關于谷歌(ge)無(wu)人(ren)駕駛技術(shu)并不(bu)是(shi)(shi)(shi)簡單(dan)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)一(yi)種激光(guang)傳感器,或者說大數據的(de)(de)(de)(de)(de)(de)應用。在2014版(ban)中,首先(xian),它需要的(de)(de)(de)(de)(de)(de)是(shi)(shi)(shi)自我的(de)(de)(de)(de)(de)(de)定位,結(jie)合谷歌(ge)地圖,GPS等;確定了這(zhe)(zhe)個(ge)(ge)之(zhi)后(hou)(hou),需要確定公(gong)路上其他人(ren),車(che)輛的(de)(de)(de)(de)(de)(de)位置,這(zhe)(zhe)個(ge)(ge)就(jiu)需要借助(zhu)車(che)上的(de)(de)(de)(de)(de)(de)激光(guang)傳感器和(he)一(yi)套比較(jiao)先(xian)進(jin)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)算(suan)法(fa);只(zhi)確定這(zhe)(zhe)些(xie)還不(bu)行,還需要預(yu)算(suan)出(chu)安(an)全距(ju)離,以及(ji)(ji)其他人(ren),車(che),東西(xi)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)運動軌跡,這(zhe)(zhe)個(ge)(ge)算(suan)法(fa)就(jiu)比較(jiao)復雜(za)了,從官方(fang)給出(chu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)演示算(suan)法(fa),是(shi)(shi)(shi)將車(che)子,人(ren),雜(za)物按(an)照(zhao)不(bu)同的(de)(de)(de)(de)(de)(de)方(fang)框演算(suan)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)。 其中激光(guang)感應和(he)雷達是(shi)(shi)(shi)主要的(de)(de)(de)(de)(de)(de)輸入(ru)方(fang)式(shi)之(zhi)一(yi)。然后(hou)(hou)再加(jia)入(ru)信號識(shi)別(bie),人(ren)體動態手勢識(shi)別(bie),路徑實時演算(suan),速(su)度計算(suan)及(ji)(ji)控制(zhi)(zhi),能源控制(zhi)(zhi)系(xi)統(tong)等這(zhe)(zhe)些(xie)元素(su)。所以說,單(dan)純(chun)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)大數據,互聯(lian)網,或者單(dan)純(chun)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)感應器應用都是(shi)(shi)(shi)不(bu)大可能完美的(de)(de)(de)(de)(de)(de)實現(xian)無(wu)人(ren)駕駛,尤其是(shi)(shi)(shi)復雜(za)路況下(xia)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)無(wu)人(ren)駕駛技術(shu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)。
1、大數據促(cu)使統一標準實行
與所有創新技術一樣,統一的標準將決定自動駕駛汽車革命的成敗。混亂的標準接口就是障礙,但不會成為一個永遠不會結束的問題。福特、Alphabet、Lyft、Uber和沃爾沃已經聯手成立了“實現更安全街道的自動駕駛汽車聯盟”。這些公司希望建立標準化的合規框架,使它們可以安心地開展新業務。
2、行駛安全靠數據處理
消費者對自動駕駛汽車的理解與對自動駕駛技術的一項主要擔憂緊密相關——安全。這一點在2016年5月表現得尤為明顯,當時特斯拉報告了首例Model S致人死亡的交通事故。司機和特斯拉Autopilot都沒有識別出停在前方道路上的白色掛車。未來自動駕駛汽車還會釀成更多交通事故,自動駕駛汽車公司要把安全問題限制在最低程度,將仍然是一項持續的挑戰和需要最優先考慮的任務。
自動駕駛和無人駕駛是海量的數據處理能力,單純依賴傳感器的剎車、預處理的時候沒有數據化很難去做這個操作的,真正讓我們覺得自豪的不是數據規模增大了,而是我們處理數據的效率得到了質的提升。數據安全是命根。我們現在提供很多大數據服務。在這個過程中,保護用戶安全很重要。所有用戶在端上的數據行為,實際上在高德來說這些東西是混淆的,只有物理對應,其他人根本看不見。