据外媒报道,日本汽车制造商日产(Nissan)将部署美国国家航空航天局(NASA)研发的技术,利用人类的帮助,远程驾驶其自动驾驶汽车,该公司承认,真正的L5自动驾驶汽车可能是无法实现的。
日产表示其“人机回圈”(human-in-the-loop)系统受NASA的火星漫游者(Mars Rover)项目的启发,由日产首席技术主管与在航天局工作了13年的老员工Maarten Sierhuis合作研发,该系统解决了自动驾驶汽车面临的最大问题之一,即汽车如何对道路状况的突然变化做出反应。
日产的该消息在日产未来峰会(Nissan Future summit)上发布,该消息与汽车行业原先设想的真正的自动驾驶截然不同,真正的汽车驾驶是未来有一天,汽车可以在没有人类互动的情况下,在每天道路上行驶,处理每一种可能出现的情况。
现在有越来越多的人表示,真正的无人干预的自动驾驶可能永远不会成为现实,而日产现在可承认该观点。现在,日产的目标主要还是自动驾驶汽车,但是此类汽车仍有人工控制室相连,如果遇到封闭道路、私人地方或是将乘客送至机场等汽车无法处理的情况时,控制室可向车辆发出指令。
然后,人工控制室可接入汽车的外部摄像头,帮助汽车摆脱棘手的局面。日产将其技术称为SAM(无缝自动驾驶移动出行),最早的版本旨在实现无人驾驶机器人出租车以及自动驾驶快递服务。
关键字:日产 自动驾驶汽车 NASA 远程驾驶
引用地址:
日产自动驾驶汽车将部署NASA技术 让人类远程驾驶自动驾驶汽车
推荐阅读最新更新时间:2024-07-25 20:24
日产正开发自动避撞系统应对复杂路况
日产汽车公司25日就自动紧急避免相撞事故的驾驶辅助技术召开了线上说明会。该系统在切换车道以避免可能相撞的车辆后能应对行人突然冲出等复杂路况,日产力争到2020年代中期完成开发,到2030年用于所有新车。 正在开发中的样车采用高性能传感器,可准确捕捉周围物体的位置及前方300米外的障碍物。今后的课题是传感器的小型化和削减成本。 日产专务执行董事浅见孝雄在线上说明会上表示,“在自动驾驶技术领域,安全性成为重大课题。”他认为新系统将大大助益自动驾驶的进步。 记者日前在神奈川县横须贺市的日产试车场试乘了样车,在避开可能相撞的车辆后,样车会在突然出现的人偶前自动急刹车。 本田公司也在开发利用人工智能(AI),根据驾驶员能力及
[汽车电子]
未来,自动驾驶汽车可以根据“影子”来避免一场事故
可惜的是,这项技术还不能在极低的光照条件下工作。 如今,许多自动驾驶汽车使用的是自动系统,该系统与传感器和照相机协同工作。例如,特斯拉的Autopilot系统依靠雷达和其他传感器,以及一套由8个摄像头组成的Camera系统。然而,这些摄像头都不能告诉无人驾驶汽车角落处的信息。为此,麻省理工学院(MIT)的研究人员已经研发出一种新的摄像系统,他们称之为CornerCameras。 在网上发表的一项研究中,来自麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)的研究人员描述了CornerCameras背后的算法。凡是有规律的视觉,无论是生物性的还是机械性的,都依赖于光线,CornerCameras可以捕捉到光线的细微变化。具体
[汽车电子]
ACEINNA推出精确定位软硬件平台 为自动驾驶汽车提供厘米级定位精度
据外媒报道,日前,自动驾驶汽车惯性导航系统开发商ACEINNA宣布了其精确定位软硬件平台OpenARC的商业可用性。OpenARC包含高性能INS(惯性导航系统)和RTK(实时动态测量)硬件,提供GNSS校正,由精确定位解决方案供应商Point One Navigation提供支持。 (图片来源:ACEINNA) 为了实现自动驾驶应用中的关键性能目标和安全目标,自动驾驶汽车系统需要超过10cm的位置精度。然而,单靠GNSS是不够的,即使在理想的操作条件下,也只能实现米级的定位精度,而包括RTK定位引擎和GNSS校正的导航系统可将定位精度提高到厘米级精度。 OpenARC定位平台将Point One的Polaris G
[汽车电子]
Mobileye展示使用摄像头导航的自动驾驶汽车
据外媒报道,日前,英特尔旗下无人驾驶技术公司Mobileye发布了一段40分钟的视频,展示了自动驾驶汽车在耶路撒冷一条长160英里的街道上行驶的情形。这段视频结合了无人机俯拍画面和座舱内摄像头拍摄的视频,显示了车辆感知系统的数据输入和预测功能。该感知系统配备12个摄像头,但没有雷达、激光雷达或其他传感器。其中8个摄像头配备远程镜头,4个作为泊车摄像头,12个摄像头捕获的数据全部输入到搭载Mobileye EyeQ5芯片的计算系统中。 (图片来源: venturebeat.com ) 该计算系统包括几种算法:识别车轮和推断车辆位置的算法;识别打开、关闭和半开车门的算法;通过比较摄像头拍摄的图像,推断图像中每个像素的距离,并
[汽车电子]
量子传感器可使自动驾驶汽车“看到”角落里的物体
很少有人知道,世界上所有的钟表都是根据铯133原子中电子的振荡来调整的,铯133原子是铯金属中唯一稳定的同位素。自1967年爱因斯坦证明光速是宇宙中最恒定的维度以来,国际单位制就使用铯133发射光谱中的两个特定波数定义1秒和1米。从那时起,铯就被广泛用于极其精确的原子钟中,以使世界准时。 (图片来源:https://www.iol.co.za/) 正是这种对物质本质的利用,如利用电子的能量状态差异作为基本单位,使得量子传感器具有超高水平的精确度。其他的量子传感器则利用原子跃迁,探测运动中的细微变化,以及电场、磁场和引力场中的细微差别。 在固态物理学中,量子传感器是指对刺激做出反应的量子装置。量子传感器量化了能级,使用
[汽车电子]
百度雄安战略合作:百度自动驾驶汽车在雄安上路
12月20日消息, 百度 公司与河北雄安新区管委会签署战略合作协议,双方将在智能出行、对话式AI应用、云基础设施等多个领域展开深度合作,共同将雄安新区打造为AI-City智能城市。下面就随汽车电子小编一起来了解一下相关内容吧。 百度雄安战略合作:百度自动驾驶汽车在雄安上路 河北省委书记王东峰,省委副书记、省长许勤, 百度 董事长兼CEO李彦宏以及 百度 集团总裁兼COO陆奇等出席签约仪式。百度与河北省政府还宣布将共同筹建AI国家实验室,打造AI研究新高地。同时Apollo第一届理事会在雄安新区召开。 百度董事长兼CEO李彦宏表示:“百度非常有幸参与河北省智能城市(AI-City)整体及雄安新区建设,雄安是‘千
[汽车电子]
Foretellix与VIRES合作开发套件 提高自动驾驶汽车安全测试有效性
据外媒报道,近日,以色列初创公司Foretellix与 VIRES 联合发布了一项新的技术解决方案,通过智能数据驱动自动化技术提升ADAS和自动驾驶车辆测试的质量。新的集成工作流程连接了Foretellix的Foretify平台和VIRES虚拟测试驾驶(VTD)仿真软件,提供覆盖率驱动验证。 (图片来源:Foretellix官网) Foretellix开发了Foretify™平台,用于自动驾驶系统智能验证自动化和分析。该平台包括: 可度量的场景描述语言(M-SDL),用于高级别描述场景和覆盖率目标; 自动生成场景变量组合,与监视器共同检查和追踪场景覆盖率; 跨所有测试平台(测试车辆、测试跟踪、仿真、X在
[汽车电子]
汽车自动驾驶现状及挑战
自动驾驶现况 自动驾驶技术的发展可以追溯到20世纪60年代,目前总共有六个阶段,从L0级到L5级阶段。 L0:无自动化。没有任何自动驾驶功能或技术。 L1:手动驾驶辅助。驾驶员仍然对行车安全负责,不过可以授权部分控制权给系统管理,某些功能可以自动进行。 L2:半自动驾驶。人类驾驶员和汽车来分享控制权,驾驶员在某些预设环境下可以不操作汽车。 L3:有条件自动驾驶。在有限情况下实现自动控制。 L4:第四阶段为高度自动驾驶。自动驾驶在特定的道路条件下可以高度自动化。 L5:全自动化驾驶。对行车环境不加限制,可以自动地应对各种复杂的交通状况和道路环境等,汽车将全程负责行车安全,并完全不依赖驾驶员干涉,且不受特定道路的限制。 自动驾驶技术的
[嵌入式]