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無人車標配,炫酷的“云代駕”

億歐

以后無人車時代來了,還需要考駕照么?

可能還真需要。

未來駕駛不單是一種樂趣,而且仍是一種職業技能。這個職業,應該叫“云代駕”。

嗯,名字是是量子位瞎起的,基本也算“信達”了。但事情并不是瞎說。

第一批云代駕已經上崗了。

遠程駕駛

大洋彼岸的美國。

一輛黑色的轎車在賭城拉斯維加斯的雨中穿行,沒有人坐在前排,也沒有人在后排。

但,這輛車并不是自動駕駛狀態,而是人類駕駛。人在哪?

其實駕駛這輛車的司機,遠在數百公里之外的加州山景城。司機坐在屏幕前,通過仿真方向盤和踏板遙控。

一切……就跟打游戲似的。

真的。

圖1

(“云代駕”設備)

你看這套設備,簡直就是無數賽車游戲發燒友的夢想。

設備與汽車遠程連接,屏幕組實時反饋汽車周圍的狀況,而駕駛員通過賽車模擬器一樣的方向盤、檔把、腳踏板……以及鍵盤、鼠標等控制車輛運動。

遠程遙控駕駛時,就像下面這個樣子。

圖2

(“云代駕”操作場景)

而在車里,看到的是這樣的畫面。

圖3

(車內場景)

遙控駕駛系統與汽車通過標準的4G蜂窩數據、GPS信號等連接。

除此以外,還需要在汽車后備箱里放入一本書大小的電腦,給汽車安裝上天線、無線調制解調器,還要裝上三個攝像頭。

但并不需要雷達和激光雷達。

為了解決延遲問題,系統使用多套無線網絡,背后還有一套機器學習算法,讓系統能在不同的網絡之間切換、優化網絡流量。系統還會發送冗余數據,每個視頻通過不同通道發送。如果高速無線網故障,還能切換到一個基本的AI輔助系統上。

馬上都自動駕駛時代了,搞這套東西有用?

無人車標配

其實云代駕是自動駕駛的標配。

從下個月開始,美國加州無人車路測將迎來政策大調整。

在之前加州路測的所有無人車,都需要配備“司機”、“安全員”等人類角色,需要在車內時刻監管車輛狀態,并能在緊急情況發生時對車輛進行有效接管。

但是現在不用了。

加州車輛管理局(DMV)的最新規定:只要證明具備遠程遙控能力,車內有人沒人都OK。

這種遠程遙控的做法,其實在NASA和美國軍方方面早已使用,包括日產、Waymo、Zoox、Phantom Auto和Starsky Robotics等企業也都在研究這種遠程操控技術。

遠程遙控也是未來無人車完全商業的實現路徑之一。也可能是一個新的商業機會。

比方說,未來的無人車連方向盤和腳踏板都沒有,車內人員完全無從控制。更現實的情況是,目前的自動駕駛技術也并非無懈可擊。

有自動駕駛汽車的開發商表示,上面提到的“云代駕”業務可以用于解決程序無法處理的邊緣情況,例如在一條偏僻道路上倒下的大樹、一個水坑、一串奇怪的塔架、一場山洪或者一場火災等等。人類司機更能通過遠程遙控介入解決這些問題。

“自動駕駛技術解決95%甚至是99%的問題,我們解決剩下1%的問題,”一位云代駕公司的CEO表示。這其實并不容易。

這兩天,奔馳小刷了一次屏。

一輛奔馳C200L轎車,開啟了自動巡航模式后以時速120公里一路狂奔,但在需要切換成人工駕駛時,卻出現一個要命的情況:自動巡航無法關閉,剎車和檔位系統失靈。

需要澄清的是,視頻里提及“奔馳售后通過后臺操作系統,使奔馳車安全停靠”是誤讀。奔馳事后澄清說,并不具備在后臺對車輛進行干預的技術。

其實只是奔馳工作人員,電話指導司機在高速前進時打開車門,通過這種危險的方式逐漸降低了車速,并最終等到剎車系統恢復。

自動巡航,只是一種高級輔助駕駛技術。

而真正的無人駕駛,可能要面臨更多的困難。

問題重重

很少有人大講特講自動駕駛的問題。

通用,傳統汽車大廠。The Information今天刊發了一個報道,談到外界對自動駕駛的一些誤解,其中就包括對自動駕駛技術真正實力的擔憂。

前兩天,還是這家媒體報道了通用在自動駕駛方面遇到的坑。其中的幾個核心觀點是:目前運行在城市里的無人車還很危險,徹底解決自動駕駛問題可能還得10年。

有時通用的無人車在看到路邊的灌木,或者遇見分道線時就會停下,躊躇不前。可能是覺得需要避讓吧,總之給人的感覺是過分謹慎了。

看幾個案例。

這個報道指出,在美國無論行人還是司機,總會出現違反交通法規的行為,這對無人車來說是一個極大的挑戰。例如,去年9月一輛通用無人車因為在路口給行人讓行,被后面的汽車追尾。這已經不是第一次發生類似的情況。

對于人類新手司機來說,變道是一個挑戰,對于自動駕駛系統來說同樣如此。去年12月,一輛通用無人車在變道途中放棄,返回之前的路線,造成后方摩托車追尾。

你看,云代駕真的有需求。

一個司機能通過開始提及的那套系統遠程監督五輛車。培訓上崗的時間大約需要一周,從模擬駕駛開始,到通過公開道路測試為止。

苦練極品飛車多年,終于要派上用場了呢~

來源:億歐

本文地址:http://www.155ck.com/news/jishu/64887

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