优步最近的碰撞，它对自动车辆的未来的影响以及为行业提供动力的机器视觉技术

优步技术公司(Uber Technologies Inc.)的一辆自动驾驶汽车在亚利桑那州坦佩市(Tempe)撞死了一名行人，之后该公司决定停止在匹兹堡、旧金山、多伦多和凤凰城等城市的自动驾驶汽车现场测试，这可能是此类事件的首次发生。据报道，这名行人突然踩到自动驾驶汽车前面。随着有关部门继续调查周日晚上发生的事件，这可能会成为焦点。

优步已经停止了所有在公共道路上的实地测试。

目前已知的情况是，该女子在人行横道外过马路时被撞。这款自动驾驶汽车确实有一名人类安全驾驶员在车内监督，他表示，事故发生时“就像一道闪光”。主管还报告说，他们的第一个迹象是碰撞本身的声音。一些密切关注该行业的专家表示，当发现没有采取刹车或转向措施以避免碰撞时，他们发出了重大警告。事故发生在当地时间晚上10点左右，当时行人被救护车送往当地医院。她后来因伤势过重而不治身亡。当地政府表示，优步正在全力配合坦佩警察局的调查。

事件对自动车辆行业的影响

该事件对自治车辆的高度审查的社会整合具有深远的影响，其中包括机器视觉和AI希望彻底改变汽车行业，我们如何旅行以及城市人口中心如何运作。已经是数十亿美元和多年的研究，这些公司是由Alphabet Inc.，通用汽车公司和百度Inc.等公司投资的。

自主车行业可以在公众感知方面留出几年。

在过去五年中，自动驾驶汽车取得了相对长足的进步，很大程度上是因为围绕该技术的监管体系相当宽松。就在去年，美国运输部(Department of Transportation)消除了自动驾驶汽车测试方面的重大障碍。许多专家担心，最近的事件将对自动驾驶汽车未来的监管环境产生重大影响。与交通部的行动形成对比的是，美国国家运输安全委员会(National Transportation Safety Board)已经开始对此事展开自己的调查，并派遣了一个调查小组前往坦佩进行更深入的调查，还主张对自动驾驶汽车实施更严格的政策。

机器视觉是自动驾驶汽车的基础

尽管自动驾驶汽车近年来备受关注，但这一概念并不新颖，为这一概念提供动力的视觉技术自上世纪60年代以来一直在发展。斯坦福研究所的Shakey是第一个利用计算机视觉系统导航地形和障碍物的移动机器人。随着技术的不断完善，喷气推进实验室(JPL)的机器人和斯坦福推车(Stanford Cart)也随之出现，尽管目前无人驾驶汽车所使用的机器视觉和人工智能系统的水平无法与之相比。

更多现代视觉系统将出现，例如拉尔夫视觉系统，帮助汽车使用评估道路曲率的采样图像，并确定车辆相对于巷道中心的定位。如今，LIDAR是一种基于轻的雷达视觉，是选择的系统。By utilizing a series of “eyes” embedded within the autonomous vehicle’s body, it functions using sensors that send out pulses of invisible light from lasers and records how long it takes to receive a signal back from the surface of an object, in this case, the light’s reflection. Camera-based methods are also utilized as autonomous vehicle vision systems. These systems help create 2D and 3D images of objects just like a human eye would. In this case, multiple cameras are positioned around the vehicle to provide a full field of vision that mimics that of a real driver. Specialized software is then used to “learn” human behavior and model the objects adjacent to and within the roadway.

2017年底从以色列启动Adasky出现的自主车辆系统的第三次视觉方法。Adasky系统利用远红外（FIR）的看法，即公司已作为VIPER。

该技术不是新的，但Adasky首席执行官AVI KATZ声称他们是第一个将技术应用于自主车辆视觉系统的技术。该系统采用补充外围视觉系统和传感技术，如LIDAR，雷达和相机。根据KATZ的说法，对物体的分类，识别和检测的增加能力使自动车辆能够更好地理解和与周围环境进行互动，从而使它们更加安全。

超越道路的机器视觉

机器视觉系统在道路和装配线上都变得非常先进。强大的软件和组件能够识别这些物体的周围环境，并使它们能够更精细地与周围环境交互。目前使用的机器视觉系统主要控制基于图像的检测、过程控制和机器人引导。虽然自动驾驶汽车和未来技术获得了媒体和普通大众的最大关注，但机器视觉已经对我们的日常生活产生了难以置信的影响。的确，机器视觉影响着我们日常生活的很多方面，从汽车的零件，食品的外观和包装，医疗设备的质量，甚至实验室样本在到达目的地之前都要通过某种机器视觉系统。

机器视觉是我们日常生活的一部分。

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