無(wú)人駕駛汽車又添新技術(shù)，自主判斷路況，更安全、更可靠！

天氣不好時(shí)，不管是大霧還是下雪等，都會(huì)造成路面的濕滑，駕駛視線受阻。駕駛?cè)藛T對(duì)路況不能做到精準(zhǔn)判斷就會(huì)造成危險(xiǎn)，特別是一到冬天，這樣的情況更是多見。于是，很多智能駕駛設(shè)備都在致力于找出一種可以幫助人們精準(zhǔn)判斷路況的系統(tǒng)，無(wú)人駕駛領(lǐng)域似乎已有所突破。

國(guó)際電氣與電子工程師協(xié)會(huì)（IEEE）是一家全球最大的非盈利專業(yè)技術(shù)學(xué)會(huì)。目前，該協(xié)會(huì)通過(guò)對(duì)人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)判斷汽車當(dāng)前行駛道路是否安全的研究在方法上似乎有了突破性進(jìn)展，有望提高無(wú)人駕駛汽車在糟糕天氣行駛的安全性。

據(jù)美國(guó)交通局?jǐn)?shù)據(jù)顯示：2002-2012之間由于天氣不好，道路濕滑造成的汽車事故共計(jì)96萬(wàn)起，至少4700人死亡，占美國(guó)因天氣原因造成交通事故的74%，而天氣原因占總數(shù)的23%。因此很多研究人員都在致力于研發(fā)一種能夠不受天氣原因，對(duì)路況進(jìn)行精準(zhǔn)判斷，提高行駛安全的智能駕駛系統(tǒng)。

IEEE研究人員表示：他們找到的這種方法就是通過(guò)收集到的輪胎噪音的反饋數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)路面的濕滑情況進(jìn)行分析判斷。該項(xiàng)技術(shù)已有具體的實(shí)驗(yàn)應(yīng)用，比如在2014款梅賽德斯-奔馳CLA車型的后胎上安裝了一個(gè)麥克風(fēng)，專門用來(lái)收集輪胎的噪音，目前已經(jīng)在波士頓多種路面上進(jìn)行多種行駛速度下的噪音搜集測(cè)試。

當(dāng)前，該項(xiàng)技術(shù)還處于初級(jí)實(shí)驗(yàn)階段，但是就目前已有的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)看，任何行駛速度下的加權(quán)平均查全率達(dá)到了93.2%之高。甚至在車輛靜止的情況下也能搜集到一些數(shù)據(jù)，因?yàn)橹車男旭傑囕v造成的車輪噪音也會(huì)被搜集進(jìn)去，可見可行性還是非常的高。

IEEE的研究報(bào)告顯示：這種通過(guò)聲音的判別方式還是比較有效的，比使用機(jī)器學(xué)習(xí)的“支持向量機(jī)算法”表現(xiàn)得更好，因?yàn)樗踔聊軌蛟谲囕v靜止和低于2.9公里的極限時(shí)速時(shí)也可以做出較為準(zhǔn)確的判斷。

除了IEEE想通過(guò)聲音的判別方式對(duì)路面情況進(jìn)行分析檢測(cè)，西班牙馬德里理工大學(xué)在2014年也曾嘗試過(guò)利用向量機(jī)來(lái)分析輪胎在行駛時(shí)產(chǎn)生的聲音，以此判斷道路行駛情況。但是他們也發(fā)現(xiàn)這一方法的弊端，就是能夠判斷的道路類型太少，且無(wú)法排除砂石等無(wú)關(guān)的噪聲信息；

日本富山大學(xué)也做過(guò)一個(gè)類似的系統(tǒng)，但是該系統(tǒng)主要是通過(guò)圖像來(lái)判斷。比如在車上安裝攝像頭，通過(guò)檢測(cè)其他車輛的燈光對(duì)路面的反光情況來(lái)判斷路況。這種方法的局限就是必須要有其他車輛在旁行駛，且打開了車燈，對(duì)路面有反射才行。同時(shí)，在大霧、能見度較低或是大雪天氣時(shí)該系統(tǒng)并不能起任何作用，可以說(shuō)非常的雞肋。

另外，值得一提的是，IEEE發(fā)布的關(guān)于該項(xiàng)研究的《通過(guò)音頻探測(cè)路面濕度：一種深層學(xué)習(xí)方法》實(shí)驗(yàn)報(bào)告已經(jīng)被收錄進(jìn)了康奈爾大學(xué)圖書館的開源數(shù)據(jù)庫(kù)中。如果有人或是企業(yè)對(duì)此感興趣，可以自行查閱。

智能駕駛系統(tǒng)的不斷進(jìn)步將在更多方面彌補(bǔ)人工駕駛的不足，因人為因素導(dǎo)致的交通慘劇實(shí)在是太多了，我們急切需要一種方式來(lái)減少此類的事故。也許在未來(lái)，無(wú)人駕駛汽車可以幫助我們實(shí)現(xiàn)這種可能，不要再讓汽車成為最大的生命獵手。

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