无人驾驶商用汽车拍照技巧,无人驾驶商用汽车拍照技巧***

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于无人驾驶商用汽车拍照技巧的问题，于是小编就整理了1个相关介绍无人驾驶商用汽车拍照技巧的解答，让我们一起看看吧。

1. 自动驾驶汽车如何处理雪地道路？

自动驾驶汽车如何处理雪地道路？

很高兴能够回答您的问题。

目前市面上自动驾驶汽车面对雪地道路是无法有效识别的。不仅仅是雪，无论任何障碍物，只要覆盖住了公路的标识线，自动驾驶系统均无法识别。

我们以特斯拉为例：

特斯拉的***上面宣称，model3配备先进的完全自动驾驶硬件，目前已实现outopilot自动辅助驾驶，通过OTC软件升级车辆还可以不断升级完善，并将在未来实现完全自动驾驶。

而model3所配备的硬件有：一个前置雷达，探测前方较远距离的障碍物，最长可达160米；12个超声波传感器，探测附近车辆降低碰撞风险，***泊车；8个摄像头传感器。雷达和超声波传感器只能探测障碍物，而摄像头才能够识别道路标示线，也是自动驾驶系统的眼睛，结合强大的中央处理器，实现了视觉神经网络。这就是特斯拉自动驾驶系统的核心。

既然特斯拉的自动驾驶系统是靠视觉来识别道路，那么就跟人一样，如果在一个陌生的地方，遍地都被大雪覆盖，我们人眼也无***确识别道路，汽车也一样。所以当系统无法有效识别道路交通标识线的时候，系统会提示自动***驾驶系统无法使用。

目前特斯拉自动***驾驶系统autopilot是行业的标杆，无论是识别成功率，还是工作逻辑都在不断的迭代升级，逐渐趋于完美。尽管如此，依然无法在道路标示线被遮挡的情况下正常工作。所以目前现有的自动驾驶技术想要真正实现无人驾驶，还有很长的路要走。但我坚信这一天一定会到来，让我们共同期待吧。

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题主应该想说的是：在雪地路面上，道路上的标识都被遮盖，对自动驾驶模式是很大的挑战。

确实如此，雪天和结冰环境是自动驾驶汽车的痛点。当在雪地行驶时，摄像头很难识别道路标识，虽然可以通过地图系统***识别，但如果遇到部分路段更新不及时，或地图精度不够，问题就麻烦了。当前GPS全球卫星定位系统的精确度仅为“米”级，根本无法满足自动驾驶车辆对于精确定位的要求。

我们知道Waymo现如今是综合实力最强的自动驾驶公司，在从google分拆前，就已经进行了长达200万英里的自动驾驶路测，不过google当时未在寒冷气候和雪地环境中测试无人驾驶汽车，所以雪地自动驾驶难度可见一斑。

事实上，直到现在，糟糕环境下都不建议启动自动驾驶模式。

现在的发展思路基本是——依靠高精度地图（精度可以达到厘米级别）。

高精度地图就好比越野比赛中的“路书”，甚至比路书还要精确。它包含有道路的完整信息，比如道路标志、指示信号、地形、地标、地势信息等。通常，高精度地图是通过卫星定位并***视觉传感器校核，所以不需要太过担心看不到路面的情况。

我们拿荷兰公司VTT举例，他们是北欧地区最大的综合研究机构，北欧的环境大家知道，冰天雪地。VTT的思路就是使用了高精度地图来实现车辆定位。其自动驾驶汽车可以在雪地（约7.6厘米厚）上，以大约25英里/时的速度行驶。

困扰自动驾驶汽车的技术屏障有哪些？

• 雪地驾驶
  

  道路维护

  人工指挥

  很多人认为自动驾驶汽车等于安全，尤其是对驾驶技术不娴熟的新手司机而言，似乎在复杂的冰雪湿滑路面、山路陡坡或一些户外的碎石土路上自动驾驶能够更安全。然而这种认定是完全错误的，往往是在这些复杂路面上自动驾驶功能不能使用，因为这设计到“巡航驾驶”与“ESP系统”的冲突。

  定速巡航指利用控制程序锁定车辆的车速，ECU行车电脑会根据设定车速实时调整发动机输出功率；在不同的路面上发动机输出功率会自动降低或升高，比如车辆在爬坡时行驶阻力加大车速会下滑，此时想要维持“定速车速”则需要主动加大进气量与喷油量提升扭矩与功率，如果坡度较陡的话甚至还会自动降档而放大扭矩。在正常路面行驶没有问题，但在湿滑路面问题严重。

  ECU只能侦测到车速的变化而调整输出功率，并不能检测到车轮与地面的摩擦系数的变化。那么如果在湿滑路面爬陡坡时，ECU通过降档与增扭的方式为车轮输出了瞬间变大的扭矩，此时扭矩则可能轻易的超过车轮与地面的摩擦系数——打滑。即使车辆有ESP车身稳定控制系统，在定速过程中车辆也是先打滑后修正，然而在中高速驾驶过程中车轮瞬间的打滑也有可能让车辆侧滑或侧翻。

  综上所述，定速巡航不能在湿滑路面使用，而汽车的自动驾驶功能却是建立在“自适应巡航”的基础上实现。其功能包括即时侦测前方路况的障碍物或车辆，随着前车的车速自动升高或降低，或者进行有效的刹车。可想而知在湿滑路面上用自适应巡航驾驶，车辆高频率的加减速会有多高的概率出现失控了吧。所以自动驾驶汽车并不能在湿滑路面行驶，这点对于车辆配备了L2自动驾驶汽车的用户是必须了解的【常识】哦！

  自动驾驶的适用场景去掉雨雪天气与非铺装路面后，剩下的只有正常天气中的铺装道路了。但是自动驾驶面对总会在维修的道路无法适应，实现自动驾驶依靠的是“道路标志识别系统”，车辆的行驶速度、减速程度、加速效率等等因素都由道路标志决定。而面对频繁的道路修复和道路变更等临时指示牌，或者压根没有指示牌的“道路变窄”或“借道通行”等情况，自动驾驶系统会“变傻”的。

  重点-道路人工指挥电能无法识别，人工指挥多在道路信号灯损坏、道路维修或特殊天气中出现。指挥道路行驶的动作很难一致化和标准化，同时在能见度低的天气中车辆的摄像头、毫米波雷达与激光雷达很容易误判，甚至无法***集到稍微远一些位置的手势动作。至此自动驾驶汽车的适用场景再次被压缩了，这就是限制自动驾驶汽车普及的屏障。

  总结：普及率最高的L2级自动驾驶汽车实用价值并不高，除了主动刹车和自适应巡航系统能在正常天气与道路中，一定程度的降低因驾驶员走神导致的碰撞以外，其他功能的使用一定要谨慎。未来会不会有真正的自动驾驶汽车普及，这一问题目前行业内即使是“巨头”也不敢于轻言妄语。

  到此，以上就是小编对于无人驾驶商用汽车拍照技巧的问题就介绍到这了，希望介绍关于无人驾驶商用汽车拍照技巧的1点解答对大家有用。