系统改造是无人驾驶实质提速的基础

系统改造是无人驾驶实质提速的基础-甲午战争失败的原因
编辑:孟姜女哭长城的故事                  2020年07月10日 07:44:18

系统改造是无人驾驶实质提速的基础

在快递包裹算由A点及B点的分拣过程中,小机器人要保证不出现错误分拣、不相互碰撞、不发生拥堵同时还要自主选择最有效率的运送路线,显然需要一个系统的全力支持。在这个系统中,小机器人并非单打独斗,除了要准确获取快递包裹信息外,相互之间、与运输线路和收件口也要有必要的信息交流,甚至还要准确接受系统的指令并反馈自己收集的信息。没有这个系统的支持,单靠小机器人自身的信息收集、处理能力,工作效率肯定会大受影响。

这个高效的分拣系统,仅仅是一个简单系统,工作场景简单,小机器人交换信息的对象数量也很有限,且信息也不复杂,小机器人需要完成的任务也相对简单,外部环境的干扰也几乎可以忽略不计。不过,这个系统虽然简单,但却足以帮助人们更准确地认识一些比较复杂的系统,比如,现在比较热门的无人驾驶技术(包括无人驾驶网约车等),就需要将其致于一个复杂系统——城市地面智能客运系统——中考量,才能更准确地把握其发展方向并更有效率地推动其进步。

系统改造是无人驾驶实质提速的基础

就基本功能而言,无人驾驶技术和分拣快递包裹的小机器人实在没什么质的区别,都是把人或货物安全、准确、高效地由一地运送到另一地。要顺利完成这个工作,不断推动无人驾驶技术的进步固然重要,但整个系统的改造和技术进步,显然更重要。

不断推动无人驾驶技术的进步固然重要,但整个系统的改造和技术进步更重要。

前几年,许多快递企业就实现了快递包裹分拣的自动化,这种全自动化的货物分拣场面,想必给许多观者留下了深刻的印象:在一个巨大的分拣平台上,无数小机器人忙忙碌碌但又秩序井然地工作着,把货物从派发处准确运送到收件口。

从既有经验看,一辆无人驾驶汽车即使安装了32个、64个、甚至更多的探测头,其信息的直接搜集能力也是有限的,关键还受到周围环境的极大制约;另外,相对于现有信息处理技术而言,单车的信息收集量级显然过低,这既造成处理能力的浪费,也直接影响信息处理结果的准确性。这些技术限制,导致无人驾驶汽车的安全性和效率很难令人满意。要彻底改变这种局面,显然要加快全系统的改造。比如,要让更广范围内、更多的交通系统节点(交通信号设施、监控镜头等),能够向无人驾驶汽车发送信息,无人驾驶汽车能够接收、处理并反馈这些信息,同时调整自己的运行方案。

比较新的消息是,滴滴在上海开通了无人驾驶网约车测试服务,从实际情况看,虽然乘客体验还大有提升空间,但无人驾驶汽车显然距离普通人的现实生活又跨近了一大步。不过,要想使无人驾驶技术尽快实用化,除了继续着力提升单车技术能力外,显然还要大力强化整个交通系统的改造,毕竟系统的支持,才是最根本、最有力的支持,才是无人驾驶技术实现实质性提速的基础。

从这些年无人驾驶技术的发展看,绝大部分资源都集中于对车的改造——由有人驾驶逐渐向无人驾驶的过渡。经过持续的改造,单车无人驾驶技术已经取得了明显进步,无论是信息收集能力,还是信息处理能力,都有了相当提升。这种能力的进步,也直接导致许多城市陆续开通了路测道路(比如北京市就开放自动驾驶车辆路测道路33条,总长度达到105公里),这又进一步促进了单车能力的提升。

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