Uber 的无人驾驶项目 又多了一位「小伙伴」
Uber 周二宣布，将与美国亚利桑那大学一起研发无人驾驶技术。同时，Uber 捐赠了 25000 美元给学校的光学科学学院。 「 我们将和学校里的专家一起，研究如何增强摄像头捕获到的图像质量，并以此提高自动驾驶的安全性。」Uber 的技术负责人 Brian McClendon 在采访中说：「 亚利桑那大学的光学科学学院具有很强的科研能力。我们要研发的地图构建系统和自动驾驶系统需要强大的研发团队，所以这是一个很好的开始。」McClendon 还表示这将是一项长期的合作，不过他并没有明确的说明，这项合作的具体参与人数。 亚利桑那州州长 Doug Ducey 非常支持 Uber 与亚大的这次合作，他在周二的发布会上说：「 我们要重视新科学技术的发展，这样不仅能带来新的经济增长点，也能带来新的就业机会。」 有些州的政府要求每一位 Uber 司机都要有商业保险，并且需要办理营运执照。对此，Ducey 表示：「 这样做是行不通的，政府的这些规定会影响就业率。」 州长支持通过一项新的法案，法案的主要作用就是为 Uber 这样的公司减少不必要的负担。 今年六月，Uber 在凤凰城建了一家可以雇佣数百名员工的客户服务中心。Ducey 州长对 Uber 公司的这项行为非常满意，并表示为这也要支持 Uber 公司的发展。原因嘛，还是经济发展和就业率这两方面。 显然 Uber 是下决心要研发无人驾驶了。在二月份与卡内基梅隆大学合作，一起研发无人驾驶汽车项目之后，三月份又收购了曾为通用的 OnStar 提供数字地图的公司 deCarta。这次又把亚利桑那大学也拉了进来。Uber 公司一定领悟到了那句名言，就是——「 科学技术是第一生产力」。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
「GeekCar Daily」 8.28: 美国开始用无人驾驶大卡车修路了
1. 美国将使用无人驾驶大卡车建设公路 在不久的将来，你们就能在美国佛罗里达州的公路建设施工地看到无人驾驶卡车的身影。这辆无人驾驶卡车不需要司机，是一辆「 纯粹」 的无人驾驶卡车（看起来挺吓人的）。这辆卡车是由一家来自宾夕法尼亚的 Royal Truck & Equipment 公司研发，主要有 3 种控制方式：GPS 路标导航、远程控制、主从程序。 无人驾驶卡车来了，无人驾驶小客车还会远吗？ 2. 彪马宝马联手打造智能赛车服 彪马和宝马为宝马最新推出的 CSL 3.0 Hommage R 概念赛车研发了一款智能赛车服。通过蓝牙与汽车连接之后，车手就可以利用赛车服和头盔中的传感器和显示屏及赛车进行互动，目前能在头盔上显示赛车行驶过程中的包括转速、速度、赛道信息以及维修点等各种信息。 赛车服也智能了，下一个又会是什么呢？ 3.Verizon 推出 HUM 车载服务 美国通信运营商 Verizon 最近推出了一项叫做 HUM 的服务及配件，能够使旧款车型变智能。你要做的只是插入一个 OBD 设备，每月需缴费 15 美元即可享受服务。目前 HUM 服务能为车主提供车辆记录追踪、记录停车时间、电话服务等功能。 不过在我们大天朝，这真的不新鲜了。 4. 谷歌利用普通汽车 GPS 系统追踪路面坑洞 谷歌在最近申请了一项关于路面坑洞追踪的专利。通过这项技术，谷歌能够通过普通民众汽车的 GPS 导航系统及其他配套传感器监测路面的坑洞。这些信息都会被放到固定的数据库中，其他司机能通过这套数据库避开坑洞较多的路段以及避免一些意外的发生。 充分发动群众，谷歌还是会玩的。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
44 年前的自动驾驶汽车长什么样？
今年是 2015 年，我们不停的聊自动驾驶甚至是无人驾驶的事儿，但是你知道吗？早在几十年前，就有人开始研究自动驾驶汽车了。 1971 年，英国道路研究实验室（British Road Research Laboratory）对一辆自动驾驶的原型车进行了测试，最近刚刚公开的一段视频纪录了当时的情景。 在视频里，车子的前排并没有人，仅有的一个人坐在后排，方向盘一直在自动「 抖动」 来调整方向。在车子的前保险杠位置，有一个特制的接收单元。电脑控制的电子脉冲信号通过这个单元传递给车子，以此达到控制转向的目的。 视频的最后，解说的台词是：研究人员说，自动驾驶汽车将会在 30 年内进入我们的日常生活里。也就是说，按照他们的设想，在 2000 年的时候，我们就应该进入自动驾驶社会了。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
无人驾驶汽车的普及，还面临哪些困难？
无人驾驶汽车的热潮一浪高过一浪，很多人认为它们会在不久的将来统治世界。不过理想很丰满，现实很骨感，谷歌一手搭建的科技乌托邦没那么容易实现，还有很多因素阻碍这类全自动驾驶汽车走入千家万户，比如下面这些因素。 伦理困境 无人驾驶汽车的主攻方向之一就是避免碰撞，特别是与人的碰撞。不过让我们假设这样的情景：一位母亲突然推着童车走上马路，而汽车没有足够的时间刹停。 它会为了躲避童车而转向迎面而来的车辆吗？这样可是会威胁车里的乘客和其他人的生命。如果把童车换成一只突然窜出来的小猫呢？谁来替无人驾驶汽车做选择？编程的工程师谁能付得起如此大的责任？另外，如果不同意这一默认的伦理设定，你有权推翻它吗？ 人们对无人驾驶技术是否能 Hold 住这么复杂的选择依旧有很多疑虑。 当然，汽车业界很清楚它们面对的这一系列伦理困境。今年秋天，奔驰的母公司戴姆勒集团就将第一次召开名为「 自动驾驶，法律与道德」 的会议，制造商也都就这一系列问题请教了哲学家和伦理学家。 不过，就这些问题，哲学家们也没能达成共识。但是现下业界迫切需要在这些问题上达成全行业的共识。 到底是谁之过？ 无人驾驶汽车会严格遵守交规，再加上布满车身的摄像头、传感器、雷达和超快的反应速度，毫无疑问会大大降低事故率（现在 90%的事故都是由驾驶员操作失误引起的），不过无人驾驶也不是完美无瑕的。 它们肯定偶尔也会出事故，甚至造成伤亡，毕竟一些在美国做测试的无人驾驶汽车已经发生了事故。所以如果发生了事故，到底该谁来负责呢？所有者？汽车制造商？失效部件的制造上？还是软件公司？ 现在我们还有很多现实和法律问题急需解决，特别是发生事故后最终事故责任谁来承担的问题。 也有观点认为，如果车上乘客完全不会驾驶，行车任务由汽车自行完成，那么出了事故厂商就应该负责。 就像飞机上的黑匣子，行车记录仪未来也会成为汽车的标配。不过这样也会造成一些个人隐私方面的问题，如到底谁可以拥有记录仪里的数据和谁对这些数据拥有读写权。 想要理清这一系列问题，还需要数年的时间和无数法律上的争论，更不用说在国家和国际范围内制定新的法规了。 无人驾驶技术还不够成熟 许多半自动驾驶技术在现在的汽车上已经得到了大规模的普及，比如紧急制动，定速巡航，自动泊车和车道保持。今年，福特还准备推出自家的自动限速识别技术，戴姆勒也将在德国进行自动驾驶卡车的测试。不过这些离真正的全自动驾驶还差的远呢。 TRW 是世界最大的工程公司之一，专注于驾驶安全装备的研发，其董事长 Andy Whydell 近日表示雷达的有效探测距离为 200-300 米，但超过这一范围就无能为力了。「 所以高速行驶时留给传感器做出反应的时间不太充足，我们正在努力让传感器探测距离超过 400 米。」 在一些特殊条件下，如雨天，大雾或降雪时，激光和摄像头也会变迟钝。所以在北半球其可靠性会大打折扣。 即使强大如谷歌，也不得不承认他们的无人驾驶原型车在坑洼路上举步维艰，而且从未在雪中进行过测试。我们还可以再想象一下，如果有人驾驶汽车不让路，无人驾驶汽车如何在高峰期里逃离十字路口呢？ 标准化，想说爱你不容易 像飞机一样，无人驾驶汽车之间也需要一个应答系统来进行直接的交流，如相互发送坐标，行驶速度和目的地。不过常年较劲的各个厂商愿意支持相同的车对车通讯标准吗？ 「 无人驾驶汽车现在面临最大的挑战就是标准化。」 研究公司 Frost&Sullivan 交通运输部门的负责人 Pietro Boggia 说道。「 说到数据分析，就离不开业界共享，这就需要汽车上搭载开源软件，不过这样的话就会涉及到制造商的商业机密。」 换句话说，在一个竞争日趋白热化的市场中谈合作，是不是有些天方夜谭了？ 安全隐患 未来汽车会越来越依赖互联网，以便实时更新交通数据，音乐和社交网络状态。也许车对车通讯会迎来一个业界标准，但现下这一纽带却面临着一些安全问题。 最近研究人员通过手机网络成功黑进了吉普切诺基的车载互联娱乐导航系统，而后成功对汽车进行了远程控制。随后菲亚特克莱斯勒集团发起了召回，涉及旗下 140 万辆车。这次召回将堵上这一漏洞并对其安全性进行提升。 曼彻斯特的 NCC 集团在类似的调查中还发现，一些汽车车载系统的漏洞让黑客有机可乘，他们甚至可以远程控制刹车和转向。黑客是通过数字音频广播无线电信号发起攻击的。 我们真的需要无人驾驶汽车吗？ 驾驶可以成为一项运动，我们爱速度带来的肾上腺素狂飙，爱汽车带给我们的无拘无束。而这些乐趣的重要来源之一就是亲自驾驶。 但是坐上了无人驾驶汽车，我们会变得消极和懒散；汽车退化成了日用品，成了为了移动而乘坐的单纯工具。这样还有什么驾驶乐趣可言？对于驾驶员的调查也显示对于科技的进步我们还是有些矛盾心理的。 不过对于老年人和残疾人士，无人驾驶汽车可真的是救星，多数专家认为这类车辆未来应被限制在专门指定的城市道路上行驶。 但不论如何，给车设定好目的地就能撒手不管，然后坐在后座看报纸，对多数人来说，这就像是科幻小说一样神奇，实现了也挺让人激动的。（本文由雷锋网编译自 BBC）欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
想买一辆无人驾驶车？没那么容易！
当大家在聊无人驾驶汽车概念的时候，往往心中会各种 YY：什么时候无人驾驶车才能进入市场呢？什么时候才能买一辆开开呢？这些看似很寻常的问题，其实都是基于一个假设上做出的——无人驾驶车的消费群体定位于普通大众。 可是，这个假设却是错误的。它低估了无人驾驶车辆行驶环境的复杂性。事实上，在初期，无人驾驶汽车可能并不适用于个人用户。 无人驾驶只能在特定的区域内应用 相信所有车主都想让他们的车在大部分地区以及大部分天气情况下正常行驶。这看似最基本的要求，对于无人驾驶车来说，无异于是一个非常大的挑战。 对于汽车制造商来说，为了满足这一要求，他们必须得要开发一个详细的、包含全球信息的高精度地图。 这可是一个非常艰巨的任务。因为这种地图的复杂性远超过一般的街景地图（比如谷歌，苹果），它涉及到了天气，雨雪等覆盖物等其他因素。 到现在为止，还没有人清楚这种地图的结构是怎么样的。 另外，在开发好这个地图之外，他们还必须投入巨额资金去维持和更新。他们还得开发足够先进的算法，能在各种天气情况下（无论是干旱，小雨，大雪还是暴雨）都能够正常提供支持。 但是，如果无人驾驶技术应用于商业领域，那么上述的困难都并不是问题。 因为出租车或者巴士往往都是在特定的路线之间提供服务，这就不涉及到极端天气的问题，也避免了十分耗时的全球数据收集。 这也是为什么目前是一些出租车公司（比如 Uber， Car2go）超级热衷于研发无人驾驶技术的原因。 无人驾驶技术将会给运输公司带来巨大利润 在大城市，你可以在任何位置、任意时间，仅仅通过手机 App 轻松叫到出租车。一个无人驾驶出租车将会在几分钟内到达，他们会用最快捷的路线承载乘客去目的地，当乘客下车之后，他们又会去新乘客那里。这群「无人驾驶车队」甚至不需要停车的成本。 这样一来，「无人驾驶车队」为公司节省了人工费不说，还节省了停车费。 在一个地区内，有着更多的「无人驾驶车队」，就会吸引更多的消费者，盈利自然也就越多。换句话说，这个领域谁先占有了先机，谁就能分到最大的蛋糕。 在这一点上，生意人早就打好了自己的算盘：企业家和投资者们都很早就开始有所动作了。他们的策略是先在那种没有极端天气的大型城市推广，等到技术成熟了，再推广到其他的地区。 在技术前期，「无人驾驶车队」这种商业模式更易召回和维修 具体来说，就是当无人驾驶汽车「 发生车祸」，「 软件需要更新」 或者「 零件需要维修」 时，生产商可以非常轻松的召回所有车辆，并且厂商也能时刻收集「无人驾驶车队」的数据。 这一点对于无人驾驶技术早期的发展是非常重要的，收集到的这些数据非常有价值。厂商可以根据数据来继续开发技术，也可以通过分析这些数据来派遣服务团队去不同的地方工作。 我们可以试想，如果是第一批无人驾驶车是卖给消费者的话，那么里面涉及到的「 升级」、「 召回」 和「 数据收集」 是不太容易的。因为当汽车卖给不同的车主之后，技术开发团队就不太容易时刻监控这些车的情况了。 无人驾驶技术应用到商业模式更安全 上述所说的「无人驾驶车队」在城市里，就算是以非常低的速度（50km/h），也可以非常高效的运营。这种低速在一定程度上降低了它的风险。 而如果是单独卖给车主的话，他们不太可能会愿意自己的新车一直以低速状态行驶。所以这样一来，卖给车主的车风险也就增大。 现在基本上大家已经明白了，第一辆无人驾驶车很大可能性不会被卖给消费者，而是会用于商业用途。比如说出租车队、巴士队之类，而且它们也很大可能只会在特定的城市中运行。 所以，如果你自己想要买一辆无人驾驶车，估计得再等些年吧。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
谷歌无人驾驶汽车首次发生人员受伤事故
谷歌周四表示，无人驾驶汽车原型车近期首次发生了人员受伤事故。 在这起事故中，一辆经过谷歌无人驾驶技术改装的雷克萨斯 SUV 在谷歌总部所在地加州山景城被其他车辆追尾。在山景城，谷歌 20 多辆无人驾驶汽车原型车正在上路测试。 谷歌表示，这起事故发生于 7 月 1 日。3 名乘坐这辆无人驾驶汽车的谷歌员工表示，他们的颈部轻微受伤。在前往医院检查并确诊无恙后，他们已返回工作。而事故中另一方车辆的司机也表示，事故导致了颈部和背部疼痛。 在加州，无人驾驶汽车在上路测试时必须配备驾驶员，从而在紧急情况下接管车辆。谷歌通常也会安排另一名员工坐在前排副驾驶位置，记录汽车行驶的细节。在这起事故中，谷歌无人驾驶汽车的后排还搭乘了一名员工。 谷歌对无人驾驶汽车进行了大笔投资。谷歌认为，无人驾驶汽车将改善道路交通安全，而相对于人工司机也要更高效。 谷歌表示，在无人驾驶汽车持续 6 年、行程 190 万英里（约合 306 万公里）的测试中，这是第 14 起事故。谷歌此前表示，该公司的汽车从未导致过任何碰撞。2011 年时，谷歌一名员工曾驾驶无人驾驶汽车追尾了另一辆汽车，但当时这辆汽车并未处于无人驾驶模式。 谷歌表示，在 14 起事故中，有 11 起都是其他车辆追尾了无人驾驶汽车。 在周四发布的博文中，谷歌无人驾驶汽车项目负责人克里斯·乌尔姆森（Chris Urmson）表示，无人驾驶 SUV「 经常由于其他司机的分心而被撞」，这些司机有可能正在低头看手机。乌尔姆森表示：「 明显的问题在于人工失误和注意力不集中。」 在电话采访中，乌尔姆森表示，他的团队正在研究，在发生碰撞前，无人驾驶汽车能否通过某种方式提醒对方车辆分心的司机。鸣笛可能是一种方式，但乌尔姆森表示，这样做可能会打扰山景城的居民。 关于 7 月 1 日的事故，谷歌已向加州机动车部门提交了报告： 谷歌 SUV 正在无人驾驶模式以每小时 15 英里（约合 24 公里）的速度跟随另两辆车行驶，当时 3 辆车正在接近一个绿灯的十字路口。 由于路口对面堵车，第一辆车选择了减速停下，以免堵塞路口。因此谷歌无人驾驶汽车和另一辆汽车也选择了停下。 在 1 秒钟的时间里，第 4 辆车以 17 英里（约合 27 公里）的时速追尾了谷歌的汽车。车载传感器显示，对方车辆没有刹车。 该车的司机报告了「 轻微的颈部和背部疼痛」。SUV 的后保险杠轻微损坏，而对方车辆的前保险杠脱落。 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
那辆呆萌的谷歌无人驾驶车，里面到底长啥样？
谷歌无人驾驶车保持着特别高的关注度和曝光度，但是大多数图片拍到的都是外观。它圆润，紧凑并且还有一些可爱，但是这已经不够满足很多人的好奇心了。 所以，来看看这辆车里面到底长啥样吧。 上周，谷歌把一辆原型车带到了一个教授音乐与艺术的社区大学里，并且允许大家进到车内去一探究竟。 从流出的图片中我们可以看到，里面有很宽敞的座椅，但是没有方向盘。车子有一种矮胖的、玩具般的美感。 华盛顿邮报的马特·麦克法兰评论说，车子的内部设计在时尚和实用之间，更加偏向于后者。比如车子前面有一个成桶形的储物空间，地板的设计也十分便于清洗。虽然车内还没有使用皮革这种高档的材料，仪表板的样子也并不是那么时尚，但毕竟这还是一辆早期的原型车。在它真正投产之前，肯定还会经历好多次改进的。 美国的法规要求，现阶段的无人驾驶汽车必须要有方向盘等设施。但是谷歌周末展示的这辆车，工程师们把方向盘给拆除了。拆除了转向系统后，乘客的腿部空间会有一个明显的提升。和谷歌无人车组另一辆经常出境的雷克萨斯相比，这辆无人驾驶汽车在实用性方面已经得到了很大的提升。 当然，这也并不是谷歌无人车第一次被曝光内饰，在网上就有谷歌邀请民众体验无人车的视频，从中可以看到车子内部的情况，只不过那个时候还是这辆车的早期版本，内饰配色和布局也和现在的版本有所差异。可以看这个视频： 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
无人驾驶汽车事故：倒不如称它们为「里程碑」
终于，美国加州机动车管理局（DMW）在美国时间周四发布了关于自动驾驶汽车事故的报告。之前 DMW 一直拒绝公布关于无人驾驶汽车事故的一些记录，理由是这些包含个人信息的记录根据加州法律是保密的。在美联社和非盈利组织 Consumer Watchdog 的质疑和批评下，DMW 终于「 妥协」，但对于涉及个人信息的部分仍然保持保密，仅公开事故其他的一些细节。 这次 DMW 公只是公布了其中 7 次无人驾驶汽车的交通事故：6 次来自科技巨头谷歌，1 次来自汽车零部件供应商德尔福。报告相较于前段时间谷歌自己的一份事故报告，事故时间上精确到了某一天的某个时间，同时也佐证了谷歌保重中宣称的「 大部分事故是在自动驾驶模式下，由其他车辆引起的」， 并且事故并没有造成无人车上的司机以及其他车辆的人员的伤害。 谷歌和德尔福之前都有声明过这些事故几乎都由其他车辆造成，其中 谷歌更是决定每月发布关于自己无人驾驶汽车的详细报告 。下面我就来看看谷歌发布的报告细节。 谷歌无人驾驶汽车项目的总体数据 无人驾驶车辆：23 辆雷克萨斯 RX450h SUV（目前主要在加州山景城街道行驶），9 辆原型车（目前主要在封闭测试场里面自动驾驶）行驶里程：自动驾驶模式 1011338 英里，人工模式 796250 英里。平均每周在外部街道上进行 10000 英里自动驾驶。 一些典型的无人驾驶场景： 1. 对于紧急车辆的反应 谷歌无人驾驶汽车能够对于不同行为的卡车、小汽车、摩托车有一个「 理解」，同时做出相应的反应。比如下图例子，谷歌的无人车在红绿灯前停止，当绿灯变亮的时候它监测到了前右方有一辆救护车（图中顶上有两个小点的紫色长方体）正在横行，它就保持停止状态直至救护车通过交叉路口。 2. 对于移动物体的预判 自动驾驶汽车对于预判移动物体的行动轨迹十分擅长，即使是在夜间。下图的例子就是无人车探测到了前方正在移动的两辆自行车，并且对于其接下来的行动轨迹进行预判，做出相应反应。（小的红色长方体是自行车，其中一个带圈的蓝色线就是预判行动轨迹。）谷歌无人车事故汇总 2010 年 5 月：谷歌的一辆普锐斯自动驾驶汽车在人工模式下在山景城的 Central Expressway 的红绿灯前被一另一辆汽车追尾。事故没有造成人员受伤，但是谷歌的这辆车受到一些损伤。 2011 年 8 月：同样是普锐斯，人工模式下在山景城的 Charleston Road 上追尾了另一辆汽车。 2012 年 10 月：普锐斯在自动驾驶模式下在 Amphitheatre Parkway 上被另一辆车追尾。 2012 年 12 月：谷歌的一辆雷克萨斯自动驾驶汽车在人工模式下在 Highway 101S 上被后方车辆以 20-25 英里每小时的速度追尾。 2013 年 3 月：雷克萨斯在 highway 680S 上以 63 英里每小时速度行驶，右方车辆闯入其所在车道与车身碰撞，雷克萨斯上的工作人员立即采取了人工模式接管。 2013 年 10 月：雷克萨斯在 Rengstorff Avenue 上慢速行驶接近一个交叉路口时被追尾。 2014 年 3 月：雷克萨斯在 Highway 101N 在交通不畅的情况下被后车连环追尾。 2014 年 7 月：Phyllis Avenue 上雷克萨斯在人工模式下等待右转到 Grant Avenue 的时候被后车碰撞。 2015 年 2 月：雷克萨斯在 El Camino Real 附近在自动驾驶模式下交叉路口出与另一车在右后轮出碰撞。事故前无人车已经开始探测到情况进行采取刹车行为。 2015 年 4 月：Castro St 附近雷克萨斯在右转时候无人驾驶模式下和其他车辆轻微碰撞。 2015 年 4 月：雷克萨斯在 California Street 自动驾驶驾驶模式行驶，另一辆车从车右边超越剐蹭掉了右边的传感器和反光镜。 2015 年 5 月：雷克萨斯在 Shoreline Boulevard 自动驾驶模式下在红灯前的车辆群中停止，另一辆车从后面撞上后保险杠以及传感器。 从上面的表格可以看出事故次数慢慢在上升，且今年数量相较尤为多。我想这个数据的背后正说明了无人驾驶其实是在进步，因为测试的车的数量越来越多，测试的里程和范围越来越大，这些无人驾驶汽车肯定会遇到这样那样的事故。不过及时披露这些事故信息也很有必要，一方面可以让大众知晓目前的无人驾驶汽车发展中的一些情况，另一方面同时可以也让无人驾驶汽车的发展制度化。 目前谷歌有 … 继续阅读
百度无人驾驶汽车下半年问世?
在日前举行的中国云计算大会上， 百度 高级副总裁、技术战略委员会主席王劲表示，百度将在今年下半年推出无人驾驶汽车。不过，百度自己并不会造车，它将与第三方汽车厂商合作制造。 据介绍，百度将利用现有的大数据、地图、人工智能和百度大脑等一系列技术应用到即将到来的无人驾驶车中。王劲还透露，过去的百度一直是连接人和信息，而今天百度正在连接人与服务。 此前，为了增加百度地图的准确性，百度还收购了芬兰的一家技术公司，来增强其大数据方面的表现。 此外，百度大脑基于计算机和人工智能，模拟人脑思维的模式，拥有 200 亿个参数，通过模拟人脑的无数神经元的工作原理进行再造：存储及「 思考」。可以说，百度在无人驾驶领域已经做足了准备。 实际上， 谷歌 无人驾驶汽车已经经过上路测试，未来百度和谷歌的无人驾驶汽车的对比势必会引起业界的一番热议。（本文转载自 雷锋网）