丰田无人车大升级:两个方向盘,创业公司Luminar的激光雷达

简介:
本文来自AI新媒体量子位(QbitAI)

丰田的自动驾驶测试车升级换代了:丰田的硅谷研发部门丰田研究院今天发布了新版无人车,有两个方向盘和更强大的传感器。

0d71fa0063c3883a51757d18b483c75639f33c95

这款无人车用了雷克萨斯LS 600hL,配备了激光雷达、雷达和摄像头阵列,在丰田今年早些时候展示的自动驾驶汽车基础上进行了优化。(丰田高管将此次推出的版本称作“平台2.1”。)

丰田在硅谷、密歇根州安娜堡和马萨诸塞州剑桥的封闭和公开道路上对这款汽车进行了测试,但没有公布测试汽车的数量。

4f94628a5f476ccd6da0502ed179e6f85044cbba

这款汽车是丰田研究院Chauffeur和Guardian两种无人驾驶研究系统的基础。

Chauffeur是为了研究L4自动驾驶而建立的,也就是让汽车在特定区域(比如说城市)能够完全自动驾驶,不需要人类接管,同时也研究不限区域的L5自动驾驶。

Guardian是一种驾驶辅助系统(类似特斯拉Autopilot),能监控汽车周围环境,提醒司机潜在的危险,在必要时介入,避免发生碰撞。此外,系统还可以通过安装在转向柱上的红外传感器来监控车内司机的行为,判断司机是否在打瞌睡或是走神。

丰田研究院首席技术官James Kuffner表示:“可用性和安全性对我们和丰田整体来说都很重要。我们认为,用于确认司机是否专注于驾驶的监控技术是技术安全部署的重要一部分。我们用于研究的原型车辆是全球最具感知能力的汽车。”

84daf8ebe24413e109e892d16783d58d2eea9de9

加强对车辆内外的感知能力表明了汽车厂商的关注重点。为了让用户和监管部门接受自动驾驶系统,汽车厂商需要说服所有人,相对于人类司机,汽车有更好的视觉,可以对各种情况做出更快的反应。近期,作为对去年特斯拉Autopilot致命事故的回应,美国交通安全委员会(NTSB)向所有开发高度自动化系统的汽车厂商发出了警告。

Kuffner表示,丰田对研究车辆进行了“冗余设计”,保证车辆尽可能安全。“我们的软件系统融合了来自所有传感器的信息,试图建立高度可靠的模型,判断汽车周围发生了什么,对每种传感模式的测量结果进行交叉验证。”

第二个方向盘,即Kuffner所说的“独有的双座舱配置”,目的是训练测试车辆驾驶员在必要的情况下,例如车辆遇到道路中的障碍物时,接管车辆控制权。此外,如果丰田研究员希望在没有司机坐在驾驶座的情况下让车辆自动行驶,他们也不用担心汽车抽风,或是做出危险操作。

7d219d5f700e92a9e5f9869aa37b2ef13814442e

这款汽车配备的激光雷达来自加州Portola Valley的创业公司Luminar。该公司对自身的定位是Velodyne和Quanergy的竞争对手,到目前为止在种子轮中获得了3600万美元投资。Luminar从头开发了激光雷达系统,这意味着该公司的工程师掌握着激光、接收器、芯片和封装等全部技术。

Luminar 22岁的CEO及联合创始人Austin Russell表示,该公司正在与4家汽车厂商合作,而丰田研究院是他可以公开确认的第一家。“我们希望与最优秀的公司合作,因此会选择合作公司的类型。这些公司有能力基于合理的时间表大规模部署自动驾驶汽车。丰田研究院理解行业形势。”

在面向公众发布自动驾驶系统方面,丰田表现得很谨慎。近期,Navigant进行的一项分析显示,在部署全自动驾驶系统方面,日本汽车厂商正进一步落后于福特、通用、戴姆勒和宝马等竞争对手。多家大型汽车厂商已经与Waymo、Uber和Lyft等科技公司签订合作协议,加速开发进度。不过,丰田在这方面并没有太多动作。

Kuffner表示,丰田不应被忽略。作为全球最大的汽车厂商,丰田掌握着机器人和人工智能等所有一切技术。在做好准备之后,丰田也将推出自己的系统。“对于丰田的计划,我们非常兴奋。”

本文作者:陈桦
原文发布时间:2017-09-28
相关文章
|
C++
基于Qt的简易PDF阅读器设计与实现
基于Qt的简易PDF阅读器设计与实现
1407 3
|
4月前
|
人工智能 自然语言处理 JavaScript
阿里云JVS Claw是什么?OpenClaw一键接入,轻松养虾!
阿里云推出“一键养虾”平台JVS Claw,基于OpenClaw火爆生态,集成AI智能体(Clawbot)与专属云端环境(CloudSpace),支持自然语言驱动应用操作、文件处理等复杂任务。零门槛创建、多风格定制、预置技能、分屏可视化执行,让每位用户轻松拥有专属“龙虾”AI助手。
734 3
|
测试技术
po+selenium+unittest自动化测试项目实战
po+selenium+unittest自动化测试项目实战
4079 0
 po+selenium+unittest自动化测试项目实战
|
tengine 自然语言处理 Kubernetes
Nacos2.0的K8s服务发现生态应用及规划
Nacos 是阿里巴巴于 2018 年开源的注册中心及配置中心产品,帮助用户的分布式微服务应用进行服务发现和配置管理功能。随着 Nacos2.0 版本的发布,在性能和扩展性上取得较大突破后,社区开始考虑如何提供更加云原生方向的功能和用法。本次分享主要介绍 Nacos 在 2.0 版本在Kubernetes 环境下对服务发现生态的应用探索成果及后续探索方向的规划。
Nacos2.0的K8s服务发现生态应用及规划
|
人工智能 小程序 算法
微信小程序地图定位的核心技术与实际应用详解
在移动互联网时代,微信小程序凭借其轻量化和普及性,成为室内地图导航的理想平台。本文探讨了微信小程序在室内定位领域的创新应用,包括蓝牙iBeacon定位、高精度地图构建及AI路径规划等核心技术,及其在购物中心、医院、机场火车站和景区等场景的应用,展示了其为用户带来的高效、智能的导航体验。
1139 0
|
数据采集 存储 数据挖掘
Python网络爬虫实战:抓取并分析网页数据
使用Python的`requests`和`BeautifulSoup`,本文演示了一个简单的网络爬虫,抓取天气网站数据并进行分析。步骤包括发送HTTP请求获取HTML,解析HTML提取温度和湿度信息,以及计算平均温度。注意事项涉及遵守robots.txt、控制请求频率及处理动态内容。此基础爬虫展示了数据自动收集和初步分析的基础流程。【6月更文挑战第14天】
1245 9
|
存储 JSON JavaScript
【YAML语法规范指南】从入门到精通,揭秘神秘语法,引领配置文件解析指南(基础结构篇)
"YAML Ain't Markup Language"(简称YAML)是一种专为人类设计的数据序列化语言,适用于多种现代编程语言,可广泛应用于各类日常任务。它是一种以人类可读形式呈现的、适用于多种语言的Unicode数据序列化标准。它基于敏捷编程中常见的本地数据结构,广泛应用于配置文件、互联网消息传递、对象持久化以及数据审计等多个领域。遵循Unicode标准、
1620 8
【YAML语法规范指南】从入门到精通,揭秘神秘语法,引领配置文件解析指南(基础结构篇)
|
Kubernetes API Docker
k8s 理论知识基本介绍
k8s 理论知识基本介绍
FFmpeg开发笔记(二十二)FFmpeg中SAR与DAR的显示宽高比
《FFmpeg开发实战》书中指出,视频宽高处理需考虑采样宽高比(SAR),像素宽高比(PAR)和显示宽高比(DAR)。SAR对应AVCodecParameters的sample_aspect_ratio,PAR为width/height。当SAR的num与den不为1时,需计算DAR以正确显示视频。书中提供了转换公式和代码示例,通过SAR或DAR调整视频尺寸。在修正后的playsync2.c程序中,成功调整了meg.vob视频的比例,实现了正确的画面显示。
680 0
FFmpeg开发笔记(二十二)FFmpeg中SAR与DAR的显示宽高比