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英特尔Mobileye分享未经编辑的自动驾驶汽车路测视频
2020-06-05 00:20:40· 来源：无人驾驶视界
据外媒报道，英特尔自动驾驶汽车部门Mobileye日前发布了一段新视频来展示该公司的一辆自动驾驶汽车在道路上运行的画面。这是一段未经编辑的视频，时长40分钟，内
据外媒报道，英特尔自动驾驶汽车部门Mobileye日前发布了一段新视频来展示该公司的一辆自动驾驶汽车在道路上运行的画面。这是一段未经编辑的视频，时长40分钟，内容是汽车在充满挑战的城市环境中行驶的过程。
据了解，Mobileye是在2017年初被英特尔收购的，当时这笔交易价值超150亿美元。
当然，自动驾驶汽车的演示相信大家近坚果不少。但Mobileye这个有趣且相当独特的是，整个40分钟的演示实际上只使用了该公司开发的自主系统的一半。在这种情况下，自动驾驶系统则是一个摄像头视觉系统，配有8个远程摄像头和4个停车摄像头，但没有任何雷达或激光雷达传感器。
具有讽刺意味的是，鉴于特斯拉早在2016年就决定停止使用Mobileye技术并在开发Autopilot的时候改用自己的系统。Autopilot是一种基于摄像头的自动驾驶技术，是埃隆·马斯克一直大力提倡的。这位特斯拉CEO一直对激光雷达不屑一顾，称其不必要且过于昂贵，相反，他更专注于基于视觉的技术。
然而，这两种方法的不同之处在于，跟特斯拉不同的是，Mobileye表示，基于摄像头的自动驾驶是必要的，但同时也是不够的。这家英特尔旗下的公司认为，基于视觉的自动驾驶系统本身是不够的，因为尽管它们比人类驾驶员更安全，但熟练程度的差异仍然不够。
它不仅强调了技术本身，而且强调了自动跟公众对自动的认知之间的契合点。“从社会的角度来看，如果所有的汽车在道路(的表现)比(人类驾驶员)好上10倍多，那么这将是一个巨大的成就，”Mobileye总裁兼CEO Amnon Shashua表示，“但从一位车队经营者的角度来看，每天发生的一起事故无论是财务层面还是之于公众都是一个难以承受的结果。”
Shashua认为，现实的情况是，自动驾驶汽车要想达到可接受的规模，至少需要比人类在这一指标上高出1000倍才行，这意味着需要达到每5亿英里只发生一起事故的级别。
“为了实现感知系统的MTBF，需要引入冗余--特别是系统冗余，而不是系统内部的传感器冗余，”他解释称，“这就像把iOS和Android智能手机都放在我的口袋里，然后问自己：它们同时崩溃的概率是多少?所有的可能性都是每个设备自身崩溃的概率的乘积。”
传感器融合已经成为许多自动驾驶汽车项目的目标，其数据包括来自摄像机、雷达、激光雷达和其他的数据然后被混合到一个单一的集合中再喂自动驾驶算法所用。在这种情况下，冗余通常会有第二套硬件，有时甚至还会有第二套传感器。从理论上来看，如果一台电脑坏了，第二台电脑就会介入。这也意味着车辆的操纵可以由两个系统分别决定，并且只有在每台计算机同意的情况下才能放行。
不过，Mobileye的方法有意避免了传感器融合的使用。相反，这家公司采用了两个独立的冗余子系统，一个使用摄像机视觉，一个使用声纳/激光雷达。“就像是两款智能手机一样，”Shashua说道，“两个系统同时出现感知失败的可能性显著下降。”
Mobileye认为它的方法虽然比使用传感器融合技术的竞争对手更复杂但却更有安全价值。当然现实情况是，市场上仍还没有商用的自动驾驶汽车，虽然有多个项目承诺要改变这一点，但眼下还不完全清楚究竟什么时候才会看到这种情况发生。
据了解，Mobileye是在2017年初被英特尔收购的，当时这笔交易价值超150亿美元。
当然，自动驾驶汽车的演示相信大家近坚果不少。但Mobileye这个有趣且相当独特的是，整个40分钟的演示实际上只使用了该公司开发的自主系统的一半。在这种情况下，自动驾驶系统则是一个摄像头视觉系统，配有8个远程摄像头和4个停车摄像头，但没有任何雷达或激光雷达传感器。
具有讽刺意味的是，鉴于特斯拉早在2016年就决定停止使用Mobileye技术并在开发Autopilot的时候改用自己的系统。Autopilot是一种基于摄像头的自动驾驶技术，是埃隆·马斯克一直大力提倡的。这位特斯拉CEO一直对激光雷达不屑一顾，称其不必要且过于昂贵，相反，他更专注于基于视觉的技术。
然而，这两种方法的不同之处在于，跟特斯拉不同的是，Mobileye表示，基于摄像头的自动驾驶是必要的，但同时也是不够的。这家英特尔旗下的公司认为，基于视觉的自动驾驶系统本身是不够的，因为尽管它们比人类驾驶员更安全，但熟练程度的差异仍然不够。
它不仅强调了技术本身，而且强调了自动跟公众对自动的认知之间的契合点。“从社会的角度来看，如果所有的汽车在道路(的表现)比(人类驾驶员)好上10倍多，那么这将是一个巨大的成就，”Mobileye总裁兼CEO Amnon Shashua表示，“但从一位车队经营者的角度来看，每天发生的一起事故无论是财务层面还是之于公众都是一个难以承受的结果。”
Shashua认为，现实的情况是，自动驾驶汽车要想达到可接受的规模，至少需要比人类在这一指标上高出1000倍才行，这意味着需要达到每5亿英里只发生一起事故的级别。
“为了实现感知系统的MTBF，需要引入冗余--特别是系统冗余，而不是系统内部的传感器冗余，”他解释称，“这就像把iOS和Android智能手机都放在我的口袋里，然后问自己：它们同时崩溃的概率是多少?所有的可能性都是每个设备自身崩溃的概率的乘积。”
传感器融合已经成为许多自动驾驶汽车项目的目标，其数据包括来自摄像机、雷达、激光雷达和其他的数据然后被混合到一个单一的集合中再喂自动驾驶算法所用。在这种情况下，冗余通常会有第二套硬件，有时甚至还会有第二套传感器。从理论上来看，如果一台电脑坏了，第二台电脑就会介入。这也意味着车辆的操纵可以由两个系统分别决定，并且只有在每台计算机同意的情况下才能放行。
不过，Mobileye的方法有意避免了传感器融合的使用。相反，这家公司采用了两个独立的冗余子系统，一个使用摄像机视觉，一个使用声纳/激光雷达。“就像是两款智能手机一样，”Shashua说道，“两个系统同时出现感知失败的可能性显著下降。”
Mobileye认为它的方法虽然比使用传感器融合技术的竞争对手更复杂但却更有安全价值。当然现实情况是，市场上仍还没有商用的自动驾驶汽车，虽然有多个项目承诺要改变这一点，但眼下还不完全清楚究竟什么时候才会看到这种情况发生。
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