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像真人司机一样变道 本文来自织梦

在自动驾驶汽车领域，变道算法一直是研究焦点之一。目前的变道算法有两大缺陷。要么，它们依赖环境的详细统计模型，既难以构建，反应速度也不够快；要么，它们太简单，以至于只能做出过于保守的决策——永远不变道，这同样无法接受。 copyright dedecms

MIT研究人员展示了一种新的自动驾驶汽车变道算法。该算法较简单算法，能更主动地进行变道，但是只依赖于当下的环境信息——周边其他车辆的行驶速度方向和大小，无需复杂的统计模型。 内容来自dedecms

该算法的设计思想是用尽可能少的信息做出变道决策——就像人类驾驶员那样。最好的解决方法是对从保守到主动的各种变道风格建模，当然还要考虑安全空间。 织梦好，好织梦

自动驾驶汽车避障的标准算法是计算周围其他车辆的安全空间。安全空间不仅描述了各辆汽车当下的位置，还必须对它们将来的位置进行短期预测。因此，变道决策实际上是一个计算车辆的安全空间的问题。

基于描述路况的数学模型，可以检验变道算法的避撞性能。安全区的计算很耗时，因此算法一般会提前计算并存储各种典型情况下的安全空间，然后在行驶时，根据感知到的当前环境，调用对应的安全空间参数。 dedecms.com

然而问题在于，当道路上车速足够高，且密度足够大时，保守的预先计算会认为没有足够的安全空间。此时，自动驾驶汽车只能一直不变道，但是人类司机却可以在这种情况下轻松变道。

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MIT新算法的改进在于：如果当前的默认安全空间模型导致汽车的变道能力低于人类驾驶员，则系统会实时计算新的安全空间。 dedecms.com

该算法的关键是设计足够高效的算法来计算安全空间，否则无法应对多变的路况。研究人员基于高斯分布，描述了车辆的当前位置、车辆长度和其位置的不确定性。

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接着，基于车辆速度方向和大小的估计，研究人员构建了一个logistic函数。高斯分布和logistic函数的乘积，使得高斯分布的峰值向汽车的运动方向偏移，速度越快，偏移幅度越大。

偏斜分布定义了车辆的新安全空间。该数学描述足够简单，只有几个变量，因此完全可以进行实时计算。研究人员在有几百辆汽车的模拟环境中，测试了16辆自动驾驶汽车的避撞性能。其中，各辆自动驾驶汽车之间没有通讯联系，只依靠各自的算法进行变道和避障。每辆自动驾驶汽车使用不同的风险阈值，生成不同的驾驶风格，相当于保守和主动变道的人类司机。静态算法的预先计算安全空间只能允许保守驾驶，而新算法对主动变道的支持程度大得多。 本文来自织梦

浪漫的水上气垫船 织梦好，好织梦

今年，可谓是自动驾驶汽车的多事之秋。Uber和特斯拉相继出事，大大降低了消费者对自动驾驶汽车的信心。

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调查显示，近四分之三的美国人因担心事故而不敢乘坐自动驾驶车辆。当然，自动驾驶技术还未完全发展成熟，未来的交通事故只会越来越少，毕竟电脑比人脑稳定多了。

不过，就算自动驾驶成熟了，有一个问题仍然难以解决——交通拥堵。再豪华的汽车，被夹在马路中间，也是寸步难行。

所以，就有了很多立体化的出行方式。近日，麻省理工学院（MIT）不失时机地推出了他们的3D打印气垫船。 织梦内容管理系统

想象一下，如果你住在威尼斯、曼谷或是其他水上城市，这些廉价的可大批量生产的气垫船就非常方便。当然，最重要的，它也是自动驾驶。

这些船都配有传感器、微控制器、GPS模块和其他硬件设备，而船体是一个4*2米的矩形。它还可以配备环境传感器来监测城市的水域，并了解城市和人类的健康状况。而打印这样一艘船大约需要60小时。

为了精确定位，研究人员将室内的超声探照灯系统和室外实时运动GPS模块结合起来（这些模块允许厘米级的定位），以及一个惯性测量单元模块，用来监测船只的偏航和角速度，以及其他指标。

矩形的形状，使船只可以横向移动，在装配其他结构时可将自己附着在其他船只上。它配备的四个推进器在每侧的中心位置，而不是在四个角，用于产生前进和后退的动力。这使得船更加灵活，移动起来也更加高效。 dedecms.com

控制器还考虑了船体动力学、船的形状、推力的限制以及接下来几秒钟的参考位置，以便优化船在道路上行驶的方式。这样可以找到推进器的最优力，可以将船拉回航道，减少误差。

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研究人员认为，设计和制造方面的创新，以及更快更精确的控制算法，表明无人驾驶船是行得通的，可用于运输、对接和自组装成水上平台。也就是说，除了能缓解交通压力，它还能在几个小时内自行组装成浮动桥梁、音乐会舞台、食品市场平台以及其他娱乐平台结构。甚至水路不是那么多的城市也可以考虑引进。 dedecms.com

想象一下，夏日的傍晚，躺在这条矩形的小船上看天空，身边没有多余的人；等船停下，也不必着急离开，多条船只能相互连接到一起，而之后将会有一场音乐会，或是一场盛大的烟花表演……

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这水上的浪漫岂是柏油马路能媲美的?未来交通值得期待。 本文来自织梦

在虚警和漏警之间徘徊

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虽然工程师力求自动驾驶汽车系统能够不犯错误，但事实上自动驾驶系统是在虚警和漏警两种状态下不断权衡。无论是医疗测试系统，安检设备或者能够让自动驾驶汽车感知和评估周围环境的软件，任何检测系统在开发时都极力避免假阴或假阳的问题。但是规避这种问题的困难在于，越是远离一方，就越接近另一方。

今年3月Uber旗下自动驾驶汽车发生了致命车祸，该事件的新细节不仅凸显了这个问题的难度，还表明了它的核心地位。 dedecms.com

初步报告显示，Uber汽车上的自动驾驶系统在发生车祸前6秒钟就发现了涉事行人伊莱恩·赫茨伯格（Elaine Herzberg）。自动驾驶系统最初将其识别为一个未知对象，然后是一辆车，最后是一辆自行车。（她正在推着一辆自行车横穿马路。）大约在车祸发生前一秒，系统确定需要猛踩刹车。但是Uber的自动驾驶系统并没有也不会执行这个决定，NTSB在报告中解释道。Uber的工程师之所以阻止汽车自动急刹是“为了减少车辆在行驶过程中不稳定的可能性”。（而公司依靠安全员来避免碰撞，这是另外一个问题。）

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Uber的工程师之所以决定不让汽车自动刹车，因为他们担心系统会对那些不重要或根本不存在的事情反应过度。换句话说，他们非常担心误报。 内容来自dedecms

众所周知，自动驾驶汽车传感器会将蒸汽，汽车尾气或纸板碎片曲解为类似于混凝土之类的障碍物。它们也会把一个站在人行道上的人误认为准备跳到马路中央的人。错误的判断不仅会让汽车频频急刹，也会让乘客感到不安。

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但是开发人员若刻意避免误报，无意中也会让开发的软件过滤掉很多重要的数据。特斯拉的辅助驾驶系统Autopilot就是如此，其能够让特斯拉电动汽车保持在车道上行驶并自动远离其他车辆。为了避免车载雷达传感器每次发现公路标志或废弃轮毂盖时就会采取制动措施（误报），Autopilot系统会自动过滤掉任何不动的物体。这就是为什么辅助驾驶系统看不到停止的消防车。在过去几个月中，特斯拉电动汽车在Autopilot系统下行驶时先后两次高速撞上停在路边的车辆。这恰恰是自动驾驶汽车系统的假阴性问题。 copyright dedecms

在忽略无关紧要的事物和抓住关键点之间取得平衡，就能够认识到如何调整自动驾驶软件算法的“旋钮”。你可以调整系统如何对检测到的内容进行分类和作出响应，并根据所收集的数据进行重新测试。 copyright dedecms

像任何工程问题一样，这是两者相权取其轻的问题。 内容来自dedecms

你不得不做出妥协。

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对于许多自动驾驶汽车的开发者来说，答案是让汽车更加谨慎一些。相比于16岁孩子获得的赛车礼物，坐在卡迪拉克豪华轿车上的老年人要更多。 织梦内容管理系统

但一辆过于谨慎的汽车也会让人感到沮丧。他们可能想要加速，在乘坐过程中会感觉不耐烦。此外，自动驾驶汽车过于谨慎也极不方便且代价高昂：其很可能会一旦有发生碰撞的微弱可能性就去猛踩刹车，反而会导致更多追尾。

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每当开发人员摆弄这些旋钮时，他们都必须重新测试系统，以确保自己对结果感到满意。 copyright dedecms

所以，如果你在前行和踩下刹车之间不断徘徊，并想知道你的自动驾驶汽车到底在干什么时，需要清楚它自己也处于两种情况的中间状态。 本文来自织梦

向鲨鱼学习飞行?

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研究人员将研究方向转向了最凶猛的水下掠食者——鲨鱼，为下一代飞机、无人机、风力涡轮机和汽车的设计提供了灵感：鲨鱼皮可以提供宝贵的见解，创造更多的空气动力学结构。 本文来自织梦

项目团队展示了3D打印鲨鱼皮的灵感结构的能力，这种结构可以帮助迎来拥有新一代更多空气动力学的飞机、无人机和其他系统。 copyright dedecms

研究结果显示，鲨鱼和飞机实际上可能不像人们想象的那样不同。 本文来自织梦

两者的设计都是为了有效地通过流体（水和空气），利用其身体的形状来产生升力并减少阻力。不同之处在于，鲨鱼在进化过程中大约用了4亿年的时间。 织梦内容管理系统

鲨鱼皮是特别的，虽然看起来很光滑，但实际上却覆盖着数以千计的细小齿状体，这些小齿根据它们在鲨鱼身上的位置而具有不同的形状和大小。

到目前为止，科学家们普遍认为，鲨鱼游动时齿状体的主要功能是减少阻力，但是现在哈佛大学的研究人员有理由相信，它们实际上可能是为了改善升力。

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这个发现是通过3D打印来实现的，后者被用来重新创建一个用于各种实验的shortfin mako的小齿。shortfin mako是漫游在海洋中的最快的鲨鱼之一，它有一种特殊的齿状，它们的三个隆起（像三叉戟）是值得注意的。

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研究人员使用微型CT扫描仪扫描鲨鱼的细齿，然后将三维细齿结构整合到弧形机翼结构上。这部分被称为翼型，然后进行3D打印并测试其空气动力学特性。

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在对水流槽内部的多个版本进行了广泛的3D打印并测试后，研究人员发现齿状结构不仅减小了阻力，而且还有效地提高了升力。这个团队甚至把它们比作“大功率、低调的涡流发生器”，这种涡轮发动机被安装在大多数汽车和飞机上，并有助于改变车辆的空气流动来改善空气动力学。 dedecms.com

与没有涡流发生器的翼型相比，这些受鲨鱼启发的涡流发生器可以实现将升阻比提高高达323％。这些概念验证式设计证明，这些受生物启发的涡流发生器的确具有超越传统设计的潜力。

及时响应高架桥

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当司机驾驶汽车进入到高架桥上时，他们的GPS导航系统会认为他们仍然在较低的路面上。结果系统将发出不正确的指示。而新系统旨在防止这种情况发生。

该系统被称为角度差异法，它利用运行导航应用程序的智能手机，通过蓝牙与汽车的内置或插入式车载诊断设备相连。手机放置角度无关紧要，因为在平地上执行的初始校准过程会对其进行抵消。

当汽车进入高架桥的人口坡道时，系统会自动检测车辆倾斜度的变化。它将该角度与汽车应该在的角度进行比较，如果它位于正确的道路上——信息在在线地理信息系统中可用。如果确定司机错误地进入了高架桥，应用程序会立即提醒他们。

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该发明提供了一种创新、简单且廉价的方法，以克服长期存在的车辆导航问题，即许多人在20年前使用GPS以来一直试图解决的问题，即时确定车辆是否进人高架桥或仍然在地面上。研究小组将进一步将这种角度差异法应用于自动驾驶汽车的导航。

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火箭导航来指路 织梦好，好织梦

中国运载火箭技术研究院12所为比亚迪“云轨”设计了基于惯性导航的组合导航解决方案，可实现全程高精度导航，使其免受信号不好、精度不高的困扰。 dedecms.com

“云轨”是比亚迪公司自主研发的一款无人驾驶单轨列车，其整个行驶过程都要依靠导航。目前“云轨”导航使用的是里程计、GPS、信标系统3种产品，三者各有利弊。比如GPS精度不够高，而且只能在露天使用，一旦列车进站或遇到遮挡物时，信号就会受影响；信标系统不受遮挡物影响，但需要安装导航信号发射装置，由于覆盖列车沿线成本很高，因而一般只装在车站内；里程计可以全程使用，但误差也很大。三种产品各自为政、可靠性低，给缩短发车间隔、高效指挥调度列车造成了困难。 织梦好，好织梦

在与比亚迪的战略合作中，项目团队将运载火箭的导航系统进行适应性改变，应用到“云轨”上，能对“云轨”进行全程高精度连续导航，而且不受任何干扰。

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由于火箭导航系统可以测出火箭的速度、位置、姿态，所以该方案还能判断车身在行驶中是否倾斜。列车转弯时如果不能及时调整速度，车身就容易倾斜。虽然不至于威胁到行车安全，但会影响乘车体验、加速轨道和车轮磨损、减少使用寿命。借助该方案，列车无论是转弯还是上下坡，都能将姿态反馈到驾驶系统，据此调整列车速度，维持平稳行驶。 本文来自织梦

12所已将方案提交给比亚迪，即将开展现场试验。 织梦内容管理系统

一键召唤、自动还车

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你想体验一键呼叫自动驾驶汽车吗?

你想开着车在山间穿梭吗?

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最近，你可以去趟重庆、或去上海交通大学走一走。

5月初，上海交通大学校园内，一辆外形小巧、造型别致的白色小巴正徐徐行进在道路上。这辆小巴开得很稳，没有驾驶员——原来这是由上海交通大学与青飞智能联合研制的无人驾驶小巴。只要在微信上扫码呼叫，无人小巴接到指令后就能自动来接送，车上的自动驾驶系统采用了感知地图匹配的方法，通过激光点云对无人车进行定位和导航，不仅能自主驾驶，还能自动躲避行人。

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无人小巴采用了一种智能算法，能处理小巴运行过程中可能遇到的各种危险场景，从而保证外部行人及车内乘客安全。现有无人车过度依赖GPS进行定位，而在徐汇校园这类GPS信号较差环境难以正常工作。针对这一问题，研究人员采用SLAM技术建立了徐汇校园激光点云地图，通过地图匹配对无人车进行定位导航，使无人小巴具有更广泛的应用场景。为了让无人小巴具有更强的安全性，在各种环境条件下都可以平稳正常地运作，交大与青飞合作开发了更为可靠的核心传感器，使得无人小巴在雨雪天都能够正常工作。目前试运营阶段最高时速15公里，正式运营后会在保障安全的前提下适当提速。

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这款无人小巴是14级自动驾驶系统，车上没有方向盘、油门刹车踏板，系统能自动观察环境，进行转向和加减速控制，也能通过多传感器融合方式实现自动驾驶。充电5—6小时，可续航一天。

5月底，6台搭载了百度Apollo开放平台Valet Parking（代客泊车系统）的自动驾驶共享汽车，将在重庆两江新区互联网产业园“百度一盼达自动驾驶示范园区”定向试运营。 织梦好，好织梦

本次试运营主要面向提前预约的公众群体开放，获得邀请码的用户通过盼达APP，即可在园区内定点召唤到自动驾驶共享汽车。

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体验者在手机上下单，选择上车地点，车辆会自动开过来；到达目的地后，体验者只需下车，在手机上进行简单的还车操作，车辆就会自己寻找停车位，完成泊车过程。 内容来自dedecms

为了保障在试运营期间的安全，百度与盼达用车事前进行了数次安全测试验证，确保车辆安全运营，并且所有自动驾驶共享汽车均配有安全员进行实时监控。 内容来自dedecms

这些功能是由车上搭载的Valet Parking实现的。Valet Parking是百度Apollo开放平台提供的一款自动驾驶商业化产品，具备对汽车的定点远程召唤、自主泊车和自动充电等功能，同时可以精准完成红绿灯识别、行人及障碍物避让等动作。

从共享汽车的用户体验来看，这种技术实现了从“人找车”到“车找人”的转变，能够提升用户在定点取车、定点还车的便捷体验，解决共享汽车“最后一公里”的问题。

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