自动驾驶最难解决的问题（自动驾驶最难解决的问题有哪些）
今天给各位分享自动驾驶最难解决的问题的知识，其中也会对自动驾驶最难解决的问题有哪些进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
- 1、汽车无人驾驶技术目前存在哪些难题需要去解决？
- 2、解放双手、自动驾驶想想就很美好，自动驾驶还面临着哪些技术挑战？
- 3、自动驾驶中尚未解决的最大技术问题是什么？
- 4、如何解决自动驾驶汽车行业的面临的难题呢？
- 5、自动驾驶目前存在哪些缺陷？
- 6、实现汽车自动驾驶的难点在哪里？
汽车无人驾驶技术目前存在哪些难题需要去解决？
在5G 和人工智能不断发展的时代下， 无人驾驶技术已经
引起了众多互联网和汽车企业的重点关注， 经过多年技术的经
验积累和不断的追求创新， 无人驾驶汽车已经达到了一个很高
的自动化程度。但目前无人驾驶技术发展还不成熟，还有一些难题需要去解决。
首先，它需要更快速可靠的软件作为支撑， 如果是有人驾驶汽车， 那么发生安全事故的概率不是很
高， 相对来说比较安全。 但是无人驾驶汽车除了要解放驾驶员
的双手之外， 还需要比有人驾驶汽车更安全， 而目前的软件还
难以达到这种水平。 例如， 所有的电子设备软件都无法保证长
时间运行无卡顿， 这是主要的技术局限性， 如果汽车软件发生
卡顿或错误， 后果会很严重。 因此， 软件的设计与优化是一个
很重要的环节。
其次，要有更高精度的地图来实现实时智能导航， 无人驾驶汽车需要很强的感知能
力， 而且在接到目的地指令之后， 必须要能够制定一个特定的
路线， 这就需要用到地图导航的功能。 然而， 城市道路环境复杂， 目前地图的细致程度尚未达到要求。 就谷歌而言， 谷歌无
人驾驶汽车会对试驾场地的地图进行强化， 以便汽车能够知道
场地的具体情况， 碰到障碍时可以轻松应对。 目前汽车传感器
技术和应对策略能力有限， 因此更加需要一个高精度的地图做
弥补， 而实现这一目标是一项浩大的工程。
最后，要有更加优秀的传感器， 无人驾驶汽车集合了多种用途的传感器以便能够进行精确
的环境感知和识别， 优良的传感器不仅要能够感知路面上的钉
子和凹坑所构成的威胁， 而且要能够识别出地面上普通的落叶
和钉子的区别并做出恰当的控制策略， 目前传感器的精度还有
待提高。 另外， 传感器的处理速度不够快， 也会给突发情况的
处理埋下隐患。
解放双手、自动驾驶想想就很美好，自动驾驶还面临着哪些技术挑战？
个人认为的挑战有以下几个：
1.传感器层面：无人驾驶需要大量的传感器，而目前必备的传感器只有三类：可见光摄像头、毫米波雷达和激光雷达。三者在风和日丽、光线状况良好的环境下能使得无人驾驶表现“尚可”。可是一旦进入恶劣环境条件后，现有的传感器性能将极大减弱。因此，需要诸如红外探测器等更多传感器加入，才能让无人驾驶有可行性；
2.算法层面：整体而言，目前无人驾驶做算法的企业很多，但哪怕是谷歌也不敢说自己的算法成熟。现在的很多路面测试都是在简单交通环境下进行，复杂路况表现就大打折扣了。算法的强弱既有时间因素的积累，还需要更多传感器带来的路面状况探测，而每加入一个传感器，对于算法而言无疑是一个巨大的工程；
3.政策法规：政策法规其实也是会影响无人驾驶发展的一大因素。把人的生命权交给人工智能来决断是否合适，这在法律伦理上有很大的争议。其他由无人驾驶所带来的新法律问题，对于现行法律尤其是法律伦理无异于颠覆；
4.量产落地：当我们在讨论无人驾驶时，我们其实很容易忽略量产这个问题。或许是大家都觉得量产遥遥无期，现阶段谈量产没有意义。量产需要成本可控，目前传感器激光雷达的售价是万元甚至十万元级别，完全不具有量产可能性。
题主还问到对司机是否有影响。如果有一天无人驾驶真的可量产，那么对司机当然是有影响了，准确的讲是对所有驾驶员有影响。只是，这个影响的前提条件是，无人驾驶必须先能量产，其次解决法律上的问题，最后当规模化后，才会真正使得驾驶员这个岗位消亡。
自动驾驶中尚未解决的最大技术问题是什么？
据我了解，恶劣的天气是必须跨越的最后一个技术障碍。
大多数自动驾驶汽车依靠各种传感器来确定它们在哪里、要去哪里以及接下来要做什么：
GPS 在定位车辆方面做得很好，但是如果不使用已知的航路点，它就没有某些人认为的那么准确，如果没有超精确的地图，它也不会很有帮助。
超声波传感器非常适合测量几英尺外的物体，但在行驶速度方面不是很有用。
毫米波雷达价格实惠且功能强大（用于大多数动态巡航控制系统），但它并不擅长定位其他车辆的确切位置和速度。但是，它在恶劣天气下是可靠的。
激光雷达（激光雷达）在 95% 的时间里都是惊人的。它的准确性很高，因此您可以使用它来精确定位车辆、坑洼等，轻松测量其他车辆的速度。但是，它在大雨和大雪中受到严重限制（而且非常昂贵，但我稍后会谈到）。
立体摄像头系统的工作原理就像人的眼球一样，只是与人的眼球不同，它们不擅长判断距离，并且在确定其他车辆在速度和方向方面的表现方面有点绝望。但它们非常适合识别标志和发现 1,000 英尺以外的障碍物。
V2X 通信系统非常适合与附近的其他自动驾驶车辆以及基础设施进行通信。它们允许车辆共享数据并构建每辆车可以参考的道路数字“图片”。
主要汽车制造商正在开发的自动驾驶系统的大部分功能主要依赖于激光雷达，而谷歌的自动驾驶汽车主要依赖于地图绘制（或者至少看起来，根据谷歌提供的描述）。
侧边栏：谷歌的方法似乎是开发带有廉价传感系统的车辆，然后用高精度地图支持它们。这个概念似乎是，如果你提供一张很棒的地图，汽车就不需要能够超级准确地测量道路。如果这种方法有问题，那就是 a) 大多数道路的地图绘制得不是很准确，b) 道路发生了变化。我不认为谷歌有正确的方法，但我们会看到。
奥迪/大众、本田等目前正在开发的自动驾驶汽车使用激光雷达来构建道路和周围汽车的图像，使用雷达和超声波来警告即将发生的碰撞，并使用立体摄像头系统来帮助识别前方的问题（如以及遵循车道标记和标牌）。他们也有 V2X 系统，但正如User-12685428141664529627指出的那样，V2X 目前并不是真正的解决方案，因为在道路变得“智能”并充满自动驾驶汽车共享数据之前，它不会有太大价值。
这给我们带来了恶劣的天气：大雨和/或大雪降低了激光雷达系统的能力。当空气中充满大水滴时，基于激光的测量系统就不能很好地工作（见图）。
此限制解释了原因：
大多数汽车制造商（例如除了谷歌之外的所有人）都在努力从毫米波雷达和摄像头系统中获得更好的性能，这些系统在恶劣天气下的表现足以填补性能不佳的激光雷达留下的空白。
大多数汽车制造商不相信他们能够在至少十年内推出完全自动驾驶汽车（例如可以在任何天气条件下自行驾驶的汽车）。人们希望 V2x 系统可以用来“填补因恶劣天气造成的空白”，但只有在路上有数十万辆配备 V2X 系统的汽车时，这才可行。
汽车行业没有人期望汽车在短期内实现 100% 自动驾驶。每个人（好吧，除了谷歌和一些认为每个工程问题都可以由 brogrammers 解决的硅谷人之外的每个人）都认为，如果/当天气变得非常糟糕，当车辆正在行驶时，仍然需要驾驶员“控制”在农村等地行驶。
当然，谷歌是这十年以上时间表的例外，因为他们相信他们可以在几年内开始生产全自动汽车。当然，谷歌激进的时间表的警告是：
a) 他们的汽车不会比 25mph 快太多
b) 他们的汽车在大多数地区都无法使用，至少在测绘完成之前
当您考虑 Google 的技术方法（高度依赖地图和 GPS）时，这些限制是有道理的。如果没有高分辨率传感系统，就很难在高速下信任地图，而且绘制道路的每一寸地图既不容易也不便宜。但是，嘿，我有什么资格质疑 Google 的智慧呢？
但是这个问题忽略了更重要的一点：自动驾驶汽车的真正限制不是技术上的，而是法律和财务上的。
从财务角度来看，必须说激光雷达吊舱系统非常昂贵。目前用于开发自动驾驶软件的大多数车辆都使用军用级激光雷达吊舱，成本为 8 万美元（！）。一些车辆正在使用多个低分辨率吊舱（比如这个——这种手掌大小的激光可以使自动驾驶汽车更便宜) 为了省钱，但我们仍在谈论价值 25,000 美元的传感器。更不用说系统的其余部分（软件、升级的车载计算、雷达、摄像头、V2X 通信系统等）并不是完全免费的。
虽然大规模生产将降低自动驾驶系统的成本，但如果/当它商业化时，它将成为富人的一种选择。
见激光眼对无人驾驶汽车构成价格障碍更多细节
从法律的角度来看，汽车制造商会故意限制他们的自动驾驶系统，直到他们对销售全自动驾驶汽车的责任感到满意。最近的历史表明，模糊的、定义不明确的安全风险（如丰田在 2009 年左右被指控的电子油门问题）已经成熟，可以提起诉讼。
就丰田而言，没有人——不是美国国家航空航天局、麻省理工学院、一家受人尊敬的全球工程公司，也不是六家其他实体——可以发现丰田的电子油门系统存在问题。然而，不知何故，丰田会为与他们的系统相关的“问题”支付数十亿美元的费用……主要是因为律师、法官和普通公民的科学智障。
在国会采取行动限制汽车制造商销售真正的自动驾驶汽车所面临的责任之前，本田、大众/奥迪、梅赛德斯-奔驰等将销售需要驾驶员注意的系统（因此不是完全自动驾驶的） ）。至少这是我的猜测。
结论
技术挑战是真实存在的，但汽车行业的大多数人认为法律和财务困难是制造自动驾驶汽车的主要挑战。
如果有好消息，那就是半自动驾驶汽车来了，而且非常好。在未来 5 年内，我预计大多数新车将能够：
停下来避免碰撞（至少在低速时）
以最少的驾驶员输入在高速公路上巡航（至少假设天气晴朗且光线充足）
共享有关其位置、行进方向和速度的数据，这些数据可用于避免高速碰撞
这些半自主功能不会让我们在方向盘上睡觉，但它们会帮助我们避免犯很多愚蠢（有时是悲剧性的）错误。他们将挽救数千人的生命、数万人免受伤害以及数亿美元的财产损失。
但它不会很快成为The Jetson 的（不要相信任何告诉你的人）。
如何解决自动驾驶汽车行业的面临的难题呢？
目前汽车自动驾驶领域遇到的最大问题应该是标注数据集的质量无法满足AI技术商业化落地的需求。
要让汽车本身的算法做到处理更多、更复杂的场景，背后就需要有海量的真实道路数据做支撑。
数据标注存在的意义是让机器理解并认识世界。在汽车自动驾驶领域，数据标注处理的标注场景通常包括换道超车、通过路口、无红绿灯控制的无保护左转、右转，以及一些复杂的长尾场景诸如闯红灯车辆、横穿马路的行人、路边违章停靠的车辆等等。
作为自动驾驶技术的基础，标注数据质量的高低直接影响最终模型效果的好坏。海量且高质量、精细化的数据可以在很大程度上提升汽车自动驾驶的安全性与实用性，助推自动驾驶落地化进程。
自动驾驶目前存在哪些缺陷？
传感器无法确保100%的准确率，需与高精度地图融合
对于这次优步自动驾驶车辆致路人死亡事件，高德集团自动驾驶车辆高精度地图产品专家姚灿认为，发展自动驾驶技术尚需在研发、测试环节投入大量的时间、精力，汽车行业也应始终保有一颗对生命的敬畏之心。
“总体上来说，国外的自动驾驶技术发展早于我们，也相对比较成熟，当下我国企业正处于自动驾驶技术的弯道超车阶段，从业者务必小心谨慎。”姚灿表示，这次事故也暴露了自动驾驶领域的技术难题，就是在对周围物体的识别上，需要收集大量图片信息对车辆进行“训练”，使其在绝大多数情境下都能准确识别前方为何物，是人？是障碍物？还是仅仅是一个阴影。
“因为光线原因，在一定场景下，摄像头的确存在无法识别前方物体的情况，此时，自动驾驶车辆上的毫米波雷达、红外线传感器以及其他传感器就应该起到各自作用。”姚灿说，但任何一个传感器都无法确保100%的准确率，因此就需要多种传感器与高精度地图的融合。
姚灿介绍，从安全角度而言，通过一张辅助的高精度地图提前对道路场景进行预设，有助于避免交通事故。普通导航地图主要供人进行参考，而高精度地图是给机器看的，更像是一个传感器，它收集了大量道路信息，准确的道路形状，车道之间的车道线，道路隔离带和材质，甚至道路上的箭头、文字内容等都有相应描述。
“例如，在距离一个路口300米时，车辆就可以通过高精度地图提前知晓前方路口的性质、形状、有几条车道，是否经常有行人通过，在知道上述信息后，自动驾驶车辆的决策系统就在靠近路口的时候要求车辆提前减速。”
实现汽车自动驾驶的难点在哪里？
目前自动驾驶面临两个很大的挑战，一个是大数据不够完备，一个是机器对理解“人类意图”有极大困难。自动驾驶要精准有效地解决问题，需要尽可能地保证所收集到的大数据的完备性。但事实是，我们现在所掌握的数据漏洞百出。比如，2015年，美国有630万起警方记录的交通事故，造成3.5万人死亡，244万人受伤。但实际的交通事故数量可能是官方数据的2-10倍。谷歌自动驾驶前CTO克里斯·厄姆森（Chris Urmson）在一次演讲中说到，在谷歌期间，他一共经历了200公里以上的路面测试，其中出现了25次交通事故，但大部分都没有引发警方的注意。“这样的情况多是小事故，自动驾驶汽车做出了合理的判断，刹车，然后人类撞了上来。”厄姆森说，很多事故往往都是这样发生的。
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