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一个绿灯只过了两台车?萝卜快跑遭投诉,无人驾驶真的靠谱吗?

发布时间:2024-06-07 21:47:37 发布用户: caizhu123

近日,在武汉试运营的萝卜快跑在高峰期因经常堵塞交通而被人投诉,有网友反映测试车辆“行驶速度太慢”、“无缘无故罢工”、“没到目的地半路就停下了”等等奇葩问题。之后,萝卜快跑第一时间做出回应,称以上信息为恶意投诉、与事实不符。那么无人驾驶出租车(Robotaxi)模式出现问题,是否意味着自动驾驶技术不靠谱?

 

目前,无人驾驶技术尚未成熟

查询相关信息得知,萝卜快跑采用了百度Apollo的自动驾驶技术,包括感知、决策规划、控制等多个方面。百度Apollo在之前发布了自动驾驶大模型Apollo ADFM,支持L4级别的无人驾驶应用,此次在武汉测试的萝卜快跑模式,也是国内L4级别无人驾驶实际应用最早的测试之一。

 

萝卜快跑的技术原理其实并不复杂

首先,感知部分通过车载传感器实时收集周围环境的信息,如雷达、激光雷达、摄像头等,这些传感器能够捕捉到车辆周围的车辆、行人、道路标识、交通信号等关键信息,并将这些信息转化为数字信号供车辆处理。

接下来,决策规划部分利用先进的算法和人工智能技术,对感知到的环境信息进行分析和处理。通过路径规划算法,根据实时交通状况和道路条件,为车辆规划出最优的行驶路径。同时,通过对周围车辆和行人的行为进行预测,提前做出判断,采取相应的避让措施,确保行车安全。

 

最后,控制部分根据决策规划的结果,对车辆的行驶状态进行实时调整。结合深度学习和强化学习等技术,萝卜快跑能够在复杂的交通环境中做出正确的决策,并实时调整车辆的行驶速度、转向等,以适应各种突发情况。

当然,为了保证绝对安全,百度Apollo还实现了10重安全冗余设计,包括感知三冗余、计算单元双冗余、高精度定位三冗余等,以确保行驶过程中的安全性。

 

而从目前来看,可能问题更多地就出在“安全”这一项上,毕竟萝卜快跑路试除了试验效果,更重要的应该是针对真实路况的大数据收集以及训练决策大模型,实现优化决策的目的,而这一切的前提,就是必须保证测试的安全性。

当安全性为优先保证时,萝卜快跑出现行驶过程中速度慢、临时停车等现象就很容易理解了,这也证明,目前要实现真正的L4级别无人驾驶,技术上还存在不小的短板。

 

无人驾驶的难点在哪

其实说到底,就是大数据的样本还不够,Apollo ADFM大模型还需要更多数据来进行学习。

无人驾驶技术如何准确、实时地感知路况,并做出正确的决策,是一个巨大的挑战。尤其是在恶劣的天气条件下,如雨雪、雾霾等,感知系统的性能会受到影响,增加了无人驾驶的难度,同时,在真实路况下,更多的未知变量也同样非常麻烦,比如乱穿马路的电动自行车,随时变道的机动车,以及在上下班高峰期时突然增加的车流,这些都会对无人驾驶的感知、决策过程造成很大的干扰。

 

另一方面,由于是新事物,人们会特别关注无人驾驶的安全问题,就像前文提到,不管你技术多么成熟,都得在安全方面留出足够的冗余设计,确保在任何路况下都不能与行人及车辆发生碰撞,否则这个锅肯定是无人驾驶来接。

而且吧,无人驾驶目前最大的问题还是盈利前景不明朗,而技术升级却需要大把烧钱,所以说即便是技术还并未成熟,百度也要着急上马萝卜快跑测试项目,毕竟从目前来看,Robotaxi商业模式可能是少数在短期内能看到盈利的无人驾驶应用。

 

除了萝卜快跑,还有哪些品牌准备入局Robotaxi

作为资本的热捧项目,Robotaxi在近几年可以说是投资热点。除了百度萝卜快跑,全球范围内,Waymo、Cruise、Uber等科技巨头早已在Robotaxi领域展开布局,此外,文远知行、小马智行等创新型企业也在Robotaxi领域积极探索。

 

同时,随着新能源汽车市场的蓬勃发展,一些主机厂商如特斯拉、蔚来、小鹏汽车等也开始涉足Robotaxi领域。他们凭借在电动汽车领域的积累和经验,结合自动驾驶技术,也在着力加入竞争。

这些公司品牌的入局不仅为Robotaxi行业带来了更多的技术创新和商业模式创新,也推动了相关产业链的发展和完善。从传感器、芯片、算法等核心技术的研发,到车辆制造、地图服务、运营管理等产业链的整合,Robotaxi的发展正在形成一个庞大的生态系统。

 

结语

随着科技的不断进步,无人驾驶出租车(Robotaxi)有望成为未来交通出行的新趋势。然而,从萝卜快跑在武汉试运营遭遇的投诉来看,无人驾驶技术的成熟度和商业模式的可持续性仍面临不小的挑战。未来,随着无人驾驶技术的不断成熟和商业模式的逐步清晰,我们有理由相信,无人驾驶还是能够为人们带来更加便捷、安全、舒适的出行体验。

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