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来源升维双创营     升维双创营升维双创营升维双创营升维双创营vv升维双创营升维双创营原标题UBer无人车撞死行人，无人驾驶技术短板在哪？

据外媒报道，近日Uber的一辆自动驾驶汽车在亚利桑那州Tempe市发生交通事故，与一名正在过马路的行人相撞，行人在送往医院后不治身亡。这不是首例自动驾驶汽车致死事故，但却是导致行人死亡的第一起事故。

这次事件一定会使该项目的自动驾驶交互技术被重新审视。很难理解，如果整个无人驾驶汽车是基本上都围绕预防这种情况发生而设计的，那为何还会出现这种情况。下面从技术角度简单分析UBER无人车的交互原理。

意外进入车辆行驶路径的物体几乎是自动驾驶汽车工程师首要关注的事情，这种情况会经常发生，比如其他车辆、行人、动物、路障等等，无人驾驶系统就是为了尽早发现、识别它们，并采取适当的行动。

优步的无人驾驶汽车配备了几种不同的成像系统，可以同时处理日常工作（监测附近的车辆，标志和车道标记），以及上述其它责任。

它顶部的桶形物品是激光雷达，或者是光检测和测距系统，可以每秒多次产生汽车周围环境的3D图像。 利用红外激光脉冲将物体位置信息反射回传感器，激光雷达可以在白天或夜晚非常详细地检测到静止和移动的时候物体。

  这是激光雷达创造的图像的一个例子

大雪和大雾可能会遮挡激光雷达的激光，其准确度会随着射程的降低而降低，但对于几英尺到几百英尺的任何事物来说，它都是一款必备的成像工具，几乎可以在任何自动驾驶汽车上找到。

前置雷达。雷达像激光雷达一样发出信号并等待其反弹，但它使用无线电波而不是光。这使得它的抗干扰能力更强，因为无线电可以穿过雪和雾，但一旦环境状况不佳也会造成其成像分辨率降低并改变其识别物体轮廓的范围。

Uber无人车前后采用多个雷达单元，以提供360度覆盖，但这个范围可能差别很大。如果它是为了补充激光雷达，它可能会有相当大的重叠，但更多是为了识别其他汽车和更大的障碍物而建造的。

Uber无人车上还装备了短程和长程光学摄像头。激光雷达和雷达非常适合定位形状，但它们不适合阅读标志，弄清楚是什么颜色等等。这是可见这是光学摄像头的一项工作，它拥有先进的计算机视觉算法，能够实时识别图像。

Uber车辆上的摄像头可以看到指示制动车辆（突然红灯），交通信号灯，过街行人等的信号图案。尤其是在汽车的前端，会使用多个角度和类型的摄像头，以便全面了解汽车驾驶的场景。

如何检测到人是最常见的计算机视觉问题之一，并且实现它的算法已经非常成熟， 目前它还可以识别包括标志，树木，人行道等等。

晚上光线不佳时光学识别也许会出现一些问题，但前两个系统的可以对这些问题作出补充。即使在漆黑的夜晚，一个穿着全黑的人也会出现在激光雷达和雷达上，警告汽车应该放慢速度，并准备好在前灯下看到那个人。这可能就是为什么自动驾驶汽车中不常配置夜视系统的原因。

值得一提的是，，并在汽车周围重建自己更完整的数字空间。例如，一个人可能会在前传感器前消失，并在一秒钟或两秒钟内不再可见，但这并不意味着他不存在了。这超越了简单的对象识别，并开始引入更广泛的智能概念，如对象持久性，预测行为等。这可以说是任何自动驾驶汽车系统中最先进和最受关注的部分。

目前还不清楚这场悲剧发生在什么情况下，但是这辆车肯定配备了检测到这个人并使车辆作出适当反应的技术。此外，如果一个系统无法正常工作，其他系统应该会进行纠正，多重故障同时发生的情况并不多见。当优步，当地执法机关，联邦当局和其他人对事故进行调查时，我们或许会知道更多。