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第2051章(2 / 2)

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比如有一起发生在米国的自动驾驶的特斯拉直接撞到护栏的车祸,根据后期调查结果显示,原因是之前下过雨,导致水珠落在了护栏上面,造成了光线的反射,而这光线的反射则让特斯拉车身上安装的摄像头判断出现了失误,认为那个位置只是一个单纯的起了雾而已,结果就直冲冲的冲了过去,造成了严重的车祸。

后来还有一个特斯拉撞击小女孩的车祸,也是一样的情况,这个小女孩穿了一身红黄相间的衣服,而这个红黄相间的衣服又是上下分隔的,分隔的位置刚好在肩膀的位置,导致特斯拉判断这个小女孩是一个马路边上的安全锥。

而因为此时恰好对面有汽车迎面逆行行驶过来,特斯拉的自动驾驶技术经过判断,认为应该尽全力的向左转方向,哪怕这样会撞击到安全锥……必须和两车相撞比起来,撞到一个小小的安全锥其实并不是什么太大的问题。

然后就出了车祸了。

通过上面的几起车祸案例就可以充分的证明,自动驾驶技术想要做到超越人工驾驶的水平,其核心就在于收集大量的道路状况与信息,从而给计算机做出最合理的判断。

在最初的时候,道路信息的收集是用高清摄像头来进行的,这个摄像头会不间断的拍摄道路的画面,然后由智能ai来分析画面中的各个物体代表了什么,最后得出相应的路面信息。

但高清摄像头拍摄到的毕竟是平面画面,而且再高清的摄像头也不可能真的有多么的高清。

倒不是说特斯拉这样的电动车装不起更加高清的摄像头,而是摄像头拍摄的画面越高清,那么无论是图片还是录像的像素就会越高,同时文件本身的大小也会越大,如此庞大的数据,就需要计算能力更加凶猛的计算机才能够计算,而以安装在电动汽车上的计算芯片的能力来看,他们是远远计算不了如此庞大的数据的。

所以在黄老板的指示下,江南集团的电动车自动驾驶技术团队,直接就舍弃了使用摄像头的想法,而是开始了业内最先进的红外雷达摄像头的设计思路。

红外雷达摄像头顾名思义,就是兼具了红外线,雷达,还有摄像头三者特点的设备。

整个工作的过程是这样的,摄像头首先释放大量的红外线,这些红外线既可以帮助摄像头成像,同时又能够像雷达一样不断的与周围的物体碰撞,然后形成一个个的回波,回到摄像头的接收器之中。

接收器通过接收回波,就能够得到汽车周围大量的物体位置的数据。

因为道路上基本上不可能存在隐形涂装这样的军用黑科技,所以只要使用了雷达技术,那所有的固态物基本上就无所遁形,其位置都能够第一时间的传达到计算芯片之中,然后计算芯片来规划行驶路线。

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