自动驾驶算法生成危险场景的原理

今天给大家分享自动驾驶算法生成危险场景，其中也会对自动驾驶算法生成危险场景的原理的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

• 1、自动驾驶场景中的长尾问题
• 2、打开自动驾驶后果
• 3、自动驾驶的道路测试有两种,站在主流之外的只有特斯拉

自动驾驶场景中的长尾问题

1、自动驾驶长尾问题涉及边缘情况，即概率较低的特殊场景。在自动驾驶系统中，底层架构和技术难题已基本解决，但剩余的5%长尾问题成为关键障碍。这类问题包含罕见的场景、极端情况及不可预测的人类行为。例如，带突起的车辆、急转弯、拥挤人群中的行驶、行人乱穿马路、不良天气或低光照条件、雨中行人、树倒路中等。

2、机器学习难以覆盖的长尾问题挑战自动驾驶测试最大的挑战在于很难收集到所有Corner Case。人类驾驶行为分布广泛，要收集到这些Corner Case需要非常长时间的积累。在神经网络模型中，如果Corner Case的样本数量太少，可能难以保证模型能够学习到这些场景。对于长尾Case的处理，专家系统是一个有效选择。

3、王乃岩认为长尾问题不应是问题，即长尾问题只是庸人自扰。以下是关于他这一观点的具体解释：系统设计足够通用：王乃岩指出，在一个足够通用的系统设计中，长尾问题可以得到妥善解决。这意味着系统应该具备足够的灵活性和泛化能力，以适应各种边缘和特殊情况。

打开自动驾驶后果

1、打开自动驾驶后，车辆将在特定情况下自主操控，但也可能带来一些潜在的风险和挑战。自动驾驶技术能够在许多驾驶场景中替代人工操作，使驾驶变得更加便捷和安全。

2、如果2024年汽车全面实现了自动驾驶，可能会出现以下后果：交通效率与安全性的提升：在高速公路和封闭工业区域等特定场景，自动驾驶技术凭借其快速反应与精准控制，能够显著提升交通效率。自动驾驶技术有望减少人为因素导致的交通事故，从而提高道路安全性。

3、期间，可能是因为动静太大了，不小心碰到了方向盘，导致自动驾驶给关闭了，但***的是，在这个过程中他们没有酿成***。时候，该名女子还将***分享到了网上，很快便迅速发酵开来，这一次可以说是免费给特斯拉打了一波广告了。

4、自动驾驶汽车的优势：没有交通堵塞。未来，无人驾驶汽车成功普及后，大城市的交通拥堵将消失。对于许多人来说，这每年可以节省40个小时。因为在大城市中，人们必须走在交通繁忙的地方。自动驾驶汽车可以自动同步交通状况，尽快选择一条更平坦的路线，由于人工智能设置，诸如汽油交通等不文明的状况也将消失。

自动驾驶的道路测试有两种,站在主流之外的只有特斯拉

1、其实是这样，目前自动驾驶汽车的道路测试分有两种，一种就是在开发的环境下进行真实的道路测试，而另一种则是在自动驾驶仿真测试平台上进行虚拟测试。而目前几乎所有车企和自动驾驶科技公司，均是以虚拟测试为主，真实的道路测试为辅，例外只有一个，就是特斯拉。

2、CR的联网和自动车辆测试负责人Kelly？Funkhouser表示：“即使***用来自许多不同汽车制造商的新系统，Super？Cruise仍然凭借红外摄像头确保驾驶员的视线正对着道路，而位居榜首。

3、目前特斯拉是仅仅支持高速自动辅助导航驾驶的，并且还是在额外购买辅助包的前提下，由于本次测试路段是在重庆市区，因此特斯拉在起跑线上就落后了一截。虽然在城区驾驶过程中可以随时拨杆打开自动辅助驾驶功能，实现跟车等，但由于城区路况太过复杂，遇到刁钻的加塞儿、或者十字路口大转弯等，都会切换为人工接管。

4、CR的联网和自动车辆测试主管凯利·方克豪瑟（Kelly Funkhouser）说：“尽管许多汽车制造商都推出了新系统，但Super Cruise仍然名列前茅，因为它配备了红外摄像头，可以确保驾驶员的眼睛直视路面。” 监控司机是否集中注意力这一点，是Super Cruise仍然在我们排行榜上名列前茅的一个重要原因。

关于自动驾驶算法生成危险场景和自动驾驶算法生成危险场景的原理的介绍到此就结束了，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于自动驾驶算法生成危险场景的原理、自动驾驶算法生成危险场景的信息别忘了在本站搜索。