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  • Dr.Joseph:"人车合一"是自动化驾驶发展重要方向

           6月21-22日,2017中国安全产业峰会暨首届汽车安全产业论坛(ASC2017)在北京召开。道路交通安全历来是各类生产安全事故的重灾区。在不断完善被动安全系统的同时,尽快加速发展智能主动安全技术,对于解决交通事故高发的问题,减少人员的伤亡具有重要意义。

           本届峰会由中国安全产业协会、车载信息服务产业应用联盟以及车云网联合主办。特邀数百名国内外主管机构领导、专家、行业大咖探讨汽车安全技术、产业发展趋势和商业模式,围绕“政策与监管”、“ADAS及自动驾驶方案”、“商用车安全”、“UBI保险”、“电动车安全”、“网络信息安全”、“数据安全”、“电动车共享”、“人工智能”等话题展开讨论。

    核心提示:

           原美国高速公路安全管理局(NHTSA)研究副署长Dr.Joseph Kanianthra发表以《当代自动驾驶环境下的主动安全》为主题的演讲。他表示,以美国为例,在过去的50年中,美国交通事故率呈现大幅下降,不过在故去的2015年和2016年中,死亡率又稍微有点上升。归结造成车祸发生的原因,他认为,首先是驾驶人员、其次是车辆本身、超后是当时环境。这些因素综合在一起从而造成了车祸发生。这其中,司机操作失误等人为因素是主要原因,占到总交通车祸的90%。因此,发展自动驾驶正是出于交通安全的考虑。根据数据调查显示,人类司机在面对交通突发状况时所采取紧急措施方面有很多不足的地方。而遥感设备、电子监控等技术系统就会对驾驶人员不当的操作进行补救。因此,他表示推崇和大力发展自动驾驶******是对人类驾驶员决策的一个补充,这将大大提高交通安全和道路安全。除此之外,随着技术的突破,在有效的提高交通行驶效率的同时也能够提高生活质量。但是他也表示,完全依靠自动驾驶消除碰撞事故是不可能的。不过CIB(预碰撞制动)功能可以有效地减少碰撞事故发生概率以及碰撞时的速度。他认为,自动化驾驶就是把人类驾驶过程中的一些责任转移到汽车上。那么问题来了,制造商、经销商、车主,谁会真正对此负责?目前没有答案,但这是一个值得思考的问题。

           自动化驾驶发展的方向究竟如何?在Dr.Joseph看来,驾驶人员一定要参与到驾驶过程中,司机和自动驾驶汽车两者相结合才会更有效地减轻事故发生概率。除此之外,为降低自动驾驶车辆发生交通事故概率以及促进自动驾驶良好的行业发展,还应当把自动驾驶车辆和传统驾驶车辆分隔开。

    以下为演讲实录:

           大家上午好!非常荣幸参加本日的论坛,我们看到了很多相关的同事和专家都来到了本日的讨论,我也花几分钟的时间跟大家分享一下,我对于目前在自动驾驶环境当中存在安全问题的一些想法。这是代表我个人的观点,我已经不再是政府的雇员了,所以就不代表任何官方的立场。我过去是在政府相关的部门任职,但现在已经不是了。

           首先,给大家看一下我讲话的一个大纲,我也会在其中穿插一些数据,让大家能够更好的理解我要说的问题,之后我还会再说一下自动驾驶作为一种安全策略的内涵。我们现在面临什么样的挑战和自动驾驶可能带来的后果,超后有一些结论跟大家分享。

           我们来看一下相关的数据,在过去的50年当中,应该说在美国我们取得了很大的进步,事故的数量进行了大幅的下降。但是在过去的两年当中,2015年和2016年,我们又看到了数据死亡率稍微有一点上升,这是让我们觉得比较担心的,因为数据在历史上不断下降的,就有一些争论了。首先有的人会认为说可能是我们在安全,大家可能觉得安全这个问题很难当然的,但是我们就觉得说突然的上升肯定是有一些问题。

           我们来看一下,车祸发生的理由原因有什么,首先司机本人,第二车,第三就是当时的环境。一个很重要的认识是说,所谓的车祸事故并不是由哪一个单一的事件或者说是因素造成的,而是说很多的因素综合在一起,包括当时的路况,乘客或者说是司机本身,所有的这些因素综合在一起造成了车祸的发生,这是我觉得需要大家明确的一个观点。

           如果我们把数据再进行拆分,什么样是首要车祸的数据?当然车是由人来驾驶的,他们要对不同道路的场景做出反应,做出相关的驾驶决策,而有的时候这种决定可能是错的。他们可能采取驾驶的行为导致了没有想到的后果,这就是我们看到的车祸当中有44%是由司机的失误造成的,然后可能6%是司机酒驾或者是毒驾。把所有的这些因素综合在一起有90%车祸的原因都是由人为因素造成的。从路况本身来讲,可能只有有7%到8%,车辆本身可能至少有2%的原因。我们都看到造成车祸超重要的因素其实是人和人相关的这种因素,所以我们出于交通安全的考虑,就必须要发展自动驾驶。

           当然还有其他的因素,比方说违反了交通的法规,然后没有很少的使用车内的这些设施,可能是夜间的驾驶、视线不好、司机走神了,尤其是现在大家这么的依赖手机要发短信,要看微信,刷朋友圈,可能驾驶的时候就分心了,再有可能是你超速了。还有其他原因导致司机的走神或者说是这种年轻的司机和年老的司机,他们可能缺乏经验或者说本身反应,身体机能的下降也会导致一些驾驶事故的问题。

           这一页的PPT相对来说比较复杂,但我们只看绿色的部分,也就是说,人类驾驶员在处理信息,做出决策的过程,是基于我们对于可能发生的情况预测的基础,然后采取你所能做出及时的判断,两者结合在一起做出一个动作。所有的这一些都是由人,司机本身来进行处理的。我们来考虑无人驾驶,就是完全的无人驾驶呢?对于系统来讲,我们是用算法来做所有的这一切分析和决策的。问题就来了,这一些是否能够靠算法本身来完成?

           我们用一个算法来做这一套系统,它是否会比人类司机的表现要更出色呢?我们现在对于车的制动所用的做法就是刹车、方向盘、油门,这就是你在驾车的时候要操作的3个超主要的部件,然后它们可能会有一个时序上你要采取不同的时间做不同的动作。我们看一下相关的数字,我们来看刹车在这方面的相关性,只有33%的车祸是司机完全没有做出刹车的动作,接下来23%可能是刹车踩到1/4,然后28%是大概刹车用了一半,还有51%、75%刹车的功能是8%的案子当中得到了时限,只有不到1%大概是完全的使用了刹车的功能。所以我们发现人类的司机在这个方面有很多缺乏的,不足的地方。

           我在日本的一个会议当中,也说到了这个观点,也就是说,我们对于安全的问题,对于司机安全的保护是很重要的,但这就要求我们在人脑的反应和对车的操控当中达到一个整合。在这个PPT当中,我们就发现像遥感设备这样技术的使用,我们能够对车辆的情况进行电子的监控。如果说司机的操作出现了某些不足的地方,系统就能够识别出来做出补救,司机当然也能够随时接管车辆,如果出现必要情况的时候。

           如果说要发生车祸的时候,你会要看一下司机和乘客比方说相关的措施有没有做到位之类的,所有的这一些综合在一起能够大幅的提高交通安全,而我认为在那个时候人车之间的互相接管和配合是能够提高交通安全的。为什么我们要推崇自动驾驶、无人驾驶呢?首先我觉得是对人类决策的一个补充。随着现在这些技术突破,我们能够更有效的来提高交通的效率,同时能够提高我们生活的质量以及有更好的交通安全和道路安全。所以我们要看基于这些目标怎么来开展这个工作。政府已经对自动驾驶的层级有了一个规定,首先,我们有五级的层面,然后级或者说其他有的是0级,就是说一点自动化也没有。然后5级或者说有的是4级就是完全的自动化,所以说体面上大家可以看到对于每一个级别的定义。

           接下来,我们再来说一下预碰撞制动系统,我来做了一些假设。因为美国是有2亿左右相关的事故,在2015年的时候,我们的车队具备了新的预碰撞制动功能,我们看了一下系统它的有效性的数据,基于这种假设和我们已有的数据得出了幻灯片这样的结论。到2040年,我们发现具备CIB(预碰撞制动)功能的车内将会增长到3亿,到2040年的时候有预碰撞制动功能的车辆将会达到2.92亿。

           我提到260万的事故,如果有了这样的碰撞减轻制动的系统,基于不同碰撞的类型,我们可以计算出它的有效率。然后2015年的时候是240万,随着年份上涨具备功能的车辆会越来越多,超高的有效系数是0.8%,然后从2015年开始车队具备这样功能逐渐的增长。刚才提到2040年可以达到2.92亿量车。

           红色的柱子是碰撞发生率,可以看到它是逐年下降的。我们可以看到,依靠自动驾驶完全消除碰撞的话是不可能的,碰撞还是会发生。所以我们的结论就是,需要大概25年的时间,才能够使所有的车辆都具备预碰撞制动系统功能。然后在2040年的3亿辆车当中会有2.92亿辆自动CIB功能,它的有效性可以决定减少事故、减少碰撞的速度。

           我们在谈自动化驾驶的时候,我们就是要说的是把人的一些职责转移到了车上。这样做的时候谁来真正的负责呢?是制造商还是说经销商?还是说车主?这是一个开放性的问题,我们目前并没有答案。但是当你把开车的责任从人转到车的时候,总会有人需要承担这样的责任,即便在驾乘的时候,司机相关的问题占到90%,只有10%是车辆的问题。完全自动化它的意义是什么?首先就是有效性和自动化层面需要进行很好的评估,并且司机也还是要参与进来,还是说让它完全无人驾驶、自动驾驶,这是两种不同的方向。

           一个是自动驾驶的时候,即便是车在自动驾驶,司机还是能够参与进来,司机还是可以承担责任,这是一种方向。我相信把人和车辆结合起来能够起到更好的作用,使得司机和自动化驾驶的汽车这两者结合起来,会更有效的减轻事故。如果说车是完全自动化,完全无人驾驶的话,你会要增加很多层面的软件,很多层面的技术、传感器和其他的东西。每一个层面它的准确率或者有效率都不是100%,它可能是98%或者更低,整个把这些层面全部加起来,软件、技术全部加起来,整个系统的有效率又会是多少呢?我相信它肯定不是100%,因为每一个部件,每一个构建它的子系统都不是100%的有效性,所以加总在一起它的系统有效性更会降低,所以这个责任的问题是开放性的问题。美国,我们有律师来考虑这些问题。我们是否要用完全车的责任来颠覆整个行业呢?这是需要我们谨慎思考的问题。

           另外一个问题就是说,即便司机可以短暂的卸下责任,必要的时候再接管,有时候司机在自动驾驶的时候,他所接受的情景也跟传统的传统的驾驶是不一样的,所以说司机也需要得到新的培训,他们需要熟悉新的系统,这个点是可以做到的。还有一些局限,通过把司机完全排除出驾乘责任的话,尤其是在交通拥堵的情况下,这个是需要很多年才能够让车辆完全自动驾驶。如果不能够把自动驾驶的车跟其他传统驾驶的车分割开的话碰撞还是会发生,如果这样的事故发生的话,大众就会更加反对自动驾驶,甚至是半自动驾驶的汽车。因为大众他不会相信它,如果说是大众不相信的话,无论是安全的问题还是其他的问题都无法得到解决。所以我们必须要向大众显示无人驾驶的汽车、自动驾驶的汽车是可行的,要让消费者可接受。

           另外,人们喜欢自动驾驶的技术有以下几个原因。首先,它有可信的安全保证,其次没有意外的结果,还有就是它的成本是可以负担的,无论是前期成本、维修成本,还是维护成本。但是要考虑如果说问题出现了谁来负责,是厂商负责,还是说一开始车就卖的很贵,所以这些问题也是我们需要考虑的。还有就是技术的供应商,也要确保驾驶本身。司机如果已经适应传统驾驶的话,他们自动驾驶汽车的时候也需要进行适应,否则的话就需要进行全新的培训。

           传感器应该能够准确的来探测周边的情况,这样的话自动驾驶的系统才能更快的渗透到车辆当中,而且我们还需要进行大众宣传教育给他们提供相关的安全信息,要比现在做得更进一步。对于完全自动驾驶的汽车它的挑战呢?就是说它要花很长的时间,也许25年或者更长,还有就是普遍的接受性几乎是不可能的,因为总会有人他不信任这个,你需要进行大众的宣传教育。还有就是说对于无人驾驶的汽车道路是需要进行一些分割,可能分出一些车道。还有基础设施和投资,在这一方面是会很高。当然消费者他的接受度有赖于他驾乘的便捷程度,这也是需要我们考虑的。

           这是一个成本收益的曲线图,传统的和自动驾驶汽车。这个图蓝颜色的线是收益,它先上涨到一定的程度,收益上涨到一定的程度之后,到完全无人驾驶的时候,反倒是收益有所下降。另外成本却是一路上升,所以说成本收益的比它是先上升随后下降。

           我们对未来的预测是怎么样的呢?这是一个假设的曲线。我们有汽车到汽车和汽车到基础设施这样的通信,也许再往后走到2035年、2045年我们可以实现。作为结论,有效值是非常重要的,它基于自动驾驶不同的水平,还有我们要分析数据、分析成本收益来决定自动驾驶哪一个层级是超优的选择方案,是完全自动驾驶还是说到一定的程度就可以了。同时还要考虑到基础设施的成本,以及要让司机参与进来。还有关于隐私性、安全性的问题,也是需要得到考虑的,我就讲这些,谢谢各位聆听。(网易汽车)

  • 定位交通信号灯 凯迪拉克CTS演示V2I技术

           凯迪拉克超近与密歇根州路管局合作,采用旗下的CTS轿车在密歇根州成功演示了车辆对基础设施(V2I)技术。作为优选配置了车间通信(V2V)技术的量产车型,CTS研发车型可通过交通控制器处获得信号相位及信号定时的相关实时数据。

     

     

           V2I技术可实现凯迪拉克研发车辆与周边基础设施的连通,使车辆可提前提醒驾驶员有关安全、出行或环境条件的事宜。

     

           两组测试用交通信号灯与通用旗下的沃伦技术中心(Warren Technical Center)分别相隔12英里和13英里,信号灯位于十字路口处,可根据与研发车辆间的专用短程通讯技术(DSRC)协议向车辆发送实时数据。若车辆以当前车速闯红灯,车辆将提醒驾驶员。该警示功能可避免驾驶员在繁华的交叉路口作出危险驾驶操作(突然刹车或加速)及交通事故的发生。

     

           为保护驾驶员的私人信息,车辆识别号(VIN)、注册信息或MAC地址等隐私信息将不会出现在车辆的传输信息中。例如,若该互联车辆与红灯实现连通,信号灯会说某人闯红灯,但不会说明驾驶员或车辆的真实身份。

     

           在安全网络方面,该款实验车型采用了防火墙及其他措施,确保DSRC信号不会彼此干扰,只适用于车辆和基础实施间的交换,这与凯迪拉克车间通信技术所采用的加密技术相类似。

     

           密歇根交通运输部(Michigan Department of Transportation)、马科姆郡(Macomb Country)道路部及通用研发中心合理展示其互联车辆及自动驾驶车辆环境技术。

     

           凯迪拉克车间通信方案采用了GPS技术进行定位,还采用了DSRC技术实现车间通信,每秒可发送1000条短信。若车辆配置了车间通信技术,驾驶员可创建临时的无线网络用于传输信息,无需借助视线、良好的天气或蜂窝网络覆盖度,为定位提供辅助。

     

           车间通信属于美版、加拿大版2017款CTS轿车的标配功能,可与强大的主动安全功能实现互补。(盖世汽车)

     

  • 讨论:公交信号优先,怎么优先?

    戴高_重庆攸亮 : 美国有不少城市做公交优先,波特兰比较知名,有去感受过的专家没有?还在正常运行吗?

      田宗忠教授:波特兰仍然是美国公交发展较好的城市。美国的公交优先应该说政策和措施都是比较规范的,绝不是走走形式而已。波特兰的轻轨超有名,部分路段是和路面道路共享的,信号采用当然优先(打乱协调方案)。一般公共汽车使用被动优先(微小的提前或滞后保持协调不被打乱)。

      田宗忠教授:公交优先也不是一定要有公交专用车道。我理解国内的公交优先都是强制优先。由于公交车辆多,交通流高,这种强制优先的做法效果不会很好。

      戴高:是的,如果没有专用道的优先,同时多条公交线路在跑,处理好了对其它方向扰动超小就体现水平,就实用了。

      徐洪峰:@邵海鹏-长安大学 师兄说的保守了,在国内的个别城市,如武汉的有轨电车系统确实是有优先的,海信提供的信号机肯定能按照业主的要求,实现当然优先。

      杨斐:如果是不停车过路口,应该是类似于美国的preemption控制了。关键是如何退出,超好不破坏协调。

      徐峰:@戴高_重庆攸亮 波特兰市中心部分有轻轨和有轨电车(street car),使用较短周期,限制部分左转。当时去沿几条有列车的线路体验了一下,效果还不错。短周期加适当offset(四分之周期?),对行人和自行车的mobility也有一定帮助。当然路口不大。

      戴高:@徐峰_Stantec  那个报告说波特兰只有600多条Bus线路,是轻轨还是国内理解的公交汽车,或者您说的轻轨和国内所说的轻轨是同一个?

      毛迪安:波特兰公交系统有公交汽车(BUS)、有轨电车和轻轨(light rail)。就像是Jason说的,轻轨载客量超大,遇到红绿灯有preemption优先通过。有轨电车就像是一个披着羊皮的狼,按照载客量和通行优先来看,就是有轨道的公交车(国内叫有轨电车)。有轨电车晚高峰期堵的一塌糊涂,但是非高峰期运行平稳,可以作为城市观光用。

     

    毛迪安:注意图中有轨电车行走路线,在变道和转弯的时候会提供单独相位。但不是preemption,没有优先权。而且由于和机动车混合行驶,经常遇到这样的情况:有轨电车踩到了detector,单独相位也提供了,但是有轨电车前方有一个小汽车阻挡,以至于时间浪费掉谁都走不了,产生了cycle failure。

      徐峰:@戴高_重庆攸亮  600多条应该是国内所说的公交车了。在市区应该是没有优先,其他地区不了解。@毛迪安  迪安是东道主了,谢谢共享超新的系统图和文章。

      徐峰:田老师等和Portland的Peter koonce 都很熟,可以搞个专题交流。另外,盐湖城也可以做个好的案例。10多年前,我们在那里做信号配时工作,盐湖城用的信号系统是Siemens next phase(西门子),效果不错,现在换了中心系统,很想知道有没有更新系统。

      紫峰:像波特兰这种才60多万人口的城市,人口密度是每平方公里1700人,大约是纽约人口密度1/6,可能比较适合公交优先。公交优先比较复杂,应具体问题具体分析。公交优先的运行效率与站点布局,人口密度,行人/自行车/机动车流量等等太多因素有关。依站点布设为例,纽约有不少公交线路不适合bus优先,因站点太密,即使在bus专用道上也跑不起来。

      李欢:波特兰的公交优先是分层次的,地面轨道的优先级别高,有preemption,其他公交的优先级别低,也就提供个priority,市中心还有transit mall。 有轨电车起到的作用是带动珍珠区的经济发展和城市建设。这种城市可以借鉴的是管理方法和手段,公共交通等城市系统井然有序,跟城市发展历史也有关。

      张福生教授:@田宗忠_内华达大学 有机会您调查一下国内的公交优先控制,不用看优先方法,只需看看检测模式,就知道绝大多数都是假优先。

      田宗忠教授:@张福生(北方工业大学) 我对公交优先了解不多,不过对于其效果还可略知一二。就中国现在信号控制的水平,连感应控制都没有,还怎么做优先?如果是当然优先,那不是乱成一团?主要是公交量太大。

      徐洪峰:不加区分的针对所有类型的公交车辆实施的公交优先,都是伪优先。拿一个交叉口举例,各进口方向同时有市政府主要领导的车,大家都要优先通行,好吧,结果会怎样?

      田宗忠教授:德国按说公交优先应该做的不错。但上次柏林实地考察效果也不好。那条街没有公交专用道,车辆数不小,所以信号一直处于过渡状态。他们用当然优先控制。

      李克平教授:@Zong Tian (田宗忠)内华达大学 :真正意义上的公交优先在信号控制领域属于高端技术,需要极其精细化的技术条件和知识,还要检测、通讯系统的配合,信号机的强大功能支持,绝非简单的事情,不是谁上来都可以做。国内现在的情况是吹牛皮大有市场,谁都号称实现了公交优先,但看细节,大部分只不过实现了公交的位置检测以及信号给予固定时间的绿灯延长而已,基本上都没有公交检出机制,所以都无法应对具有多方向、多路公交请求的能力,以及根本无法平衡公交优先与其他交通流的利益矛盾。

    王园园:中国大规模的建有轨电车会对道路公交信号优先发展提出需求,也许能带来促进。

      徐洪峰:武汉有轨电车系统有检出机制,而且从工程的角度看,很必要也很复杂,多个冲突方向都有频繁的优先请求,还有必要优先?

      张福生教授:克平老师说的:"大部分只不过实现了公交的位置检测以及信号给予固定时间的绿灯延长而已",能做到这个的已经算是不错了,更多的是指鹿为马,只是装了设备,根本没有优先。

      蒋建明:国内大部分的BRT信号优先只是在路面上的渠化为公交车设置的专用车道,如果要实现真正意义上的公交优先,平峰时段还要有一定量的绿信空间,进入高峰后,基本没有绿信优化空间,而且很多情况下公交入站就跟轨道交通车似的,来的不是一辆、两辆车,而是一条车龙。

      张福生教授:@王园园_同济 ,有轨电车优先虽然控制方法复杂,但是工况条件相对要好很多,信标、环线、转辙机状态、车上系统等都有严格保障。

      王园园:@张福生(北方工业大学) 对的,轨道交通自身可靠性高;但是国内道路信号控制水平本来就不足,又来个车长、加速度都和汽车有区别的新东西,挑战很大。

      蒋光胜:公交信号优先要解决公交车辆的位置准确实时检测才行,只是进口检测,没有出口检测,解决不了问题。有对信号机要求比较高,不能只是绿灯延长,红灯早断,要有优先后的信号补偿才行。何时给优先的控制策略现有的信号机大部分都没做好。

      李欢:得结合交通规划和城市规划,创造公交优先的道路条件,其次结合信号优先,这就是为什么说Portland的案例是跟城市发展有关的。

      王园园:信号优先还得和其他方向方式的绿灯时间要求约束相关起来。在国内的大路口,行人过街和电动车尤其关键。

      李克平教授:公交优先有不同的层次和不同的方法,有粗有细,有优有劣,当然不是"有"或"没有"这么简单! 国内的基础理论、学者和管理者的认识、信号系统的水平都还不具备实现高水准公交优先的条件。我超近在编写一份公交优先控制的规范,提出了公交优先的23项内容,请大家提出补充意见和建议,以便修订。

      李克平教授:公交优先信号控制依据规划设计、宏观以及微观层面考虑因素的不同,从低至高分为6级,见表6.1-1,其中"S(Should)"表示应具备该要素;"C(Could)"表示宜具备该要素;"N(Needn't)"表示不必具备该要素。

    公交优先信号控制等级划分

     

      张福生教授:@李克平_同济大学 看了您的《公交优先的内容》,非常好,有两点建议:一是关于微观层面的"检测策略",建议增加"公交检测的时间精度",用以描述公交检测点到达停止线的时间误差,目前国内很多城市的公交优先系统在这一点上都很差,例如使用RFID检测,检测位置误差达几十米,造成旅行时间误差十余秒,优先基本上是形同虚设;二是"请求响应",建议增加"公交优先响应限制条件",当道路服务水平不允许的情况下,禁止公交优先响应。这一条与您提出的第21条"信号补偿机制"类似。(智慧交通)

  • 智能路灯不仅能疏散交通还可定位枪声

      美国AT&T公司正在和通用公司合作,为现有的照明系统安装智能传感器节点。

     

      AT&T超初是在赌城拉斯维加斯举办的CES 2017上展示了它雄心勃勃的“智能城市”计划,现在我们终于有了一个如何实现这一计划的蓝图。该电信运营公司已经与通用公司签署了一项协议,准备将当前CityIQ传感器安装到全美各地城市和市镇的路灯上,首先从圣地亚哥开始。目标是不仅提供更多的智能照明,而且还能监测交通流量,停车位,空气质量,天气突发事件,甚至枪声。

     

      当前通用正在安装的平台,是作为对圣地亚哥照明系统升级项目的一部分,该项目预算为3000万美元。这14,000盏LED路灯将使城市的能源成本降低高达240万美元。而拥有摄像头,麦克风和其他传感器的3,200个“CityIQ”传感器节点将与“物联网”连接。一份新闻稿中写道,AT&T将作为数据运营商,并为圣地亚哥部署提供高度安全的联网服务。

     

      至于公众安全性方面的担心,这些摄像头拍摄的视频画面显然不如安全类摄像机镜头拍摄的画面那么具体详细。圣地亚哥市长的一位新闻发言人告诉路透社记者:“这些是不具备个人标识的匿名数据。”

     

      城市将能够使用AT&T的M2X和Flow Designer开放平台进行交通监控,停车优化,枪声检测,空气质量监测,天气警报等。 他们还将向公民,开发商,企业家和大学开放这个平台,“创造新的收入来源,推动经济发展,使人们在城市更好地生活,工作和娱乐”,GE在一个早期的新闻发布会上提到。

     

      当然,不是只有AT&T和GE接手了这个利润丰厚的城市街道照明市场。另一家名为EnGoPlanet的公司在拉斯维加斯的路灯上安装了太阳能电池板和传感器。 然而,AT&T和GE有巨大的覆盖面和各类资源,会有利于他们进入更多的城市。(新浪科技)

     

  • 预防交通拥堵 自动驾驶汽车如何做到

      每年,美国的司机都会因为交通拥堵损失1600亿美元和70亿小时,并承受心理上的焦虑。超近伊利诺伊大学香槟分校的一项超新研究表明,在20辆有人驾驶车辆中加入一辆自动驾驶汽车都可以产生明显的舒缓交通堵塞的效果。

      那么,自动驾驶汽车能否预防交通拥堵?科技日报记者采访了相关专家。

      25座超堵城市11个在美国

      今年2月,知名的交通分析和车辆服务公司INRIX发布超新的城市拥堵排行榜,美国第二大城市洛杉矶名列榜首。

      这份榜单分析了38个和地区1064座主要城市的拥堵状况,结果显示,2016年,美国在发达中超拥堵,25座超拥堵城市中11座位于美国。

      因为交通拥堵,2016年洛杉矶市民高峰时段出行需平均多耗费104小时,而美国这一指标的平均数据是48小时。排在洛杉矶之后的是莫斯科、纽约、旧金山和波哥大,年拥堵多耗时分别为91小时、89小时、83小时和80小时。

      美国城市中,在拥堵时段占全年驾驶时间比例方面,波士顿以13.4%名列,纽约和旧金山都达到12.8%,洛杉矶为12.7%。

      严重的交通拥堵不仅浪费时间,还与经济挂钩,榜单首先计算了拥堵给美国驾驶者造成的直接和间接经济损失。INRIX估计,美国2016年这一数据为将近3000亿美元,平均每名驾驶员1400美元。在这方面,纽约年损失超大,达到169亿美元,平均每名驾驶者2533美元;洛杉矶以年损失97亿美元、平均每名驾驶者2408美元名列第二。

      为缓解交通拥堵,洛杉矶选民去年11月投票公决,同意增加营业税,在未来40年中筹措300亿美元发展城市路网和公交系统。

      需求大、汽车多造成拥堵

      INRIX公司分析认为,25座超拥堵城市中11座位于美国,原因包括:美国经济保持稳定、主要大城市周边城镇化进程不断展开、就业率上升和汽油价格较低。

      在中国,交通拥堵同样困扰着人们,在超近一份中国堵城排行榜中,北京、上海、广州位列中国堵城排行榜前三名。

      “北京的道路拥堵主要因为出行需求导致,问题的根本是有限路面资源无法满足日益增长的全域私家车出行需求的问题。”北京交通大学交通系统科学与工程研究院闫学东教授说,北京市日均出行需求在2016年的稳定增长,是导致北京市域

      局部区域行程速度下降的关键原因。

      “2000万人口以上的特大城市只能主要靠轨道交通解决出行问题,但北京的城市规划是以道路交通为前提,先找地方盖楼房,再解决交通出行问题;而不是先确定轨道交通的走向和轨道交通车站位置,再在轨道交通车站周边盖楼进行高密度开发。”北京交通大学经济管理学院教授赵坚说。

      赵坚认为,北京的城市空间布局和交通设施促使人们开小汽车出行而不是乘轨道交通,而北京过多的小汽车保有量、过多的小汽车出行造成了严重的交通拥堵和空气污染等“大城市病”。

      5%的自动驾驶车就可消除启停波浪

      面对交通拥堵状况的日益加剧,无人驾驶汽车再度被提上日程。

      伊利诺伊大学香槟分校的研究者发现,某些交通拥堵有着明确的原因,例如交通事故、车队缓行,以及道路建设,但另一些时候拥堵并没有明确原因。这种“幽灵般的交通拥堵”有可能是因为某个司机龟速行驶,导致了后续车辆的连锁反应。

      伊利诺伊大学香槟分校助理教授丹尼尔·沃克介绍:“我们的试验表明,当道路车辆有5%是自动驾驶车辆时,就可以消除由人工驾驶行为导致的启停波浪。”

      在这项试验中,自动驾驶车辆通过控制刹车,减少后续车辆司机刹车的次数:从每公里9次减少至超多每公里2.5次。而这些车辆的油耗总和也下降了超多40%。

      研究团队认为,一些半自动驾驶技术也可以带来这样的帮助。现有的某些技术可以自动调节行车速度,确保与其他车辆之间的安全距离。这种技术就可以给交通安全带来显而易见的影响。

      研究人员表示,在通常交通中应用全自动驾驶技术还有遥远的距离,技术、市场和政策存在许多限制。不过,优化车辆之间的通信,提高有人驾驶车辆的自动化程度,这是在短期内可以做到的。

      对于每天花大量时间通勤的上班族来说,使用无人驾驶汽车无疑是个好消息。不过,自动驾驶汽车的优点不仅仅是油耗。每年,美国有3.2万人因为交通事故丧生,其中94%的事故是由于司机操作失误。美国交通安全委员会主席克里斯托弗·哈特表示,希望无人驾驶汽车能挽救许多人的生命。

      量产车上特斯拉个吃螃蟹

      在自动驾驶方面,特斯拉在量产车上算是个吃螃蟹的,可是这还远远不够。

      在对自动驾驶功能的定义上,美国NHTSA将其分为0—4共5个级别,超别为完全自动驾驶(无人驾驶),而特斯拉的这套Autopilot功能离完全自动驾驶显然还有一段距离。

      实际上,无论是特斯拉的Autopilot还是谷歌无人车,互联网企业和汽车厂商们对这问题都流露出了很大的兴趣。

      今年1月份,沃尔沃于底特律车展宣布正式启动超大规模的自动驾驶汽车测试项目DriveMe,同时宣布将在中国、英国、美国设立自动驾驶测试基地,并计划在2021年推出优选完全自动驾驶量产汽车。

      而在底特律车展之前的CES展会上,其开幕前夜致辞的主题就是关于自动驾驶和人工智能,一众汽车厂商们诸如奔驰、日产、大众、福特、丰田等公司也在此相继展出自家的自动驾驶汽车原型。而除此之外,百度、Uber、英伟达等互联网企业、科技公司们也曾相继展示其在自动驾驶技术上的进步。

      甚至一些拥有ADAS辅助驾驶系统的整车厂商,如今也已经和依托数据、算法技术优势的科技公司联手合作。像英伟达与奥迪及博世合作共同推动自动驾驶技术发展,而特斯拉则携手三星在自动驾驶的决策计算展开合作。

      “未来即使所有个体出行车辆全部实现无人驾驶,仍将占据路面资源,唯有实现个体出行车辆共享才能发挥资源节约、一体服务、提升效率的效益。”而在闫学东看来,“互联网+共享经济+共享交通”是未来城市交通发展的必由之路。智能网联、自动驾驶、新能源车辆运用、先进公共交通技术运用必将成为未来智慧城市和智慧交通的核心技术。(科技日报)

     

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