當人們談及無人駕駛汽車,最終的問題總會歸於「我們的技術足夠成熟了嗎?」簡單的回答是:不,還沒有。即使是 WaymoGoogle 的無人駕駛汽車都還是需要人來進行 20% 的操作。目前放在無人駕駛汽車面面前有三大難題:感應器,算法,以及價格。

感應器

這可以説是無人駕駛汽車的眼睛。當駕駛員從整個駕駛過程移除后,我們必須要尋找些什麽來替代駕駛員的雙眼,目前有三種能夠模擬人類雙眼的技術:相機,LIDAR,以及雷達。乍看上去相機似乎會是一個非常划算的選擇,但是有幾個缺點:第一,相機的可視範圍是固定的,第二,光纖,影子和天氣狀況都會影響到相機工作。


另一個目前比較流行的解決方案就是 LIDAR 了,這是 Light Detection and Ranging 的縮寫,意爲「光綫檢測與測距」,使用光和激光來測量距離。這基本上是測量發射出去的光纖到底的時間然後來計算距離。LIDAR 的主要缺點是費用高以及距離短。有一些公司正在嘗試降低價格以及提升性能,但天氣還是一個無法很好解決的因素。

最後就是雷達了,這是一種便宜又好用的方案,但是有那麽一些問題:分辨率和可靠性。下一代的 4D 圖像雷達是解決這些問題的關鍵,能夠在任何天氣狀況下提供高分辨率,但目前還沒能應用到汽車上。

處理器

如果將感應器比作汽車的眼睛,那麽處理器相當於大腦。處理器要處理所有通過感應器傳遞來的信息,從而對於駕駛做出決策。我們可能會認爲機器來駕駛汽車會比人來的安全,機器有更快的反應,自動決策以及幾乎不會走神也不會疲勞駕駛。但是汽車目前還在「學習」如果駕駛。這是一項巨大的工程。


最需要解決的問題就是如何解決感應器傳遞來的大量數據,特別感應器越來越多的情況下。一般這種數據量都需要高端服務器來進行處理,但是這就無法放在大規模製造的汽車上。智能處理器能夠有效提高數據處理的效率。

同樣的,處理器的標準也變得越來越高——特別是在無人駕駛汽車上。如果你的手機或者筆記本崩潰了,你只要重啓就好了。但是如果是正處於運行中的汽車系統崩潰了,後果將不堪設想。所以一個防崩潰系統就顯得尤爲重要。

價格

如果關鍵零件的價格無法降下來那我們將很難看到無人駕駛汽車的廣告。高成本的相機和感應器們決定了目前的售價的下降空間非常有限,但好消息是許多公司都正致力於,甚至說爭前恐后的想要將價格壓低。

我們可以假設今後的消費者會花上 6,000 美元來購買一整套無人駕駛系統汽車,廠商就要將所有的硬件「當然出去汽車本身」成本降到 1,000 美元——包括相機,LIDAR,雷達,以及處理器。


距離滿大街的無人駕駛汽車還有多遠?
已經非常快了,也許比你想得更快。無人駕駛汽車是現在各大廠商和各國政府都大力研發推行的,這個大潮幾乎不會發生逆轉。



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此文章首發於 TechRitual;標題:【觀點】三個為無人駕駛汽车「鋪路」的必要改進;內容贊助:NETGEAR orbi,Mesh WiFi 子母機設計打通村屋引用自: thenextweb