視覺傳感器如何影響自動(dòng)駕駛的安全性？

視覺傳感器對(duì)自動(dòng)駕駛的安全性有著多方面的影響。

首先，它能實(shí)現(xiàn)車輛感知與環(huán)境理解，采集車輛周圍圖像數(shù)據(jù)，識(shí)別道路、交通標(biāo)志、車輛、行人等信息，幫助車輛避免碰撞、遵循交通規(guī)則和信號(hào)，輔助駕駛員駕駛和進(jìn)行自動(dòng)剎車避讓等，還能監(jiān)控駕駛員注意力，輔助停車。

但視覺傳感器也存在一些問題。比如，在惡劣環(huán)境下，如強(qiáng)光、雨霧等，其性能可能受到影響，產(chǎn)生盲區(qū)或識(shí)別不準(zhǔn)確。而且，多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)和動(dòng)態(tài)環(huán)境的不確定性，容易導(dǎo)致對(duì)目標(biāo)意圖識(shí)別和預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確。

為提升視覺傳感器在自動(dòng)駕駛中的安全性，要從多方面著手。在硬件方面，應(yīng)配置完備且價(jià)格合理的傳感器，比如考慮成本的同時(shí)保障信息檢測(cè)全面。在測(cè)試方面，要進(jìn)行充分且規(guī)范的測(cè)試，包括虛擬仿真、實(shí)驗(yàn)場(chǎng)和市場(chǎng)階段的測(cè)試，通過安全加壓方式提高效率，觸碰邊緣場(chǎng)景，檢驗(yàn)功能邊界。在算法方面，要增加場(chǎng)景迭代和充分測(cè)試，依據(jù)大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)采集訓(xùn)練樣本，考慮不同運(yùn)行工況，增強(qiáng)算法在復(fù)雜環(huán)境中的適應(yīng)能力。

同時(shí)，技術(shù)要不斷迭代，以應(yīng)對(duì)新的問題和場(chǎng)景。目前，視覺感知技術(shù)仍在發(fā)展，國(guó)內(nèi)多數(shù)車企采用攝像頭與激光雷達(dá)組合方案，但存在系統(tǒng)復(fù)雜、計(jì)算量大、判斷延時(shí)等問題。未來，應(yīng)追求簡(jiǎn)單、安全、可靠的視覺感知技術(shù)，不斷提升自動(dòng)駕駛的安全性。