第六百四十四章 底特律的自动驾驶之路（2/3）

种传感器促使车辆能够在高分辨率的水平下解读距离和位置。

即使是最小的运动如变车道，也可以被低重力加速度计获取。

陀螺仪通过测量车辆的姿态（俯仰，滚转，偏航，可以将加速度计错过的数据添加到数据库中。

对工程师来讲，真正的诀窍在于获得庞大的数据，并将这些数据整合，形成一个连续的画面。

为此，他们采用处理器。

例如，传感器可能包含板载处理器，它能过滤数据，并将其发送到“基带”应用处理器上，同时它还可检查g s数据。

通常情况下，双或四核心处理器，可以处理这样的计算工作。

uddian说:“应用处理器需要所有数据，并进行比较，以确定它从gs系统中获得的信息是否准确。”

避开障碍物

确定汽车位置也是一项让汽车自动化成为可能的困难事儿。

一项更大、更复杂的任务是确定前面车辆的情况，它是停还是走。

要做到这一点，研究人员正采用立体视觉摄像机，雷达系统和激光。

立体视觉摄像机还没有在汽车上发挥大的作用，它使用的相机就类似于智能手机上采用的。

工程师说，这些摄像机可以重要的信息，但研究人员还没有想出如何使它这发挥更大的作用。

nltz说“人可以看图片并即刻挑选出特征，”“我们的大脑很善于这样子做，但让一个基于系统的摄像头从一系列图像信息中提取相同的信息就真的很难。”

工程师们正在继续努力。红外摄像机能够使汽车捕捉到前方场景的热图像，使其更容易识别车道上是动物还是人类。

此外，研究人员正致力于开发这样一种软件，它能理解相机图像并且警告汽车关于附近的障碍。

基于雷达的系统也正有着类似的进步。

nhz频率的高频产品被利用来寻找车辆前面几百米范围内的障碍物。

目前，这种系统在现在的车辆上有应用如自动适配巡航控制系统和碰撞警示。

对于汽车，最大的进步在于使用光探测和测距设备。

脉冲激光发出的光，反射障碍，并反弹至板载接收继而测量光的飞行时间，使系统知道离附近障碍物的距离。

像威力达激光雷达的日dl64e系统在旋转塔使用多达64个独立激光器，发射出高速的平行光脉冲，从而使车辆的计算机创建一个立体的“点云”的障碍。

威力登雷达的总经理和执行副总裁伍兹。

斯图尔特说:如果你想作出实时自主决策，你需要有足够的信息，就像我们用我们的眼睛，耳朵和鼻子。

“为了做到这一点，你必须很快调出数据。”

道路交通零事故

这种技术的出现给工程师带来了一个巨大的挑战。

计算机系统尤其是软件必须能够处理每秒钟接收到的大量传感器数据。

“这就是软件”，斯坦福大学光子学研究的执行董事汤姆·贝尔说。

“信息的整合过程，即将许多不同来源的数据整合起来，是关键。不管怎样，你必须收集这些数据并使它们交迭，形成一个紧密的可供车辆使用的嵌套空间。”

对于计算机演算规则系统开发的重视，已给dara大挑战比赛的优胜者带来了回报。

据贝尔说，由于对软件的高度重视，斯坦福大学队在2005和2007的比赛中，分别夺得了第一名和第二名。

“他们没有赢，因为他们的硬件平台比较好，”他说。

他们赢了，因为他们有更好的软件。它主要是能收集不同类型传感器数据并将其整理成一个决策路径，来车辆优化车辆的速度和方向。

工程师说，