在一些冬季道路上很难找到人行道。传感器技术和图像处理可以帮助自动驾驶汽车更好地在下雪条件下行驶。信用:莎拉·阿特金森/密歇根理工没有人喜欢在暴风雪中驾驶，包括自动驾驶汽车。为了让自动驾驶汽车在下雪的道路上更安全，工程师们从汽车的角度来看待这个问题。全自动汽车面临的一个主要挑战是在恶劣天气中行驶。Sno w特别混淆了关键的传感器数据，这些数据有助于车辆测量深度，找到障碍物，并保持在黄线的正确一侧，假设它是可见的。每年冬天平均有超过200英寸的积雪，密歇根州的科威瑙半岛是将自动驾驶汽车技术推向极限的最佳场所。在SPIE国防+商业传感2021上发表的两篇论文中，来自密歇根技术大学的研究人员讨论了雪地驾驶场景的解决方案，这些解决方案可能有助于将自动驾驶选项带到下雪的城市，如芝加哥、底特律、明尼阿波利斯和多伦多。
就像有时的天气一样，自治并不是一个阳光明媚或白雪皑皑的是非标志。自动驾驶汽车涵盖了一系列级别，从已经上市的带有盲点警告或制动辅助的汽车，到可以切换自动驾驶模式的汽车，再到完全可以自己导航的汽车。主要汽车制造商和研究型大学仍在调整自动驾驶技术和算法。偶尔会发生事故，要么是由于汽车人工智能的误判，要么是人类驾驶员滥用自动驾驶功能。
人类也有传感器:我们的扫描眼睛，我们的平衡感和运动感，以及我们大脑的处理能力帮助我们理解我们的环境。这些看似基本的输入允许我们在几乎所有场景中驾驶，即使对我们来说是新的，因为人类大脑擅长概括新奇的体验。在自动驾驶汽车中，安装在万向节上的两个摄像头使用立体视觉来扫描和感知深度，以模拟人类视觉，而平衡和运动可以使用惯性测量单元来测量。但是，计算机只能对它们以前遇到过的或被编程识别的场景做出反应。
由于人工大脑还没有出现，特定任务的人工智能算法必须掌握主动权——这意味着自动驾驶汽车必须依赖多个传感器。鱼眼相机扩大了视野，而其他相机的行为非常像人眼。红外线接收热信号。雷达能看穿雾和雨。光探测和测距(激光雷达)穿透黑暗，编织出一幅由激光束线组成的霓虹挂毯。
“每个传感器都有局限性，每个传感器都覆盖着另一个传感器的背部，”密歇根理工大学计算学院的计算助理教授、该研究的主要研究人员之一Nathir Rawashdeh说。他致力于通过一种叫做传感器融合的人工智能过程将传感器的数据整合在一起。
“传感器融合使用不同模态的多个传感器来理解一个场景，”他说。“当输入有困难的模式时，你不能对每个细节都进行详尽的编程。这就是为什么我们需要人工智能。”
Rawashdeh在密歇根理工学院的合作者包括他的电气和计算机工程博士生Nader Abu-Alrub，电气和计算机工程助理教授Jeremy Bos，以及博思实验室的硕士研究生和毕业生:Akhil Kurup、Derek Chopp和Zach Jeffries。博斯解释说，激光雷达、红外线和其他传感器本身就像古训中的锤子。“‘对锤子来说，一切看起来都像钉子，’”博斯引用道。“嗯，如果你有螺丝刀和铆钉枪，那么你有更多的选择。”
大多数自动传感器和自动驾驶算法都是在阳光明媚、风景清澈的地方开发的。知道世界其他地方不像亚利桑那州或南加州，博斯的实验室开始在大雪期间用密歇根理工大学的自动驾驶汽车(由人类安全驾驶)收集当地数据。Rawashdeh的团队，特别是Abu-Alrub，从德国和挪威积雪的道路上倾倒了1000多帧激光雷达、雷达和图像数据，开始教授他们的人工智能程序雪是什么样子的，以及如何看过去。
“所有的雪都不是生来平等的，”博斯说，他指出雪的多样性使传感器检测成为一项挑战。Rawashdeh补充说，对数据进行预处理并确保准确的标签是确保准确性和安全性的重要一步:“人工智能就像厨师——如果你有好的食材，就会有一顿美味的饭菜，”他说。“给AI学习网络肮脏的传感器数据，你会得到不好的结果。”
低质量的数据是一个问题，实际的污垢也是一个问题。就像道路上的灰尘一样，传感器上的积雪是一个可以解决但麻烦的问题。一旦观点明确，自动驾驶汽车传感器在探测障碍物方面仍不总是一致。Bos提到了一个很好的例子，他在收集本地收集的数据时发现了一只鹿。激光雷达说那团东西算不了什么(30%的几率是障碍物)，摄像头看到它就像一个困倦的人在开车(50%的几率)，红外传感器大喊哇(90%确定那是鹿)。
让传感器和它们的风险评估相互交流和学习就像三个盲人发现一头大象的印度寓言:each触摸大象的不同部分——这种生物的耳朵、鼻子和腿——并得出关于它是什么动物的不同结论。利用传感器融合，拉瓦什德和博斯希望自主传感器能够共同找出答案——无论是大象、鹿还是雪堆。正如Bos所说，“通过使用传感器融合，我们将得出一个新的估计，而不是严格的投票。”
虽然在科维瑙暴风雪中导航是自动驾驶汽车的一种出路，但它们的传感器可以更好地了解恶劣天气，并且随着传感器融合等进步，有一天将能够在下雪的道路上安全行驶。
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