管理 学习应用最佳实践并优化您的操作。

简化自动驾车

每个人都在谈论人工智能、机器学习和深度学习在自动驾驶汽车上的应用。全世界的汽车制造商和技术创新者都在憧憬着有一天汽车将不再需要驾驶员。汽车将处理一切,包括灵巧的机动,绕道和交通检查。然而,如今,汽车制造商在实现自动驾驶汽车方面面临着一些明显的挑战。甚至大多数持怀疑态度的人都同意,它们确实是交通运输的未来。来自IEEE的专家已经确定,到2040年,大约75%的汽车将是自动驾驶的,它们将成为最可行的智能交通形式。

在过去的几年里,几乎所有的科技公司和汽车公司都推出了自己的自动驾驶汽车的测试版。虽然有些测试运行确实很有前景,但我们不要忘记,我们仍然处于测试阶段。

最近的致命事故涉及超级特斯拉X模型这是对现实的严峻考验,也证明了在真正的自动驾驶汽车的幻想变成现实之前,我们还有很长的路要走。事实仍然是,我们的道路、技术和系统仍在适应自动驾驶汽车。在自动驾驶汽车完全取代人类之前,它们将不得不与人类驾驶的汽车共存相当长一段时间。因此,我们需要确保创造一种环境,简化和加速自动驾驶汽车上路的过程。记住所有这些挑战,我们能翻转这个问题并试着为每个人简化它吗?

来源:Mobiliya

自动驾驶汽车项目正在同时进行几场战役:

  1. 有挑战性的监管过程——尽管自动驾驶汽车背后的技术取得了快速进步,但监管机构却远远落后。为了让自动驾驶汽车完全安全,一套复杂的法规体系的兴起可能会对该行业起到威慑作用。最大的问题在于,每个州可能会有不同的自动驾驶汽车规则和政策。汽车制造商将很难遵守50个州的50项不同要求。如果联邦政府真的介入,为测试、碰撞责任和设计要求制定一个国家标准,可能仍有个别州和城市会坚持拥有最终决定权,因为道路要经过它们的领土,让他们负责与自动驾驶汽车相关的保险和责任。
  2. 技术挑战-技术必须发展到一定程度理解人类的直觉。汽车制造商和科技公司需要将AI带到这样的水平,它可以有效地替代人类思维,以取代人类司机,但不复制人类错误。
  3. 地理的挑战- 目前的全球道路基础设施不适用于处理自动驾驶汽车。例如,交通标志不一致,驾驶条件和交通法则使自动驾驶汽车不可能成为不久的将来的现实。
  4. 责任问题-处理人类驾驶的车祸有几条既定规则。这些规则是基于几十年来有关司机行为的信息制定的。当事故发生时,通常是谁的过错和赔偿损失的责任是很清楚的。然而,在自动驾驶汽车的新时代,责任并不明确,可能会出现许多法律问题。

加速自动驾驶汽车的过程

采取逐步的方法,而不是立即打击所有这些战斗,而是理想的是实现完全自治的汽车世界。快速审查现有的基础设施将为我们提供关于如何对我们现有的道路基础设施进行更改的线索,以便加速将自动车辆进入道路的过程。

政府:一个关键的球员
自驾驶汽车的想法周围以来,该空间主要由OEM占主导地位,如通用汽车或戴姆勒;汽车共享服务,如优步或Lyft;和Waymo这样的技术公司。但是,如果政府参与其中,制作自主车的过程将快速跟踪。政府有权在全国范围内迅速创造专门的车道,并为自治车的设计和开发创造一个常见的准则和安全标准章程。中央政府可以呼吁各国提出统一的政策,这将减少制造商之间的不确定性和担忧。

专用车道系统
我们已经习惯于在拼车和公共交通的道路上拥有专门的车道。一种类似的方法,用于为自主驾驶提供专用车道,可以帮助简化制作自主车的过程。在几个欧洲城市中,有火车轨道用于与城市道路平行的地铁列车。由于完美的全自动车辆仍然存在一些多年来,管理部门必须计划创建类似的专用“自主车辆车道”,这些专用“自主车辆车道”是与人类驱动汽车的互动,使其互动最小,帮助减少碰撞机会。专用的测试区域和标有警报标志的区域也应放置在适当的地方,以便人力驱动的汽车,自行车和行人可以在这些区域驾驶时采取额外的预防措施。目前,自治车辆无法预测人类驾驶员行为,这是非常冲动的。

美元花
借助数十亿美元正在开发自动驾驶技术,确保资金被引导到承诺推进“安全”,并更快地部署自动驾驶的功能至关重要。

很明显,自动驾驶汽车不需要我们现在习惯的道路类型,交通模式和停车场。然而,做出如此彻底的改变是一项艰巨的任务,不可能一蹴而就。然而,通过在车道系统中做简单的改变,我们能简化和加速这个过程吗?这当然值得思考。

我们需要确保自治车在飞行出租车开始接管前看到的光明。

所有物联网议程网络贡献者对其帖子的内容和准确性负责。观点是作者的,并不一定传达物联网议程的思想。

搜索CIO.
搜索安全
搜索网络
搜索数据中心
搜索数据管理
关闭