自动驾驶汽车的成功与机器视觉有关

拼车公司优步(Uber)在匹兹堡推出自动驾驶汽车接送乘客时引起了轰动。自动驾驶汽车已经从绘图板上走到了大街上。在这一测试阶段，优步将继续让工程师坐在驾驶座上，直到系统完全开发出来。到目前为止，在这座桥梁林立、街道蜿蜒的城市里，搭载乘客的交通工具是成功的。

这一运输突破是机器视觉和使用多种设备中继数据的重大机遇。自动驾驶汽车的制造商不只是在改变人们的驾驶方式。他们也在重新考虑安全问题。

预防思想

正在为消费者开发的自动驾驶汽车，包括改变安全系统，从使用安全气囊等对碰撞做出反应，到防止碰撞。这些主动安全系统为机器视觉系统的制造商提供了许多机会。

1989年，国际机械科学中心(International Centre for Mechanical Sciences)的一篇论文《机器视觉问题》(Issues on Machine vision)强调了视觉如此强大的原因:视觉使我们能够与环境互动，并在与周围物体没有物理接触的情况下做出决策。

正如文章中所提到的，移动中的车辆可以通过机器视觉系统不断地监控环境自动驾驶汽车行业敲响了机器视觉的大门的模式是防止事故发生。

预计汽车将使用多种成像设备和组件，包括传感器、摄像头、激光雷达(光探测和测距)和雷达。这些设备将负责监控并最终控制从车道偏离到停车的一切。

但所有好的想法都有需要克服的挑战。在自动驾驶汽车的开发中，动力和尺寸的限制需要在设计阶段解决。单是连接各种组件所需的电缆就会给车辆增加相当大的重量，并对其燃油效率产生负面影响。

2016年1月版的《汽车新闻》(Automotive News)介绍了一家汽车电气线束的主要供应商，该供应商描述了豪华汽车目前如何拥有“数英里”的电缆。但他的观点得到了认可Yazaki重新思考了自主时代的布线，是Yazaki公司正在着手为汽车制造更少的线束，因为“根本没有空间来装所有车辆需要的额外布线。”

为了跟上数字通信时代的步伐，这家全球最大的线束系统制造商正在考虑在汽车零部件之间进行无线通信。

长期的思考

在2016年9月的Auto-Sens大会上，自动驾驶汽车面临的挑战，强调了在无人驾驶汽车出现在每个住宅车道之前必须满足的几个条件。

成像解决方案需要进一步发展，因此计算距离和测距可以在所有照明条件下完成。

激光雷达被用于原型机，然而单个扫描仪的价格高达8万美元。会议提出的一个问题是，当“数百辆使用激光雷达的车辆在繁忙的多车道道路上共享同一频段”时，会发生什么?

像Yazaki这样的公司正在解决系统架构问题，但处理器和传感器的位置等细节问题仍然存在。

随着自动驾驶汽车使用量的增加，零部件供应商应该能够依靠稳定的收入来源。规格部分将需要提供“在最初实施后，甚至可能超过十年”。

自动驾驶汽车行业将改变人们与汽车的关系，以及人们对汽车表现的期望。征服道路是一项高风险的努力，它将证明自动化在不确定环境中的灵活性。商业内幕网的一篇文章指出，在优步的匹兹堡测试中，汽车必须适应人类司机Uber的无人驾驶汽车存在问题．照明的变化和恶劣的条件，由于暴风雨是其他变数，车辆将不得不谈判。

机器视觉将引导自动驾驶汽车，就像视觉系统在协作机器人中的作用一样。它将在未来的汽车中发挥重要作用，以及今天和未来工厂中的自动机器人。

自动化将成像和运动控制等领域的一系列学科和专家聚集在一起来创建系统。了解情况，获取资源A3automate.org．