可识别交通锥我们离自动驾驶又近了一步吗

资讯 5年前

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特斯拉的自动驾驶技术基于Autopilot的传感器，以及计算机视觉系统。简单的说就是通过摄像头拍摄画面并识别画面中的物体，进而为自动驾驶系统提供数据支撑。

自动驾驶近些年来被炒得非常火热，特斯拉作为最早一批在量产车上实现自动辅助驾驶的车企，一直在推动这项技术升级。据外媒报道，特斯拉再次更新了其基于Autopilot的驾驶可视化系统，可以识别交通锥，并且规划绕过锥桶的行驶路径。听起来，我们离自动驾驶又近了一步，不过真的如此？

特斯拉的自动驾驶技术基于Autopilot的传感器，以及计算机视觉系统。简单的说就是通过摄像头拍摄画面并识别画面中的物体，进而为自动驾驶系统提供数据支撑。对于这种可视化系统而言，可设别的物体种类越多，对复杂环境的适应性更强，给自动驾驶系统能够提供的数据就越丰富，其自动驾驶系统的可靠性也就越高。在过去几年中，该可视化系统的能力一直在提升，特斯拉为它添加了识别卡车、SUV、摩托车和行人的能力，因此它越来越能准确地显示出车身周围的环境情况。

既然是通过影像来判断环境，所以这些画面也可以供乘客调用。特斯拉在年中就发布了该系统有史以来幅度最大的一次升级，让车主能够对图像进行放大和缩小操作，还能转动画面，观察车身周围360度的情况。如今特斯拉又推出了一个新的软件更新，其中包括了识别和显示锥桶的能力。

更新后的可视化系统可以显示交通锥桶。在监测到锥桶，并且打开Navigate on Autopilot的情况下，车辆将会建议车主变更车道。也就是说，现在的特斯拉不仅能探测到锥桶，还能采取避让。当然要实现这些功能的前提是车辆需具有完全自动驾驶功能。一部分特斯拉车主已经对本次更新进行了测试，并且测试成功。然而，还有一些车主表示，该功能并不能监测到所有类型的锥桶。

能识别锥桶并进行避障，按理说是我们确实离自动驾驶又近了一步，不过现在识别率并不高，毕竟有部分车主用实际行动证明了它的不稳定性，另外，交通参与者的类型极为复杂，单靠视觉系统识别太过单一，所以真正的自动驾驶其实离我们还有很长的一段路要走。