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如何实现自动驾驶的一路安全?

科技日报记者 陈曦。何实

最近,现自据外国媒体报道,动驾麻省理工学院的何实工程师建议,自动驾驶的现自一些安全缺陷可以通过引入混合系统来解决。在这个混合系统中,动驾自动驾驶车辆可以处理一些简单的何实操作场景,如在高速公路上巡航,现自并将更复杂的动驾操作转移给远程操作员。

“自动驾驶的何实安全工作是从技术上采取一些安全机制和措施,逐步将自动驾驶的现自风险降低到合理可接受的状态。天津大学无人驾驶汽车交叉研究中心主任谢辉说。动驾

目前,何实安全仍然是现自自动驾驶领域最迫切的问题之一。为了保证自动驾驶的动驾驾驶安全,相关企业和研究机构探索了许多方法,建立了相关标准和安全体系,也在一定程度上提高了自动驾驶的安全性。然而,目前的自动驾驶仍然不能让驾驶员轻松地放开方向盘。想要车辆在公路上“自由”驰骋,还需要更多的探索。

这些技术护送自动驾驶。

天津大学机械学院博士生王彩梅介绍,自动驾驶车辆采用惯导、摄像头、雷达等传感设备,可以实时监控和预测车辆的位置及其周围环境,并根据完善的安全指标体系实时评估车辆当前的安全性。

当车辆驾驶安全评估结果为低安全时,自动驾驶车辆可以通过声音或振动发出预警信号,提醒车辆人员,系统不能自动处理,确保驾驶安全,需要人工干预。

“当自动驾驶系统检测到当前情况不适合自动驾驶,或者人类驾驶员认为当前的驾驶情况更复杂,需要恢复驾驶权时,可以随时接管车辆,以确保车辆的驾驶安全。王彩梅说。

自动驾驶系统的核心是域控制器的软硬件和感知、决策、规划和控制算法,其安全性对自动驾驶车辆尤为重要。车载安全系统及时发现已经或可能出现的问题,通过实时查询域控制器的软硬件运行状态,评估各算法运行的合理性和安全性,确保“驾驶大脑”始终处于安全运行状态。

“感知算法需要依靠大量的数据进行训练和推断,因此数据的安全性非常重要,需要考虑数据源、传输、存储等环节是否存在漏洞。天津大学机械学院博士郭帆表示,可以通过监测和检测技术识别感知算法的漏洞和缺陷,也可以通过修复和升级技术来改进算法和模型。

郭帆表示,通过干预和迭代改进决策和规划算法,可以降低潜在的安全风险,提高系统的安全性,考虑决策和规划算法在各种交通场景和复杂环境中的应对能力。

控制算法是自动驾驶的“手脚”,其性能直接影响车辆的安全。因此,应评估控制算法的安全性,包括在极端传感器故障和通信故障的情况下,算法是否能正确处理和保证车辆的安全,并根据安全评估结果优化和调整算法,增加安全约束等干预。

此外,软硬件冗余技术也是提高自动驾驶系统可靠性和容错性的技术手段。它包括在系统设计中引入额外的软件或硬件组件,备份主要组件的功能,以便在主要组件出现故障时接管并保持系统的正常运行。

类似于平行驾驶技术的混合系统。

“麻省理工学院工程师提出的混合系统本质上类似于平行驾驶技术。谢辉介绍。

平行驾驶技术是新一代云网络自动驾驶技术,通过充分利用数字和信息资源,云、道路和车辆信息无缝连接,利用平行视觉和感知、平行学习、平行规划和平行控制关键技术,实时连接智能汽车、控制平台和驾驶模拟器,使智能汽车独立驾驶行为可测、可控,提高车辆系统对环境的快速响应能力,提高自动驾驶驾驶安全性。

当然,为了保证平行驾驶技术的安全,车辆还需要配备高精度传感器和感知算法,实现全面准确的感知;车辆内部的计算机系统必须经过大量数据的培训和优化,才能有效地判断车辆的驾驶路径、速度和控制模式。

此外,当车辆遇到复杂场景或紧急情况时,远程操作员可以接管车辆控制,使用实时视频和数据传输与车辆进行通信,并提供合理的驾驶干预,以确保车辆安全处理各种复杂的驾驶情况。

此外,当车辆遇到复杂场景或紧急情况时,远程操作人员可以接管车辆控制,使用实时视频和数据传输与车辆通信,并提供合理的驾驶干预,以确保车辆安全处理各种复杂的驾驶情况。这种远程监控和操作机制可以弥补自动驾驶系统处理复杂情况的局限性,进一步提高驾驶安全性。

“但这种方法并不能从根本上消除自动驾驶的安全问题。“谢辉认为,远程操作过程中的通信风险,特别是通信延迟和外部入侵,都是难以克服的安全风险。

自动驾驶还需要消除技术隐患。

“正常行驶时,自动驾驶汽车可以有效避免80%的人类驾驶交通事故。最近,中国汽车技术研究中心有限公司、同济大学、百度联合发布了《自动驾驶汽车交通安全白皮书》,通过权威的技术论证和真实的自动驾驶事故进行了比较和分析,得出了上述结论。

这增强了司机把驾驶权交给汽车的信心。然而,感知和控制算法的不完整性和复杂硬件系统的不可靠性仍然是自动驾驶汽车安全驾驶的主要隐患。

“毕竟,与人脑相比,目前的自动驾驶系统还有很大的差距。特别是在学习能力和安全风险下的经验直觉,以及在极端情况下,计算机算法没有高水平驾驶员的经验和潜意识操作。”谢辉说。

谢辉认为,提高自动驾驶安全最现实的方法主要依靠全面、深入、科学的测试和改进,采取完整的多级运行监控、安全评价、预警和及时干预措施,有效实现道路协调,扩大车辆感知范围,提高计算能力,优化软硬件冗余设计。

在硬件方面,应使用更先进的硬件组件,如传感器、处理器、通信和电源,使无人驾驶汽车更全面、准确、可靠地感知、决策、控制和通信。同时,还应加强硬件系统的可靠性和安全性设计,以便更好地处理各种故障和异常情况。

在软件方面,应采用深度学习、强化学习、模型预测控制等更智能、高效、稳定的决策控制算法,使无人驾驶汽车更准确、安全地预测、规划和执行驾驶任务。同时,还应加强软件系统的安全稳定设计,采用正式验证、安全测试、漏洞修复等技术,确保无人驾驶驾驶安全。

在自动驾驶领域,完整的多级监控系统通常包括传感器级别、感知级别、规划级别、控制级别和安全监控级别。完善的多级监控系统能有效提高自动驾驶车辆的安全性和可靠性,防止事故发生。

此外,还可以利用车辆与路边设施之间的通信和信息交换,实现车辆与道路环境的协调,从而提高车辆的感知范围和操作决策能力。
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