不僅影響 Uber 的自動駕駛的計劃,還將影響到整個無人駕駛行業(yè)最終發(fā)布能在公共道路上行駛的無人汽車的計劃。
這則新聞將「無人駕駛技術(shù)」推向熱搜。
現(xiàn)有無人駕駛技術(shù)路線優(yōu)缺點(diǎn)
目前,國際上自動駕駛環(huán)境感知的技術(shù)路線主要有兩種:一種是以特斯拉為代表的毫米波雷達(dá)主導(dǎo)的多傳感器融合方案,另一種以高成本激光雷達(dá)為主導(dǎo),典型代表如谷歌 Waymo。我們來分析一下這兩條線路對前方路況分析所使用的傳感器:
特斯拉的無人駕駛方案以毫米波雷達(dá) + 可見光攝像頭為主,最開始有 MobileEye 的參與,以可見光攝像頭為主,毫米波雷達(dá)作為輔助。出現(xiàn)撞卡車事件后,Tesla 改為毫米波雷達(dá)為主,可見光攝像頭為輔。
谷歌的方案基本上是以激光雷達(dá)為主,毫米波雷達(dá)為輔,可見光攝像頭幾乎不參與。谷歌似乎對可見光攝像頭一直不感冒,即使涉及到物體行為識別,谷歌仍傾向于用三維激光雷達(dá)。
上表中可以看出,目前主流的針對前向的傳感器融合方案都有一個顯著的缺點(diǎn):在惡劣天氣情況下,只有毫米波雷達(dá)一個單傳感器可以起到作用,而毫米波雷達(dá)自身又難以識別行人。故現(xiàn)有的技術(shù)方案只能在正常天氣下工作,在惡劣天氣環(huán)境下(特別是光線不好的情況)會對路上行人的生命會造成極大的威脅。
所以面對這種既要能在夜晚和惡劣的天氣情況下,解決視覺和行人識別的問題?此茻o人駕駛未能找到解決方案,但其實(shí)我們忽略了,夜視傳感器中的遠(yuǎn)紅外傳感器。遠(yuǎn)紅外技術(shù)只考慮觀測主體與環(huán)境之間溫度差,可以不受光線情況影響。
遠(yuǎn)紅外熱成像原理,通過能夠透過紅外輻射的紅外光學(xué)系統(tǒng)將視場內(nèi)景物的紅外輻射聚焦到能夠?qū)⒓t外輻射能轉(zhuǎn)換為便于測量的物理量的器件——紅外探測器上,紅外探測器再將強(qiáng)弱不等的輻射信號轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的電信號,然后經(jīng)過放大和視頻處理,形成可供人眼觀察的視頻圖像,最終通過終端顯示、音響設(shè)備報警的夜間輔助駕駛產(chǎn)品。
小結(jié):慘痛的事故背后,免不了對無人駕駛技術(shù)的諸多質(zhì)疑,但同時,又是促成該領(lǐng)域不斷完善的最大動力。飽含敬畏,大膽創(chuàng)新。
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