熱帶降雨氣候考驗智能車的感知能力

負(fù)責(zé)CETRAN的資深科學(xué)家Niels de Boer 說：“所有AV公司都必須在中心測試他們的車輛，然后才能進(jìn)入公共道路。我們目前還沒有看到能夠在大雨和洪水條件下正常運(yùn)行的車載傳感器。到目前為止，大多數(shù)人都將優(yōu)越的功能和安全性放在惡劣天氣測試之上。”

“熱帶地區(qū)會突然傾盆大雨，經(jīng)常導(dǎo)致山洪暴發(fā)，對AVs提出了特殊的挑戰(zhàn)�！霸诤樗�泛濫時檢測積水很困難，”Niels de Boer 說。“即使你能探測到水，你也不知道它有多深。”

下雨時，水滴會分別吸收激光雷達(dá)和雷達(dá)產(chǎn)生的激光束和無線電波，并導(dǎo)致信號衰減。在新加坡南洋理工大學(xué)（NTU）開發(fā)自動電動公交車的工程師 Gil Jr Opina 說，或者液滴可能會反射這些電波，并錯誤地將它們識別為車輛路徑中的障礙物。

雨也可能讓相機(jī)收集的圖像發(fā)生扭曲，并“產(chǎn)生類似于霧或氣體遮蔽的效果”，來自麻省理工學(xué)院的機(jī)器人專家Daniela Rus 補(bǔ)充說，“所有這些感知降級使得難以檢測靜態(tài)和動態(tài)障礙物，導(dǎo)致定位和導(dǎo)航不良。”

為了克服這些挑戰(zhàn)，開發(fā)人員經(jīng)常尋求軟件解決方案。在創(chuàng)建參考地圖以幫助車輛導(dǎo)航時，Rus 和她的團(tuán)隊選擇“對天氣條件變化沒有影響的外界環(huán)境特征。”這些特征包括高層建筑，交通桿和樹干等�！叭绻�它是一座高樓，即使下雨阻礙了一些數(shù)據(jù)點，你仍然可以從建筑物的其他地方獲取信息，”她說。

糾正大雨期間不良的攝像機(jī)視覺問題現(xiàn)在有很多方法，Rus的團(tuán)隊將使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練的除霧和去霧濾波器，應(yīng)用于實時視頻流中。同時，Opina和NTU團(tuán)隊提取車輛各種傳感器收集的信息，使用機(jī)器學(xué)習(xí)來校正所獲得的任何不良信號，然后調(diào)整控制車輛行為的算法。作為響應(yīng)，智能車可以減慢或改變其數(shù)據(jù)收集速率。

為了進(jìn)一步為智能車在各種惡劣天氣下制定全面的測試計劃，新加坡CETRAN 測試中心希望與海外的其他視聽測試中心合作，如密歇根的美國移動中心，瑞典的AstaZero AB和K－City等。

目前已有十個本地和外國公司在新加坡進(jìn)行自動駕駛試驗。新加坡的目標(biāo)是成為“城市交通解決方案的全球參與者”，并將推動城市“大規(guī)模部署自動駕駛汽車”。預(yù)計將從2022年開始，新加坡將在三個新市鎮(zhèn)開展自動駕駛公共汽車和按需出行巴士服務(wù)的試點項目。