目前自动驾驶中仍然待解决的一些问题

发布时间:2023-03-22  栏目:ADAS, 深度学习  评论:0 Comments

上个周末试乘了滴滴的无人驾驶出租车,感觉确实离落地很近了,一时间自己也说不上来有什么具体的问题,一切似乎很完美了,但是真的如此吗?我也不确定,不妨列举一些目前看下来,个人觉得仍然有些风险的点:

确定的风险点:

  • – negotiating的场景:目前仍然处理得不够好
  • – 反光的场景:有时由于摄像头视角等问题,灯光叠加在红绿灯背景上,导致红绿灯识别不清楚

不确定的风险点:

  • – 一辆无人驾驶出租车的成本是否真的可以从200万降低到50万,如何做到?(芯片和激光雷达的持续降价?)
  • – 无人驾驶车辆出车祸之后,责任怎么划分
  • – 使用急救中心的方式是否真的能够处理所有的corner case?corner case的失败率在大规模应用之后,是否真的能够收敛到一个可接受、可负担和可盈利的程度?一旦这里人工成本或者风险处理成本大于可负担的程度,那么这个商业模式就是失败的(比如如果大量的车辆被卡在同一个bug或者corner case那边,是否会导致急救成本急剧升高,甚至大量车辆的损毁或者报废?)
  • – 安全性问题:芯片、摄像头等的稳定性、AI识别及软件的安全性等(符合车规就真的能达到要求吗?)
  • – 突发情况的处理:施工、高精地图更新的不及时、突发的未知场景(没有之前的训练数据)等如何处理?
  • – 激光雷达可以处理管状物吗?

开放问题:

  • – 解决corner case的终极方案应该是怎样的?

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关于自己

杨文龙,微软Principal Engineering Manager, 曾在各家公司担任影像技术资深总监、数据科学团队资深经理、ADAS算法总监、资深深度学习工程师等职位,热爱创新发明,专注于人工智能、深度学习、图像处理、机器学习、算法、自然语言处理及软件等领域,目前发明有国际专利19篇,中国专利28篇。

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