自动驾驶汽车背后的数据

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长期以来,我们的未来将包括飞行汽车,这是一个愿景。虽然这可能有一天会成为现实,但它不是今天。但有些事情是可能的?真正的自主、自驾车辆。鉴于以下情况 AI 正在开始占领世界,它很可能很快就会成为现实。但是,即使技术存在--我们中的许多人已经听到了自动驾驶汽车的故事,看到了自动驾驶汽车的演示--也很难想象我们的道路上充满了它们。从本质上讲,无人驾驶汽车对我们这个社会来说仍然是一个新概念。它们不仅在野外很稀少,而且我们还在努力解决 监管漏洞和法律后果 他们的存在。

当无人驾驶汽车发生事故或造成财产或人身损害时,谁在法律上有过错?是车主,他甚至没有控制权?上述车辆的制造商?还是控制车辆自主性数据库和系统的供应商或服务提供商?我们在这方面还有很长的路要走,至少在我们能够叫出更多的细节之前。

根据英特尔的说法,无人驾驶汽车技术将 为全球经济贡献$7万亿美元 在未来几十年里,它还将拯救成千上万--如果不是数百万--的生命。尽管采用率日益上升,然而。 公众情绪仍有些模糊不清.例如,使这些车辆成为可能或运行的硬件,并不是你所想象的那样。询问任何人,他们可能会描述类似机器人的控制装置连接到一个更大的底盘,或一个基于轨道的系统,所有车辆都在一个主题公园式的道路上运行。

在现实中,是数据将为未来的无人驾驶汽车提供动力。是的,由各种传感器和监测系统收集的数字数据或信息,然后通过大数据平台--即与人工智能或机器学习相连的平台。这听起来有点疯狂,特别是当你考虑到 "数据 "或数字内容在本质上不完全是有形的。一个看似看不见或摸不着的元素怎么能控制像无人驾驶汽车这样先进的东西,并代理我们的生活?

自动驾驶汽车与数据之间的关系

直截了当地说,如果没有连接的数据,无人驾驶汽车就不会存在。它们就是不可能存在的。原因是,必须收集、处理和部署所有的现实世界、情境和背景信息,以便自动系统开展工作。无人驾驶汽车必须保持对道路上其他车辆、附近的行人和物体、它的去向以及与它当前位置的关系的了解。

各种传感器和设备收集必要的信息,通过开放的连接将其传输到一个中心或主系统,然后在整理和处理后接收信息。这个中央系统--通常由人工智能或机器学习算法驱动--是将数字数据转化为可用的见解的原因。

更重要的是,这个过程必须做得如此之快,以至于车辆的控制单元在做出瞬间决定之前有时间发送和接收相关信息。它必须能够分辨出在它面前滚动的物体--不到一英里远--是一个球还是一个孩子。此外,它还必须能够分辨出它是否有足够的时间停下来,必须转弯避开,还是应该继续前进。

这也意味着,即使是在一个简单的情况下,该系统也要对许多人的生命负责。它负责保护车内乘客的安全,但它也涵盖了周围的任何人--比如失去球的孩子。

数据是一切的驱动力,即使它有时很难把握。

自动驾驶汽车如何利用数据

无人驾驶汽车所处理和使用的数据在总体重要性方面既重要又不重要。例如,了解周围的环境和情况,可能是重大事故和可靠运行之间的区别。但是,关于乘客的数据也会产生影响,只是方式不一样而已。后者可以在调整车内温度控制设置、娱乐设备、甚至电子窗帘系统等动态配件时发挥作用。

态势信息对汽车的行程和主要操作至关重要。收集到的关于附近地标、道路或结构的数据可以用来辨别其当前位置。当与现代GPS信息相结合时,这个过程将使它能够以精确的规格确定一个地理位置。

地理信息系统的使用 在行业中的许多方面。它们可以帮助规划路线,识别捷径或避免交通。它们还可以将信息同步到远程服务器,这可以将其与同一道路上的其他附近车辆联系起来。一个刚刚发生的事故,在几分钟前,可以转达给附近的车辆,让它在必要时停车或减速。此外,一个类似声纳的传感器将使车辆能够随时看到、衡量和测量周围的环境。

速度、硬件和性能以及外部车身信息使车辆系统能够看到其当前状况,这在处理环境问题时可能变得更加重要。例如,避开被水淹没的道路,就需要车辆不断测量触及底盘的水位,并确定积水是否浅到可以穿越。

这些数据也被用来为车辆和我们的道路做好准备,以迎接它们的到来。

运行测试和部署数据

在这些车辆可以被释放之前,我们需要作为一个社会做好准备,制造商必须肯定它们能按预期工作。这种保证需要大量的测试,包括在真实的城市和真实的道路上。

正在收集的所有数据也被反馈到测试和部署中,以帮助优化所使用的系统和硬件。例如,可能存在盲点的传感器,必须重新调整或用额外的设备增强,以修复漏洞。你知道这样的传感器或设备在真实道路上没有准确测量的唯一方法是对它进行测试。

谷歌的自动驾驶车辆创造和处理 每年多达两百万字节的数据这大约是200万吉字节。这是个很大的数据。其中一些是技术性的和本地的--例如汽车在各种情况下正在做什么--同时还有社区或外部数据,甚至是关于内部乘客的个人数据。

然而,更重要的区别是,这些车辆和系统从未停止收集、处理或使用数据,直到它们被关闭和停放。即使如此,这些数据仍然被用来使系统更强大、更准确和更安全。

有了足够的数据,你可以开始部署预测系统,根据事实做出正确的决定。那个球已经滚到了大街上,所以很可能很快就会有孩子或行人跟上来。尽快完全停下来,如果不能,就转弯。英特尔首席执行官 布莱恩-克尔扎尼奇说得最好."数据是新的石油"。它将为未来的车辆提供燃料,使它们比以往任何时候都更智能、更有意识、更有效率。

输入隐私和安全

随着所有这些数据被收集并在系统之间自由流动,开放连接和被部署,人们对隐私和安全有一些担忧。

对于初学者来说,我们如何能够 防止黑客进入 到数据控制系统并造成破坏?如果你在高速公路上,而车辆被外界关闭了怎么办?这个问题可能会导致一些严重的致命事故,不仅对你和其他乘客有影响,而且对同一条道路上的人也有影响。

隐私是另一个问题。如果车辆不断地收集和报告有关司机和乘客的信息,它能看到什么?例如,它可以直接影响路标和广告牌。想象一下,一个动态的系统可以收集你正在讨论的产品或商品,然后将它们显示在附近的标志上,以获得额外的广告推动力--类似于亚马逊和其他零售商利用你的互联网浏览历史推荐产品。

不幸的是,尽管这些元素至关重要,但需要时间来解决技术上的问题。我们还需要对制造这些车辆的公司如何处理我们的个人数据和隐私保持警惕。我们必须找到一种方法来保护自己,即使是像为无人驾驶汽车提供动力的那些有用和必要的系统。时间、研究、意识和适当的监管是一些更好的解决方案,但这不会在一夜之间发生。


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关于作者

Nathan Sykes是Finding an Outlet(https://www.findinganoutlet.com/)的创始人,来自宾夕法尼亚州的匹兹堡。他喜欢写关于人工智能、大数据、云计算和其他新兴技术的最新新闻和趋势。通过在Twitter上关注Nathan @nathansykestech,保持对商业技术的更新。

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