当前速递！自动驾驶的工作逻辑有哪些？现阶段为何无法实现？

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虽然就目前的政策和大环境而言，法律没有允许自动驾驶可以上路，但是依旧有不少人会在某些情况下放纵一下，那么我们今天就来讨论一下，关于自动驾驶的工作逻辑。

过于灵敏毫米波雷达并非是好事

自动驾驶大体分为三个环节，感知、判断和执行，感知和执行其实相对而言并没有那么困难，例如我们熟知的毫米波雷达感知都非常灵敏，它虽然测不出高度信息，但是路上所有物体的角度和距离信息全都能收集齐全，但是过于敏感也会带来一个问题，导致什么东西都能够侦测到，例如原始的毫米波雷达可以耳听四路、眼观八方，侦测到井盖、石头、土堆甚至是垃圾通通都会提醒，如果一有提醒车辆就做出紧急制动，那么把一辆车开在马路上就会很大程度的影响到驾乘体验，甚至还可能涉及其他马路参与者的安全问题。

所以在实际的应用中，车载毫米波雷达就不得不过滤掉一些信息，例如直接忽略掉我们上面所说的，马路上的静态物体，只对动态物体做出提醒，只侦测来往的行人和车辆，但是要是想靠这样子就完成自动驾驶，远远不够的，毕竟不能只依靠一种感知器件应对所有复杂的路况，在现在很多的量产车上，毫米波雷达只是辅助自动驾驶宣传，重头戏都在摄像和视觉算法，激进的甚至只靠视觉方案，例如我们熟知的FSD系统，依靠高清摄像头所拍摄的图形信息判断路况，理论上而言，视觉算法相对而言更加符合人开车的逻辑，看起来很智能。

人和机器在判断上有不小的区别

我们可以通过眼睛和大脑来判断路上哪些物体要避开不能撞，甚至还能预判出电动车或者行人下一步的动作，而机器可能办不到，就像是特斯拉的自动驾驶系统FSD，如果没有人工智能的学习，即使是收集了很多图像也没有办法判断哪个能撞哪个不能撞，这种情况下算法也给予了和毫米波雷达一样的处理方式，那就是只识别动态物体，因为动态物体更危险和更容易标记识别，视觉算法做判断时候也会优先考虑动态信息，换句话而言，无论是摄像头还是雷达，都降低了静态信息的权重。

如果自动驾驶有一天带着摄像头和毫米波雷达普及上路，过马路的时候如果出现意外，并且车辆离你很近的话，千万不能愣在原地，因为算法会把你当成静态物体，一定要拼命地动起来证明自己是个动态物体。但并不是让你跑开，因为在距离很近，例如三五米的情况下，下肢爆发力不足的人大概就是跑不开的，这时候你就只能祈祷车辆能够提前刹车，减少甚至避免伤害。

电动EV：希望各位能正确认识到自动驾驶的概念

这么分析下来，似乎目前想要实现自动驾驶的话有点荒谬，但这也是人类目前在量产车上的技术实力，所以奉劝在社交平台上手脱离方向盘吃早餐画面的品牌，还是要正确地引导驾驶员，以免发生危险。而我们大部分的驾驶员要清楚明白的一点是，当我们使用自动驾驶发生车祸时，要负责任的是我们，而不是宣传自动驾驶的企业高管。