自动驾驶的解决方案

简述信息一览：

• 1、自动驾驶汽车的“电车难题”
• 2、自动驾驶:乘用车视觉障碍物数据标注
• 3、众专家深挖自动驾驶痛点,何时才能“扔掉”方向盘?
• 4、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...

自动驾驶汽车的“电车难题”

1、虽然自动驾驶汽车还没有普及，但随着相关技术不断进步，自动驾驶汽车投入日常使用只是时间问题。然而，自动驾驶汽车在实际应用场景中可能面临很多问题，其中一个就是 “电车难题”。

2、电车难题的情景是这样的：一辆失控的电车正沿着轨道快速行驶，前方分叉处另一条轨道上，一个老人和两个孩子分别站在不同的轨道上。电车必须选择一条轨道，但无论选择哪条，都可能导致伤亡。在自动驾驶汽车的版本中，车辆必须在发生事故时，是保护车内的乘客还是路上的行人之间做出选择。

3、实际上，自动驾驶的“电车难题”背后就是两个***冲突的算法设定问题：如果相撞不可避免，牺牲自己还是他人；如果牺牲他人不可避免，牺牲多些还是少些。这二者同时也是构筑***学大厦的两大基石：主体性及客体价值。

4、电车难题引发了广泛的讨论和争议，被用来探讨道德原则、行为后果以及个人责任等问题。这个思想实验并没有标准答案，而是旨在让人们思考在复杂道德情境下如何做出决策。 随着技术的发展，电车难题也被用来分析自动驾驶汽车在遇到潜在碰撞时应如何编程来做出决策，以及这些决策可能带来的***和道德问题。

5、电车难题通过描述一个场景来展现道德困境，即一辆移动的电车冲向5个被绑在轨道上的人。一个手握操纵杆的人可以选择将电车转向一条侧轨，使其撞死一个被绑者；或者不进行任何操作，让电车撞死5个人。这种经典的两难境地现在已经逐渐扩展到了自动驾驶的软件决策逻辑上。

6、首先滴滴已经针对自动驾驶的范畴上了特殊保险，而且保额也比较高，事故发生后会行使常规的保险流程。如果事故轻微，总部会迅速派出另一辆车来接走乘客。Q遇到电车难题怎么办？如果出现电车难题这样的关键选择，安全员会及时介入，使得损失降到最小。

自动驾驶:乘用车视觉障碍物数据标注

1、自动驾驶的视觉障碍物数据标注是关键，它确保了智能汽车在行驶中安全地实现自主导航。在未来的乘用车中，需要准确识别并应对各种复杂的环境因素，包括行驶中的各类障碍物，如车辆（Car、Bus、Truck）、骑行者（Rider）、三轮车（Tricycle）、自行车（Bicycle）和行人（Pedestrian）。

2、自动驾驶常见的数据标注类型可分为2D与3D两类。常见的2D数据标注类型包括2D框、多边形、关键点、多段线、语义分割等。例如：2D语义分割 常见的3D点云数据标注类型包括点云检测、点云连续帧、23D融合、点云语义分割等。

3、在自动驾驶领域，实现数据标注时，需要专注于各类障碍物的分类与属性标注。本文主要讨论的是九类障碍物的数据标注方法，涵盖摩托车、自行车、行人、三轮车、交通灯、信息指示牌、动物以及其他物体等。

4、O_Free Space数据标注是一种用于自动驾驶场景中的语义分割方法，主要关注汽车可行驶区域（即free space），包括避开其他车辆、行人和路边区域，这些区域通常用紫色和绿色表示。free space的表征有两种主要形式：矢量包络和栅格表征。

5、无人驾驶的3D标注主要是通过激光雷达***集的3D图像中，对目标物体进行标注。景联文科技是AI基础行业的头部数据供应商，支持3D点云标注服务。网页链接 自建数据标注平台与成熟的标注、审核、质检机制，支持3D点云标注、2D/3D融合标注、3D点云目标检测、3D点云连续帧标注等多类型数据标注。

众专家深挖自动驾驶痛点,何时才能“扔掉”方向盘?

1、在本届峰会上，罗兰贝格全球高级合伙人、大中华区副总裁郑赟给出了各个场景下自动驾驶的预期落地时间，“停产场自主泊车有望于2020-2023年实现，城际无人客运巴士的落地实现时间点将为2023-2025年，而全场景无人驾驶私家车、全场景无人驾驶Robocab出行服务以及全场景无人驾驶移动服务平台要等到2030年以后才能实现。

2、从国家和法律的层面，辅助驾驶可以，包括一些辅助停车，低速跟车，自动刹车等等，但手离开方向盘，注意力不集中，把车的行驶完全或者即使不完全的交由系统负责都是违法的。 但我们在国内外的各种平台上都可以看到车主在高速路上秀各个品牌的车自动驾驶性能的***，完全放手，高速行驶，谈笑风生。

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...

一般情况自动驾驶汽车，是通过雷达，摄像头，传感器来监测路况的情况。然后结合外部交通环境和自身，才可以传输数据。通过计算器让汽车在路上独自驾驶，可以控制汽车前进与后退。现在新能源汽车也逐渐的让大家热爱，都是***用新能源和独自驾驶的体验。比如我们熟知的特斯拉汽车，就拥有自动驾驶功能。

不论是车还是人，都会带来更换成本上的压力，比如：高性能激光雷达的革新换代，车队用户或者是个人消费者付费意愿和转换成本。 这些因素共同决定了不同方案初始投资的高低、投资回报期的长短，以及投资的经济性，从而影响了技术和成本在车侧和路侧的分配方案与演进路线。

此外华为在自动驾驶需要的摄像头、毫米波雷达、激光雷达等产品上均已布局。 相对于科技公司日渐白热化的激烈竞争，传统车企在稳扎稳打的加快布局。

但从实际使用情况来看，这种做法在成本控制方面确实有优势，效果却并不好。摄像头的精准度和鲁棒性完全比不上激光雷达，同时还高度依赖光照，受天气影响明显，并且很容易自动忽略静止物体。从特斯拉的使用情况来看，纯视觉的弊端非常明显。因此最近特斯拉又开始打算用回雷达，但这一来二去，又错过了时间窗口。

这不仅是比亚迪的选择，也是几乎所有传统车企共同的选择。华为的自动驾驶是一套解决方案，比亚迪作为老牌电动汽车生产商自有自己的解决方案，在成本和性能上没有绝对优势的情况下，比亚迪不会选择华为。

关于自动驾驶的10大障碍和自动驾驶的解决方案的介绍到此就结束了，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于自动驾驶的解决方案、自动驾驶的10大障碍的信息别忘了在本站搜索。