自动驾驶识别技术

本篇文章给大家分享自动驾驶识别能力差，以及自动驾驶识别技术对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、理想ONE追尾施工拖车,ADAS为何不能识别静止物体?
• 2、自动驾驶系统未能识别行人怎么解决
• 3、雷达和摄像头遍布全车,为什么自动驾驶却依旧问题重重,迟迟不能落地呢...
• 4、智能汽车的高级别自动驾驶如今面临哪些问题?
• 5、特斯拉高速自动驾驶方向盘无法识别是怎么回事?

理想ONE追尾施工拖车,ADAS为何不能识别静止物体?

1、根据相关媒体的报道，一辆理想ONE汽车追尾了一个施工的拖车，而在这一起事件当中发生事故的具体原因，是这一辆汽车使用了辅助驾驶系统。所以有很多的人纷纷开始发问，为什么自动驾驶系统不能够及时识别出来禁止的物体。如果能够做到这一步的话，那么就能够在一定的程度上避免类似情况的发生。

2、理想否认自动驾驶有问题 作为汽车商，发生***就选择把锅甩在用户身上。显然对自己的技术不够自信，根据理想官方的回应，导航辅助驾驶开启过程中，车主没有握住方向盘，辅助驾驶系统的刹车就无法识别前方静止车辆。这种解释三岁小孩都不会信，但最后与用户达成共识，估计是赔偿到位了。

3、毫米波雷达，以及所有波段的雷达都可以识别静态物体。这是电磁波传感器（雷达）的基本属性，如果不能识别静态物体，就违背了电磁波反射的物理本质。如果你说的所谓不能识别静态物体，不是本质原因，而是一个表象。因为我们有时候对雷达信号处理是要滤除静止物体的特征的，这样的算法叫做：“静态杂波滤除”。

4、这也基本解释了，范先生的那辆理想ONE的ADAS，为何眼睁睁看着右前方货车插入而无动于衷。因为基础硬件没跟上。 “我发这个帖子就是想告诉大家辅助驾驶不是那么好。”范先生向车聚君解释。 其实，他不是第一个发现理想ADAS有问题的人。

5、总结：以理想one的价格和硬件水平（两者肯定是相关的），不能避免本次事故实属正常，因为太难。并且回归到法律，没有任何一个国家地区的AEB法规要求在这种情况下，车辆能够避免或者降低事故损伤。 如果硬要说，只能说理想的传感器数量不够，只能完成简单的L2级别ADAS功能，并且场景要相对简单，遇到复杂问题容易识别不到。

6、首先针对无法识别车辆未识别出变道货车问题，理想在理想ONE的智能辅助驾驶系统中增加了货车并线预警功能。辅助驾驶≠自动驾驶≠无人驾驶，辅助驾驶能力是有边界的。在我们使用过程中存在感知边界、控制边界、预测边界、环境边界和AEB边界。

自动驾驶系统未能识别行人怎么解决

副驾驶的工程师可以通过调整方向盘上的滑轮来控制速度。消费者报告公司（consumerreport）负责汽车测试的高级主管杰克·费舍尔（JakeFisher）进行了这项实验，他说，在我们的评估中，该系统不仅未能确保驾驶员的注意力，而且也未能识别驾驶座上是否有驾驶员。

行人的动作和他们遥望的地方可以告诉你他们的注意力水平程度，也能告诉你他们下一步即将做什么。”大部分将自动驾驶技术提升至目前水平的机器学习算法，都涉及二维图像—即静态照片。如果一台电脑展示了数百万张的停车标志照片，最终它将能够在现实世界中实时识别出停车标志。

但目前这一顽疾很有可能被通用汽车旗下的自动驾驶企业Cruise解决了，该企业日前研发了一套名为Continuous Learning Machine的系统，可预判道路危险情况。

或者突然从桥洞下边出来相机曝光的问题。通过动态的去调整相机曝光等方式去解决。这个也是红绿灯的场景，红绿灯上有倒计时，我们需要识别出倒计时，能够让自动驾驶车辆遇到黄灯时，乘车体验更好。雨天摄像头的防水问题，也是处理极端气候条件下所必须具备的。红绿灯进进度条的识别，绿等快变黄要减速。

自动驾驶汽车是一个复杂的系统，需要解决以下技术问题： 环境感知问题：这是最基本的问题，汽车需要通过多种传感器（如雷达、摄像头等）感知周围环境，如车距、行人距离、交通信号灯状态、车辆位置和路面状况等。这些数据需要被收集、分析和判断，以便汽车做出相应的决策。

雷达和摄像头遍布全车,为什么自动驾驶却依旧问题重重,迟迟不能落地呢...

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。

自动驾驶仍然是未来的东西，也就是经济学上的期货，现在的自动驾驶车辆感应器监控，摄像头雷达是布满，车子的周围哪一个角度都有。但即使是这样也仍然没有办法让自动驾驶的车辆普及到日常生活之中，这不光是技术的问题还是观念的问题。

即取决于技术发展，也取决于成本的硬件搭载方案，也就是自动驾驶或者辅助驾驶层面； 更重要的在于，其他交通参与者的行为过于复杂。 这两个因素加起来就导致在我们人类看来再普通不过的加塞儿这件事，对于机器来说就变得无比复杂。

智能汽车的高级别自动驾驶如今面临哪些问题?

而第三条的事故责任划分问题，只说了如果是因为硬件缺陷问题导致了事故，车辆的所有者可以向生产者和销售者追偿，这一点其实与深圳目前实现的L3级法规比较相似，深圳的法规是“因智能网联汽车质量缺陷造成交通事故的，驾驶人依法承担损害赔偿责任后，可以向智能网联汽车的生产者、销售者追偿。

环境感知问题：这是最基本的问题，汽车需要通过多种传感器（如雷达、摄像头等）感知周围环境，如车距、行人距离、交通信号灯状态、车辆位置和路面状况等。这些数据需要被收集、分析和判断，以便汽车做出相应的决策。 智能决策问题：这是核心问题，必须基于人工智能技术来解决。

LL5自动驾驶技术的应用普及将面临传感器、车辆系统、基础设施等方面的成本问题。虽然这些成本会随着技术发展而下降，但降速相对L2车辆比较缓慢，较汽车的常规价格仍然很高。在相当一段时间内，受限于公众消费能力和汽车企业营销策略，L4车辆数量少，难以通过规模生产降低成本。

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***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***无异于颠覆；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。

人工智能是一个关键技术。它有助于汽车感知周围环境并作出决定。“自动驾驶将带来更多的舒适性和便利性，”奥迪高级开发自动驾驶总监兼永久网络成员MiklosKiss说。“这将使交通更安全。”今天，所有事故中的百分之九十都是由人为错误造成的。车辆中的人工智能有望显着减少道路交通事故的数量。

特斯拉高速自动驾驶方向盘无法识别是怎么回事?

1、系统bug。特斯拉车辆说明书简介得知辅助驾驶屏幕系统上，其方向盘出现无法显示是系统bug，需要将软件进行重启即可。

2、【太平洋汽车网】该系统不仅未能确保驾驶员的注意力，而且也未能识别驾驶座上是否有驾驶员。特斯拉在先进的驾驶辅助系统方面落后于通用汽车和福特等其他汽车制造商，后者已经利用这项技术确保了驾驶员在看路。特斯拉对自动驾驶的态度一直是心大谨慎，把它交给消费者体验是非常放心的。

3、特斯拉自动驾驶系统的问题及其影响！-- 特斯拉的自动驾驶系统在驾驶员注意力监控和驾驶座上驾驶员的存在检测方面存在问题。相较于通用汽车和福特等竞争对手，特斯拉在先进驾驶辅助系统的研发上稍显落后。特斯拉对自动驾驶技术持谨慎态度，强调其可靠度是通过让消费者体验来验证的。

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