智能駕駛和無(wú)人駕駛在應(yīng)對(duì)復(fù)雜路況時(shí)的表現(xiàn)有哪些不同?
智能駕駛和無(wú)人駕駛在應(yīng)對(duì)復(fù)雜路況時(shí)表現(xiàn)出諸多不同。智能駕駛本質(zhì)是“人機(jī)共駕”,依賴(lài)人類(lèi)監(jiān)督,在極端天氣和復(fù)雜路況下,決策的穩(wěn)定性和可靠性有待提升,存在算法黑箱困境、車(chē)路協(xié)同支撐不足等問(wèn)題。無(wú)人駕駛雖將駕駛?cè)蝿?wù)完全交給機(jī)器,優(yōu)勢(shì)是安全高效,但落地需技術(shù)、法規(guī)、基建、社會(huì)四維協(xié)同,目前多在路況簡(jiǎn)單場(chǎng)景應(yīng)用。二者在環(huán)境感知、決策處理等方面存在明顯差異 。
在環(huán)境感知方面,智能駕駛雖配備多種傳感器,但在復(fù)雜路況下,面對(duì)極端天氣等特殊情況時(shí),感知能力會(huì)受到較大限制。比如在暴雨傾盆時(shí),傳感器可能會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)偏差,影響對(duì)周邊車(chē)輛、行人以及道路狀況的準(zhǔn)確判斷。而無(wú)人駕駛依靠更先進(jìn)且全面的技術(shù)融合,配備眾多高精度相機(jī)和傳感器,能構(gòu)建出更精準(zhǔn)的環(huán)境模型。不過(guò),真實(shí)路況遠(yuǎn)比實(shí)驗(yàn)室設(shè)想復(fù)雜,目前無(wú)人駕駛在一些復(fù)雜場(chǎng)景下的信息識(shí)別,仍需人工標(biāo)識(shí)來(lái)輔助,且在應(yīng)對(duì)一些罕見(jiàn)場(chǎng)景時(shí),也可能出現(xiàn)識(shí)別不精準(zhǔn)的情況 。
決策處理上,智能駕駛在面對(duì)復(fù)雜路況的突發(fā)狀況,像“鬼探頭”這類(lèi)“長(zhǎng)尾問(wèn)題”時(shí),由于缺乏有效訓(xùn)練,很難快速做出最優(yōu)決策,最終的決策還得依靠駕駛員。無(wú)人駕駛通過(guò)智能算法匯總分析數(shù)據(jù),理論上能更快速地基于大量數(shù)據(jù)做出決策,可實(shí)際應(yīng)用中,復(fù)雜路況的變化多端可能超出算法的預(yù)測(cè)范圍,導(dǎo)致決策失誤 。
總的來(lái)說(shuō),智能駕駛和無(wú)人駕駛在復(fù)雜路況面前各有優(yōu)劣。智能駕駛受限于人類(lèi)駕駛員的反應(yīng)和系統(tǒng)的不足,而無(wú)人駕駛雖有先進(jìn)技術(shù)支撐,但面臨技術(shù)成熟度和現(xiàn)實(shí)復(fù)雜情況的挑戰(zhàn)。隨著科技的不斷進(jìn)步,二者都在持續(xù)發(fā)展,未來(lái)有望在復(fù)雜路況應(yīng)對(duì)上有更出色的表現(xiàn)。
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