四大技術趨勢助力自動駕駛車輛成為現(xiàn)實

自動駕駛汽車（AV）就像新手駕駛員，只是其擁有發(fā)展得更好的大腦以及價值數(shù)十億美元的技術，可幫助縮短學習時間。但是即使使用其所有的傳感器和軟件，自動駕駛汽車在可以完全自信且有能力駕駛之前，仍有需要克服的缺陷。

在自動駕駛車輛競爭中，有幾項不太引人注目的技術趨勢正在突起，以幫助真正的自動駕駛車輛成為現(xiàn)實。

教會自動駕駛車輛有關道路規(guī)則技術

人類駕駛員必須學習駕駛員手冊，了解停車標志和讓路標志的區(qū)別，同樣地，自動駕駛車輛也需要通過人工智能（AI）學習道路規(guī)則。此外，自動駕駛車輛還需要通過在路上花費數(shù)小時來獲取有關真實世界的體驗。

自動駕駛車輛通過機器學習的人工智能來解釋路標和其他道路信息，即需要駕駛一段路程并且需要人類對數(shù)據(jù)進行驗證。交通數(shù)據(jù)公司Inrix研發(fā)了首個新自動駕駛道路規(guī)則（AV Road Rules）平臺，可讓城市和道路管理部門為行駛在公共道路上的自動駕駛車輛制定、驗證和管理交通規(guī)則和交通限制。該平臺還可利用自動駕駛車輛的實時信息，報告哪些基礎設施需要改進，讓道路對所有使用者來說都更加安全。

此外，Inrix的新自動駕駛道路規(guī)則平臺可讓城市和道路管理部門迅速、輕松地將限速、人行橫道、學區(qū)、公交車道和停車標志等特定交通限制數(shù)字化，使汽車制造商與高度自動化車輛運營商能確保車輛符合當?shù)氐慕煌ㄒ?guī)則。該平臺還創(chuàng)建了一個渠道，可將高度自動車輛對道路基礎設施的需求傳達至交通部門，以幫助改善道路管理和維護工作。

自動駕駛模擬技術

一旦自動駕駛車輛了解了道路規(guī)則，他們需要在道路上應用，但是自動駕駛車輛運營商時間和資源都有限。但是研發(fā)人員找到了新方法，通過模擬軟件來加速測試過程，從而加速自動駕駛車輛部署。

自10年前谷歌公司首次啟動自動駕駛項目，Waymo在實際行駛里程方面處于領先地位，目前其自動駕駛測試車輛行駛里程已超1000萬公里，使用模擬軟件的話，其每天都可達到該里程數(shù)。Cognata公司正與奧迪等公司合作，其首席執(zhí)行官Danny Atsmon表示：“擁有適當?shù)哪M策略是自動駕駛汽車為道路測試培訓傳感器和決策功能，以及確保其技術安全可靠的唯一途徑?！?/p>

模擬訓練可讓自動駕駛車輛開發(fā)人員測試行人和騎自行車的人突然在車前穿過，或是日落時太陽直射到自動駕駛車輛的前置攝像頭，暫時失去視力等“極端情況”。

遠程操作技術

即使擁有計算能力和人工智能，自動駕駛車輛在特定情況下仍需要人類駕駛員的協(xié)助。因此，遠程操作應運而生。

大多數(shù)主要自動駕駛公司要么在準備運程操作的自動駕駛出租車，要么已經(jīng)進行測試。通用汽車的Cruise自動駕駛部門正在改裝雪佛蘭Bolts，使其在沒有方向盤和踏板的情況下，依賴遠程操作員的協(xié)助，實現(xiàn)“專家模式”。豐田公司申請了一項 “意外環(huán)境中遠程操作自動駕駛汽車”的專利，而自動駕駛初創(chuàng)公司Zoox則有“遠程操作系統(tǒng)和自動駕駛路徑改變方法”。

日產雇傭了前美國宇航局（NASA）的科學家將航天局有關遠程操作的專業(yè)知識應用于其自動駕駛車輛上。而在去年1月份的消費電子展上，Phantom Auto公司在距加利福尼亞州500英里外的人類操作員遠程控制拉斯維加斯大道上的汽車。

駕駛員監(jiān)控技術

隨著自動駕駛汽車受到遠程監(jiān)控，人類駕駛員也越來越受到監(jiān)控，特別是在汽車工程學會（SAE）規(guī)定的3級和4級自動駕駛車輛駕駛員而言。盡管凱迪拉克Super Cruise等汽車已經(jīng)配備了攝像頭監(jiān)控駕駛員，但是新一代的攝像頭將不止檢測是否駕駛員頭部移開路面，而是包括面部識別，甚至能夠閱讀完全自動駕駛車輛駕駛員的情感。

斯巴魯（Subaru）在其全新Forester車型上推出了名為DriverFocus的功能，該功能使用面部識別軟件來尋找駕駛員分心和疲勞的跡象。作為斯巴魯EyeSight駕駛員輔助套件的一部分，DriverFocus還可以在檢測到駕駛員打瞌睡或眼光離開路面太久時，自動停下車輛。

而eyeSight公司研發(fā)出的攝像頭，不僅可以檢測到分心和困倦，還能夠基于駕駛員注視方向來突出駕駛艙顯示內容。具蠕動分析功能，能夠檢測駕駛員的年齡和性別，并使用“網(wǎng)聯(lián)汽車分析”信息。

Renovo Auto致力于為自動駕駛車輛研發(fā)一個aWare通用操作系統(tǒng)，結合傳感器和軟件技術，并且使用車內外的攝像頭來捕捉乘客和行人情緒。其還與人工智能初創(chuàng)公司Affectiva以及Speak With Me合作，將它們分析乘客面部表情和聲音的技術整合至自動駕駛測試車隊中。