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        • Dr.Joseph:"人車合一"是自動化駕駛發展重要方向

                 6月21-22日,2017中國安全產業峰會暨首屆汽車安全產業論壇(ASC2017)在北京召開。道路交通安全歷來是各類生產安全事故的重災區。在不斷完善被動安全系統的同時,盡快加速發展智能主動安全技術,對于解決交通事故高發的問題,減少人員的傷亡具有重要意義。

                 本屆峰會由中國安全產業協會、車載信息服務產業應用聯盟以及車云網聯合主辦。特邀數百名國內外主管機構領導、專家、行業大咖探討全球汽車安全技術、產業發展趨勢和商業模式,圍繞“政策與監管”、“ADAS及自動駕駛方案”、“商用車安全”、“UBI保險”、“電動車安全”、“網絡信息安全”、“數據安全”、“電動車共享”、“人工智能”等話題展開討論。

          核心提示:

                 原美國高速公路安全管理局(NHTSA)研究副署長Dr.Joseph Kanianthra發表以《當代自動駕駛環境下的主動安全》為主題的演講。他表示,以美國為例,在過去的50年中,美國交通事故率呈現大幅下降,不過在故去的2015年和2016年中,死亡率又稍微有點上升。歸結造成車禍發生的原因,他認為,首先是駕駛人員、其次是車輛本身、 后是當時環境。這些因素綜合在一起從而造成了車禍發生。這其中,司機操作失誤等人為因素是主要原因,占到總交通車禍的90%。因此,發展自動駕駛正是出于交通安全的考慮。根據數據調查顯示,人類司機在面對交通突發狀況時所采取緊急措施方面有很多不足的地方。而遙感設備、電子監控等技術系統就會對駕駛人員不當的操作進行補救。因此,他表示推崇和大力發展自動駕駛首選是對人類駕駛員決策的一個補充,這將大大提高交通安全和道路安全。除此之外,隨著技術的突破,在有效的提高交通行駛效率的同時也能夠提高生活質量。但是他也表示,完全依靠自動駕駛消除碰撞事故是不可能的。不過CIB(預碰撞制動)功能可以有效地減少碰撞事故發生概率以及碰撞時的速度。他認為,自動化駕駛就是把人類駕駛過程中的一些責任轉移到汽車上。那么問題來了,制造商、經銷商、車主,誰會真正對此負責?目前沒有答案,但這是一個值得思考的問題。

                 自動化駕駛發展的方向究竟如何?在Dr.Joseph看來,駕駛人員一定要參與到駕駛過程中,司機和自動駕駛汽車兩者相結合才會更有效地減輕事故發生概率。除此之外,為降低自動駕駛車輛發生交通事故概率以及促進自動駕駛良好的行業發展,還應當把自動駕駛車輛和傳統駕駛車輛分隔開。

          以下為演講實錄:

                 大家上午好!非常榮幸參加 的論壇,我們看到了很多相關的同事和專家都來到了 的討論,我也花幾分鐘的時間跟大家分享一下,我對于目前在自動駕駛環境當中存在安全問題的一些想法。這是代表我個人的觀點,我已經不再是政府的雇員了,所以就不代表任何官方的立場。我過去是在政府相關的部門任職,但現在已經不是了。

                 首先,給大家看一下我講話的一個大綱,我也會在其中穿插一些數據,讓大家能夠更好的理解我要說的問題,之后我還會再說一下自動駕駛作為一種安全策略的內涵。我們現在面臨什么樣的挑戰和自動駕駛可能帶來的后果, 后有一些結論跟大家分享。

                 我們來看一下相關的數據,在過去的50年當中,應該說在美國我們取得了很大的進步,事故的數量進行了大幅的下降。但是在過去的兩年當中,2015年和2016年,我們又看到了數據死亡率稍微有一點上升,這是讓我們覺得比較擔心的,因為數據在歷史上不斷下降的,就有一些爭論了。首先有的人會認為說可能是我們在安全,大家可能覺得安全這個問題很難 的,但是我們就覺得說突然的上升肯定是有一些問題。

                 我們來看一下,車禍發生的理由原因有什么,首先司機本人,第二車,第三就是當時的環境。一個很重要的認識是說,所謂的車禍事故并不是由哪一個單一的事件或者說是因素造成的,而是說很多的因素綜合在一起,包括當時的路況,乘客或者說是司機本身,所有的這些因素綜合在一起造成了車禍的發生,這是我覺得需要大家明確的一個觀點。

                 如果我們把數據再進行拆分,什么樣是首要車禍的數據?當然 車是由人來駕駛的,他們要對不同道路的場景做出反應,做出相關的駕駛決策,而有的時候這種決定可能是錯的。他們可能采取駕駛的行為導致了沒有想到的后果,這就是我們看到的車禍當中有44%是由司機的失誤造成的,然后可能6%是司機酒駕或者是毒駕。把所有的這些因素綜合在一起有90%車禍的原因都是由人為因素造成的。從路況本身來講,可能只有有7%到8%,車輛本身可能至少有2%的原因。我們都看到造成車禍 重要的因素其實是人和人相關的這種因素,所以我們出于交通安全的考慮,就必須要發展自動駕駛。

                 當然還有其他的因素,比方說違反了交通的法規,然后沒有很少的使用車內的這些設施,可能是夜間的駕駛、視線不好、司機走神了,尤其是現在大家這么的依賴手機要發短信,要看微信,刷朋友圈,可能駕駛的時候就分心了,再有可能是你超速了。還有其他原因導致司機的走神或者說是這種年輕的司機和年老的司機,他們可能缺乏經驗或者說本身反應,身體機能的下降也會導致一些駕駛事故的問題。

                 這一頁的PPT相對來說比較復雜,但我們只看綠色的部分,也就是說,人類駕駛員在處理信息,做出決策的過程,是基于我們對于可能發生的情況預測的基礎,然后采取你所能做出及時的判斷,兩者結合在一起做出一個動作。所有的這一些都是由人,司機本身來進行處理的。我們來考慮無人駕駛,就是完全的無人駕駛呢?對于系統來講,我們是用算法來做所有的這一切分析和決策的。問題就來了,這一些是否能夠靠算法本身來完成?

                 我們用一個算法來做這一套系統,它是否會比人類司機的表現要更出色呢?我們現在對于車的制動所用的做法就是剎車、方向盤、油門,這就是你在駕車的時候要操作的3個 主要的部件,然后它們可能會有一個時序上你要采取不同的時間做不同的動作。我們看一下相關的數字,我們來看剎車在這方面的相關性,只有33%的車禍是司機完全沒有做出剎車的動作,接下來23%可能是剎車踩到1/4,然后28%是大概剎車用了一半,還有51%、75%剎車的功能是8%的案子當中得到了時限,只有不到1%大概是完全的使用了剎車的功能。所以我們發現人類的司機在這個方面有很多缺乏的,不足的地方。

                 我在日本的一個會議當中,也說到了這個觀點,也就是說,我們對于安全的問題,對于司機安全的保護是很重要的,但這就要求我們在人腦的反應和對車的操控當中達到一個整合。在這個PPT當中,我們就發現像遙感設備這樣技術的使用,我們能夠對車輛的情況進行電子的監控。如果說司機的操作出現了某些不足的地方,系統就能夠識別出來做出補救,司機當然也能夠隨時接管車輛,如果出現必要情況的時候。

                 如果說要發生車禍的時候,你會要看一下司機和乘客比方說相關的措施有沒有做到位之類的,所有的這一些綜合在一起能夠大幅的提高交通安全,而我認為在那個時候人車之間的互相接管和配合是能夠提高交通安全的。為什么我們要推崇自動駕駛、無人駕駛呢?首先我覺得是對人類決策的一個補充。隨著現在這些技術突破,我們能夠更有效的來提高交通的效率,同時能夠提高我們生活的質量以及有更好的交通安全和道路安全。所以我們要看基于這些目標怎么來開展這個工作。政府已經對自動駕駛的層級有了一個規定,首先,我們有五級的層面,然后 級或者說其他有的 是0級,就是說一點自動化也沒有。然后5級或者說有的 是4級就是完全的自動化,所以說體面上大家可以看到對于每一個級別的定義。

                 接下來,我們再來說一下預碰撞制動系統,我來做了一些假設。因為美國是有2億左右相關的事故,在2015年的時候,我們的車隊具備了新的預碰撞制動功能,我們看了一下系統它的有效性的數據,基于這種假設和我們已有的數據得出了幻燈片這樣的結論。到2040年,我們發現具備CIB(預碰撞制動)功能的車內將會增長到3億,到2040年的時候有預碰撞制動功能的車輛將會達到2.92億。

                 我提到260萬的事故,如果有了這樣的碰撞減輕制動的系統,基于不同碰撞的類型,我們可以計算出它的有效率。然后2015年的時候是240萬,隨著年份上漲具備功能的車輛會越來越多, 高的有效系數是0.8%,然后從2015年開始車隊具備這樣功能逐漸的增長。剛才提到2040年可以達到2.92億量車。

                 紅色的柱子是碰撞發生率,可以看到它是逐年下降的。我們可以看到,依靠自動駕駛完全消除碰撞的話是不可能的,碰撞還是會發生。所以我們的結論就是,需要大概25年的時間,才能夠使所有的車輛都具備預碰撞制動系統功能。然后在2040年的3億輛車當中會有2.92億輛自動CIB功能,它的有效性可以決定減少事故、減少碰撞的速度。

                 我們在談自動化駕駛的時候,我們就是要說的是把人的一些職責轉移到了車上。這樣做的時候誰來真正的負責呢?是制造商還是說經銷商?還是說車主?這是一個開放性的問題,我們目前并沒有答案。但是當你把開車的責任從人轉到車的時候,總會有人需要承擔這樣的責任,即便在駕乘的時候,司機相關的問題占到90%,只有10%是車輛的問題。完全自動化它的意義是什么?首先就是有效性和自動化層面需要進行很好的評估,并且司機也還是要參與進來,還是說讓它完全無人駕駛、自動駕駛,這是兩種不同的方向。

                 一個是自動駕駛的時候,即便是車在自動駕駛,司機還是能夠參與進來,司機還是可以承擔責任,這是一種方向。我相信把人和車輛結合起來能夠起到更好的作用,使得司機和自動化駕駛的汽車這兩者結合起來,會更有效的減輕事故。如果說車是完全自動化,完全無人駕駛的話,你會要增加很多層面的軟件,很多層面的技術、傳感器和其他的東西。每一個層面它的準確率或者有效率都不是100%,它可能是98%或者更低,整個把這些層面全部加起來,軟件、技術全部加起來,整個系統的有效率又會是多少呢?我相信它肯定不是100%,因為每一個部件,每一個構建它的子系統都不是100%的有效性,所以加總在一起它的系統有效性更會降低,所以這個責任的問題是開放性的問題。美國,我們有律師來考慮這些問題。我們是否要用完全車的責任來顛覆整個行業呢?這是需要我們謹慎思考的問題。

                 另外一個問題就是說,即便司機可以短暫的卸下責任,必要的時候再接管,有時候司機在自動駕駛的時候,他所接受的情景也跟傳統的傳統的駕駛是不一樣的,所以說司機也需要得到新的培訓,他們需要熟悉新的系統,這個點是可以做到的。還有一些局限,通過把司機完全排除出駕乘責任的話,尤其是在交通擁堵的情況下,這個是需要很多年才能夠讓車輛完全自動駕駛。如果不能夠把自動駕駛的車跟其他傳統駕駛的車分割開的話碰撞還是會發生,如果這樣的事故發生的話,大眾就會更加反對自動駕駛,甚至是半自動駕駛的汽車。因為大眾他不會相信它,如果說是大眾不相信的話,無論是安全的問題還是其他的問題都無法得到解決。所以我們必須要向大眾顯示無人駕駛的汽車、自動駕駛的汽車是可行的,要讓消費者可接受。

                 另外,人們喜歡自動駕駛的技術有以下幾個原因。首先,它有可信的安全保證,其次沒有意外的結果,還有就是它的成本是可以負擔的,無論是前期成本、維修成本,還是維護成本。但是要考慮如果說問題出現了誰來負責,是廠商負責,還是說一開始車就賣的很貴,所以這些問題也是我們需要考慮的。還有就是技術的供應商,也要確保駕駛本身。司機如果已經適應傳統駕駛的話,他們自動駕駛汽車的時候也需要進行適應,否則的話就需要進行全新的培訓。

                 傳感器應該能夠準確的來探測周邊的情況,這樣的話自動駕駛的系統才能更快的滲透到車輛當中,而且我們還需要進行大眾宣傳教育給他們提供相關的安全信息,要比現在做得更進一步。對于完全自動駕駛的汽車它的挑戰呢?就是說它要花很長的時間,也許25年或者更長,還有就是普遍的接受性幾乎是不可能的,因為總會有人他不信任這個,你需要進行大眾的宣傳教育。還有就是說對于無人駕駛的汽車道路是需要進行一些分割,可能分出一些車道。還有基礎設施和投資,在這一方面是會很高。當然消費者他的接受度有賴于他駕乘的便捷程度,這也是需要我們考慮的。

                 這是一個成本收益的曲線圖,傳統的和自動駕駛汽車。這個圖藍顏色的線是收益,它先上漲到一定的程度,收益上漲到一定的程度之后,到完全無人駕駛的時候,反倒是收益有所下降。另外成本卻是一路上升,所以說成本收益的比它是先上升隨后下降。

                 我們對未來的預測是怎么樣的呢?這是一個假設的曲線。我們有汽車到汽車和汽車到基礎設施這樣的通信,也許再往后走到2035年、2045年我們可以實現。作為結論,有效值是非常重要的,它基于自動駕駛不同的水平,還有我們要分析數據、分析成本收益來決定自動駕駛哪一個層級是 優的選擇方案,是完全自動駕駛還是說到一定的程度就可以了。同時還要考慮到基礎設施的成本,以及要讓司機參與進來。還有關于隱私性、安全性的問題,也是需要得到考慮的,我就講這些,謝謝各位聆聽。(網易汽車)

        • 定位交通信號燈 凱迪拉克CTS演示V2I技術

                 凱迪拉克 近與密歇根州路管局合作,采用旗下的CTS轎車在密歇根州成功演示了車輛對基礎設施(V2I)技術。作為 配置了車間通信(V2V)技術的量產車型,CTS研發車型可通過交通控制器處獲得信號相位及信號定時的相關實時數據。

           

           

                 V2I技術可實現凱迪拉克研發車輛與周邊基礎設施的連通,使車輛可提前提醒駕駛員有關安全、出行或環境條件的事宜。

           

                 兩組測試用交通信號燈與通用旗下的沃倫技術中心(Warren Technical Center)分別相隔12英里和13英里,信號燈位于十字路口處,可根據與研發車輛間的專用短程通訊技術(DSRC)協議向車輛發送實時數據。若車輛以當前車速闖紅燈,車輛將提醒駕駛員。該警示功能可避免駕駛員在繁華的交叉路口作出危險駕駛操作(突然剎車或加速)及交通事故的發生。

           

                 為保護駕駛員的私人信息,車輛識別號(VIN)、注冊信息或MAC地址等隱私信息將不會出現在車輛的傳輸信息中。例如,若該互聯車輛與紅燈實現連通,信號燈會說某人闖紅燈,但不會說明駕駛員或車輛的真實身份。

           

                 在安全網絡方面,該款實驗車型采用了防火墻及其他措施,確保DSRC信號不會彼此干擾,只適用于車輛和基礎實施間的交換,這與凱迪拉克車間通信技術所采用的加密技術相類似。

           

                 密歇根交通運輸部(Michigan Department of Transportation)、馬科姆郡(Macomb Country)道路部及通用研發中心合理展示其互聯車輛及自動駕駛車輛環境技術。

           

                 凱迪拉克車間通信方案采用了GPS技術進行定位,還采用了DSRC技術實現車間通信,每秒可發送1000條短信。若車輛配置了車間通信技術,駕駛員可創建臨時的無線網絡用于傳輸信息,無需借助視線、良好的天氣或蜂窩網絡覆蓋度,為定位提供輔助。

           

                 車間通信屬于美版、加拿大版2017款CTS轎車的標配功能,可與強大的主動安全功能實現互補。(蓋世汽車)

           

        • 討論:公交信號優先,怎么優先?

          戴高_重慶攸亮 : 美國有不少城市做公交優先,波特蘭比較知名,有去感受過的專家沒有?還在正常運行嗎?

            田宗忠教授:波特蘭仍然是美國公交發展較好的城市。美國的公交優先應該說政策和措施都是比較規范的,絕不是走走形式而已。波特蘭的輕軌 有名,部分路段是和路面道路共享的,信號采用 優先(打亂協調方案)。一般公共汽車使用被動優先(微小的提前或滯后保持協調不被打亂)。

            田宗忠教授:公交優先也不是一定要有公交專用車道。我理解國內的公交優先都是強制優先。由于公交車輛多,交通流高,這種強制優先的做法效果不會很好。

            戴高:是的,如果沒有專用道的優先,同時多條公交線路在跑,處理好了對其它方向擾動 小就體現水平,就實用了。

            徐洪峰:@邵海鵬-長安大學 師兄說的保守了,在國內的個別城市,如武漢的有軌電車系統確實是有優先的,海信提供的信號機肯定能按照業主的要求,實現 優先。

            楊斐:如果是不停車過路口,應該是類似于美國的preemption控制了。關鍵是如何退出, 好不破壞協調。

            徐峰:@戴高_重慶攸亮 波特蘭市中心部分有輕軌和有軌電車(street car),使用較短周期,限制部分左轉。當時去沿幾條有列車的線路體驗了一下,效果還不錯。短周期加適當offset(四分之周期?),對行人和自行車的mobility也有一定幫助。當然路口不大。

            戴高:@徐峰_Stantec  那個報告說波特蘭只有600多條Bus線路,是輕軌還是國內理解的公交汽車,或者您說的輕軌和國內所說的輕軌是同一個?

            毛迪安:波特蘭公交系統有公交汽車(BUS)、有軌電車和輕軌(light rail)。就像是Jason說的,輕軌載客量 大,遇到紅綠燈有preemption優先通過。有軌電車就像是一個披著羊皮的狼,按照載客量和通行優先來看,就是有軌道的公交車(國內叫有軌電車)。有軌電車晚高峰期堵的一塌糊涂,但是非高峰期運行平穩,可以作為城市觀光用。

           

          毛迪安:注意圖中有軌電車行走路線,在變道和轉彎的時候會提供單獨相位。但不是preemption,沒有優先權。而且由于和機動車混合行駛,經常遇到這樣的情況:有軌電車踩到了detector,單獨相位也提供了,但是有軌電車前方有一個小汽車阻擋,以至于時間浪費掉誰都走不了,產生了cycle failure。

            徐峰:@戴高_重慶攸亮  600多條應該是國內所說的公交車了。在市區應該是沒有優先,其他地區不了解。@毛迪安  迪安是東道主了,謝謝共享 新的系統圖和文章。

            徐峰:田老師等和Portland的Peter koonce 都很熟,可以搞個專題交流。另外,鹽湖城也可以做個好的案例。10多年前,我們在那里做信號配時工作,鹽湖城用的信號系統是Siemens next phase(西門子),效果不錯,現在換了中心系統,很想知道有沒有更新系統。

            紫峰:像波特蘭這種才60多萬人口的城市,人口密度是每平方公里1700人,大約是紐約人口密度1/6,可能比較適合公交優先。公交優先比較復雜,應具體問題具體分析。公交優先的運行效率與站點布局,人口密度,行人/自行車/機動車流量等等太多因素有關。依站點布設為例,紐約有不少公交線路不適合bus優先,因站點太密,即使在bus專用道上也跑不起來。

            李歡:波特蘭的公交優先是分層次的,地面軌道的優先級別高,有preemption,其他公交的優先級別低,也就提供個priority,市中心還有transit mall。 有軌電車起到的作用是帶動珍珠區的經濟發展和城市建設。這種城市可以借鑒的是管理方法和手段,公共交通等城市系統井然有序,跟城市發展歷史也有關。

            張福生教授:@田宗忠_內華達大學 有機會您調查一下國內的公交優先控制,不用看優先方法,只需看看檢測模式,就知道絕大多數都是假優先。

            田宗忠教授:@張福生(北方工業大學) 我對公交優先了解不多,不過對于其效果還可略知一二。就中國現在信號控制的水平,連感應控制都沒有,還怎么做優先?如果是 優先,那不是亂成一團?主要是公交量太大。

            徐洪峰:不加區分的針對所有類型的公交車輛實施的公交優先,都是偽優先。拿一個交叉口舉例,各進口方向同時有市政府主要領導的車,大家都要優先通行,好吧,結果會怎樣?

            田宗忠教授:德國按說公交優先應該做的不錯。但上次柏林實地考察效果也不好。那條街沒有公交專用道,車輛數不小,所以信號一直處于過渡狀態。他們用 優先控制。

            李克平教授:@Zong Tian (田宗忠)內華達大學 :真正意義上的公交優先在信號控制領域屬于高端技術,需要極其精細化的技術條件和知識,還要檢測、通訊系統的配合,信號機的強大功能支持,絕非簡單的事情,不是誰上來都可以做。國內現在的情況是吹牛皮大有市場,誰都號稱實現了公交優先,但看細節,大部分只不過實現了公交的位置檢測以及信號給予固定時間的綠燈延長而已,基本上都沒有公交檢出機制,所以都無法應對具有多方向、多路公交請求的能力,以及根本無法平衡公交優先與其他交通流的利益矛盾。

          王園園:中國大規模的建有軌電車會對道路公交信號優先發展提出需求,也許能帶來促進。

            徐洪峰:武漢有軌電車系統有檢出機制,而且從工程的角度看,很必要也很復雜,多個沖突方向都有頻繁的優先請求,還有必要優先?

            張福生教授:克平老師說的:"大部分只不過實現了公交的位置檢測以及信號給予固定時間的綠燈延長而已",能做到這個的已經算是不錯了,更多的是指鹿為馬,只是裝了設備,根本沒有優先。

            蔣建明:國內大部分的BRT信號優先只是在路面上的渠化為公交車設置的專用車道,如果要實現真正意義上的公交優先,平峰時段還要有一定量的綠信空間,進入高峰后,基本沒有綠信優化空間,而且很多情況下公交入站就跟軌道交通車似的,來的不是一輛、兩輛車,而是一條車龍。

            張福生教授:@王園園_同濟 ,有軌電車優先雖然控制方法復雜,但是工況條件相對要好很多,信標、環線、轉轍機狀態、車上系統等都有嚴格保障。

            王園園:@張福生(北方工業大學) 對的,軌道交通自身可靠性高;但是國內道路信號控制水平本來就不足,又來個車長、加速度都和汽車有區別的新東西,挑戰很大。

            蔣光勝:公交信號優先要解決公交車輛的位置準確實時檢測才行,只是進口檢測,沒有出口檢測,解決不了問題。有對信號機要求比較高,不能只是綠燈延長,紅燈早斷,要有優先后的信號補償才行。何時給優先的控制策略現有的信號機大部分都沒做好。

            李歡:得結合交通規劃和城市規劃,創造公交優先的道路條件,其次結合信號優先,這就是為什么說Portland的案例是跟城市發展有關的。

            王園園:信號優先還得和其他方向方式的綠燈時間要求約束相關起來。在國內的大路口,行人過街和電動車尤其關鍵。

            李克平教授:公交優先有不同的層次和不同的方法,有粗有細,有優有劣, 不是"有"或"沒有"這么簡單! 國內的基礎理論、學者和管理者的認識、信號系統的水平都還不具備實現高水準公交優先的條件。我 近在編寫一份公交優先控制的規范,提出了公交優先的23項內容,請大家提出補充意見和建議,以便修訂。

            李克平教授:公交優先信號控制依據規劃設計、宏觀以及微觀層面考慮因素的不同,從低至高分為6級,見表6.1-1,其中"S(Should)"表示應具備該要素;"C(Could)"表示宜具備該要素;"N(Needn't)"表示不必具備該要素。

          公交優先信號控制等級劃分

           

            張福生教授:@李克平_同濟大學 看了您的《公交優先的內容》,非常好,有兩點建議:一是關于微觀層面的"檢測策略",建議增加"公交檢測的時間精度",用以描述公交檢測點到達停止線的時間誤差,目前國內很多城市的公交優先系統在這一點上都很差,例如使用RFID檢測,檢測位置誤差達幾十米,造成旅行時間誤差十余秒,優先基本上是形同虛設;二是"請求響應",建議增加"公交優先響應限制條件",當道路服務水平不允許的情況下,禁止公交優先響應。這一條與您提出的第21條"信號補償機制"類似。(智慧交通)

        • 智能路燈不僅能疏散交通還可定位槍聲

            美國AT&T公司正在和通用公司合作,為現有的照明系統安裝智能傳感器節點。

           

            AT&T 初是在賭城拉斯維加斯舉辦的CES 2017上展示了它雄心勃勃的“智能城市”計劃,現在我們終于有了一個如何實現這一計劃的藍圖。該電信運營公司已經與通用公司簽署了一項協議,準備將當前CityIQ傳感器安裝到全美各地城市和市鎮的路燈上,首先從圣地亞哥開始。目標是不僅提供更多的智能照明,而且還能監測交通流量,停車位,空氣質量,天氣突發事件,甚至槍聲。

           

            當前通用正在安裝的平臺,是作為對圣地亞哥照明系統升級項目的一部分,該項目預算為3000萬美元。這14,000盞LED路燈將使城市的能源成本降低高達240萬美元。而擁有攝像頭,麥克風和其他傳感器的3,200個“CityIQ”傳感器節點將與“物聯網”連接。一份新聞稿中寫道,AT&T將作為數據運營商,并為圣地亞哥部署提供高度安全的聯網服務。

           

            至于公眾安全性方面的擔心,這些攝像頭拍攝的視頻畫面顯然不如安全類攝像機鏡頭拍攝的畫面那么具體詳細。圣地亞哥市長的一位新聞發言人告訴路透社記者:“這些是不具備個人標識的匿名數據。”

           

            城市將能夠使用AT&T的M2X和Flow Designer開放平臺進行交通監控,停車優化,槍聲檢測,空氣質量監測,天氣警報等。 他們還將向公民,開發商,企業家和大學開放這個平臺,“創造新的收入來源,推動經濟發展,使人們在城市更好地生活,工作和娛樂”,GE在一個早期的新聞發布會上提到。

           

            當然,不是只有AT&T和GE接手了這個利潤豐厚的城市街道照明市場。另一家名為EnGoPlanet的公司在拉斯維加斯的路燈上安裝了太陽能電池板和傳感器。 然而,AT&T和GE有巨大的覆蓋面和各類資源,會有利于他們進入更多的城市。(新浪科技)

           

        • 預防交通擁堵 自動駕駛汽車如何做到

            每年,美國的司機都會因為交通擁堵損失1600億美元和70億小時,并承受心理上的焦慮。 近伊利諾伊大學香檳分校的一項 新研究表明,在20輛有人駕駛車輛中加入一輛自動駕駛汽車都可以產生明顯的舒緩交通堵塞的效果。

            那么,自動駕駛汽車能否預防交通擁堵?科技日報記者采訪了相關專家。

            25座 堵城市11個在美國

            今年2月,全球 的交通分析和車輛服務公司INRIX發布 新的全球城市擁堵排行榜,美國第二大城市洛杉磯名列榜首。

            這份榜單分析了全球38個 和地區1064座主要城市的擁堵狀況,結果顯示,2016年,美國在發達 中 擁堵,全球25座 擁堵城市中11座位于美國。

            因為交通擁堵,2016年洛杉磯市民高峰時段出行需平均多耗費104小時,而美國這一指標的平均數據是48小時。排在洛杉磯之后的是莫斯科、紐約、舊金山和波哥大,年擁堵多耗時分別為91小時、89小時、83小時和80小時。

            美國城市中,在擁堵時段占全年駕駛時間比例方面,波士頓以13.4%名列 ,紐約和舊金山都達到12.8%,洛杉磯為12.7%。

            嚴重的交通擁堵不僅浪費時間,還與經濟掛鉤,榜單 計算了擁堵給美國駕駛者造成的直接和間接經濟損失。INRIX估計,美國2016年這一數據為將近3000億美元,平均每名駕駛員1400美元。在這方面,紐約年損失 大,達到169億美元,平均每名駕駛者2533美元;洛杉磯以年損失97億美元、平均每名駕駛者2408美元名列第二。

            為緩解交通擁堵,洛杉磯選民去年11月投票公決,同意增加營業稅,在未來40年中籌措300億美元發展城市路網和公交系統。

            需求大、汽車多造成擁堵

            INRIX公司分析認為,全球25座 擁堵城市中11座位于美國,原因包括:美國經濟保持穩定、主要大城市周邊城鎮化進程不斷展開、就業率上升和汽油價格較低。

            在中國,交通擁堵同樣困擾著人們,在 近一份中國堵城排行榜中,北京、上海、廣州位列中國堵城排行榜前三名。

            “北京的道路擁堵主要因為出行需求導致,問題的根本是有限路面資源無法滿足日益增長的全域私家車出行需求的問題。”北京交通大學交通系統科學與工程研究院閆學東教授說,北京市日均出行需求在2016年的穩定增長,是導致北京市域

            局部區域行程速度下降的關鍵原因。

            “2000萬人口以上的特大城市只能主要靠軌道交通解決出行問題,但北京的城市規劃是以道路交通為前提,先找地方蓋樓房,再解決交通出行問題;而不是先確定軌道交通的走向和軌道交通車站位置,再在軌道交通車站周邊蓋樓進行高密度開發。”北京交通大學經濟管理學院教授趙堅說。

            趙堅認為,北京的城市空間布局和交通設施促使人們開小汽車出行而不是乘軌道交通,而北京過多的小汽車保有量、過多的小汽車出行造成了嚴重的交通擁堵和空氣污染等“大城市病”。

            5%的自動駕駛車就可消除啟停波浪

            面對交通擁堵狀況的日益加劇,無人駕駛汽車再度被提上日程。

            伊利諾伊大學香檳分校的研究者發現,某些交通擁堵有著明確的原因,例如交通事故、車隊緩行,以及道路建設,但另一些時候擁堵并沒有明確原因。這種“幽靈般的交通擁堵”有可能是因為某個司機龜速行駛,導致了后續車輛的連鎖反應。

            伊利諾伊大學香檳分校助理教授丹尼爾·沃克介紹:“我們的試驗表明,當道路車輛有5%是自動駕駛車輛時,就可以消除由人工駕駛行為導致的啟停波浪。”

            在這項試驗中,自動駕駛車輛通過控制剎車,減少后續車輛司機剎車的次數:從每公里9次減少至 多每公里2.5次。而這些車輛的油耗總和也下降了 多40%。

            研究團隊認為,一些半自動駕駛技術也可以帶來這樣的幫助?,F有的某些技術可以自動調節行車速度,確保與其他車輛之間的安全距離。這種技術就可以給交通安全帶來顯而易見的影響。

            研究人員表示,在通常交通中應用全自動駕駛技術還有遙遠的距離,技術、市場和政策存在許多限制。不過,優化車輛之間的通信,提高有人駕駛車輛的自動化程度,這是在短期內可以做到的。

            對于每天花大量時間通勤的上班族來說,使用無人駕駛汽車無疑是個好消息。不過,自動駕駛汽車的優點不僅僅是油耗。每年,美國有3.2萬人因為交通事故喪生,其中94%的事故是由于司機操作失誤。美國 交通安全委員會主席克里斯托弗·哈特表示,希望無人駕駛汽車能挽救許多人的生命。

            量產車上特斯拉 個吃螃蟹

            在自動駕駛方面,特斯拉在量產車上算是 個吃螃蟹的,可是這還遠遠不夠。

            在對自動駕駛功能的定義上,美國NHTSA將其分為0—4共5個級別, 別為完全自動駕駛(無人駕駛),而特斯拉的這套Autopilot功能離完全自動駕駛顯然還有一段距離。

            實際上,無論是特斯拉的Autopilot還是谷歌無人車,互聯網企業和汽車廠商們對這問題都流露出了很大的興趣。

            今年1月份,沃爾沃于底特律車展宣布正式啟動全球 大規模的自動駕駛汽車測試項目DriveMe,同時宣布將在中國、英國、美國設立自動駕駛測試基地,并計劃在2021年推出 完全自動駕駛量產汽車。

            而在底特律車展之前的CES展會上,其開幕前夜致辭的主題就是關于自動駕駛和人工智能,一眾汽車廠商們諸如奔馳、日產、大眾、福特、豐田等公司也在此相繼展出自家的自動駕駛汽車原型。而除此之外,百度、Uber、英偉達等互聯網企業、科技公司們也曾相繼展示其在自動駕駛技術上的進步。

            甚至一些擁有ADAS輔助駕駛系統的整車廠商,如今也已經和依托數據、算法技術優勢的科技公司聯手合作。像英偉達與奧迪及博世合作共同推動自動駕駛技術發展,而特斯拉則攜手三星在自動駕駛的決策計算展開合作。

            “未來即使所有個體出行車輛全部實現無人駕駛,仍將占據路面資源,唯有實現個體出行車輛共享才能發揮資源節約、一體服務、提升效率的效益。”而在閆學東看來,“互聯網+共享經濟+共享交通”是未來城市交通發展的必由之路。智能網聯、自動駕駛、新能源車輛運用、先進公共交通技術運用必將成為未來智慧城市和智慧交通的核心技術。(科技日報)

           

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