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Zoox无人驾驶汽车变得更好的原因分析

2019-6-10
文章导读:

埃文斯认为,构建未来的无人驾驶汽车需要三个核心竞争力:人工智能,全自动驾驶以及专为AI设计的电池供电电动车架。

 

总部位于加利福尼亚州福斯特城的Zoox首席执行官艾莎•埃文斯在一篇关于自动驾驶汽车面临的挑战的主题演讲中发表了讲话,并表示如果克服这些挑战,他们可能会承诺。她第一次详述了该公司定制设计的汽车平台的一些硬件和软件堆栈 - 这些堆栈部分说服投资者承诺向Zoox的研发提供超过8亿美元的资金。


Zoox无人驾驶汽车变得更好的原因分析

埃文斯认为,构建未来的无人驾驶汽车需要三个核心竞争力:人工智能,全自动驾驶以及专为AI设计的电池供电电动车架。 “移动的新时代需要一种截然不同的方法,而不是渐进式方法 - 一种针对人类驾驶员进行优化的方法,”埃文斯说。


她没有透露Zoox的生产车辆设计,但重申它使用了RGB相机和激光雷达的组合(传感器通过用激光照射它们并测量反射脉冲来测量目标物体的距离)。每个视觉传感器都可以看到270度,如果一个失败,汽车可以保持360度的环境视野。


它不是普通的自动驾驶电动,零排放无人驾驶汽车。 Zoox的车型采用了四轮转向系统,埃文斯声称这种转向系统能够比具有两轮转向功能的车辆具有更高精度的轨迹。埃文斯声称,它还配备了双电源列车和双电池,两种电池的容量远远大于目前任何单一汽车电池的容量。


这个想法是通过车队管理减少拥堵,并尽量减少返回基站的通行费,以便在一夜之间收费。 Zoox的梭式车 - 完全无人驾驶 - 专为在共享车队中运行而设计,以最大限度地提高效率并减少乘车行程时间。


这与特斯拉首席执行官伊隆马斯克今年早些时候在特斯拉首届自治日期间描述的自驾车共享网络并无不同。


“当你没有使用它时,其他人就是。这是一种更好的资源利用,“埃文斯说。 “我们相信这项技术可以解决世界各地城市面临的挑战。有了它,我们可以想象一个你可以选择在没有拥有或经营汽车的情况下生活的世界。”


与其他自动驾驶车辆一样,Zoox使用机器学习算法来应对他们以前从未见过的充满困境的环境,如建筑区域。他们接收视觉数据并绘制围绕障碍物和障碍物的新课程,所有这些都不需要人为干预。


Zoox正在旧金山(以及拉斯维加斯的一些车辆)测试其大部分车辆,就像其通用汽车旗下的竞争对手Cruise一样。这是一个有意识的选择:正如埃文斯指出的那样,旧金山的道路甚至对人类司机也构成挑战。 “我们的目标是在开发这个产品时比人类更安全,”她说。“众多的挑战教会我们基本上如何变得更好,更安全。”


也许不出所料,Zoox正在使用从现实世界收集的数据来通知不断改进其系统性能的模拟。它的汽车由城市街区驱动以创建拓扑结构,其工程师使用这些拓扑结构创建三维表示,AI代理人无休止地进行自我改进。


最终,当Zoox的车队在商业上进行部署时,Evans认为它将为车手节省宝贵的时间。也许更重要的是,让他们控制自己的时间。她指出,估计每年花费4000亿美元用于驾驶汽车,仅旧金山的司机每天集体投入40万小时上下班。


“在更舒适的环境中,我们将更有效率,与朋友联系,享受音乐,是的,我们中的一些人可能会工作,”埃文斯说。


埃文斯断言,这并不是Zoox的自动驾驶汽车可以改变的唯一范例。它们可能减少对停车位和结构的需求,最大限度地减少城市拥堵(其中三分之一是由司机寻找停车场造成的),并减少大约四分之一的空气污染。事实上,在最后一点上,埃文斯表示,完全由电动自驾车共享车队可以减少二氧化碳排放量85,000公吨的二氧化碳排放量。


此外,他们还可以减少事故。大约94%的车祸是由人为错误引起的。 2016年,交通事故死亡的三大原因是分心驾驶、醉酒驾驶和超速驾驶,国家安全委员会将美国人在114车祸中死亡的几率扼杀在一起。


埃文斯说:“我们相信从头开始设计自主,而不是改装为人类驾驶员设计的汽车是实现这个新时代的正确策略。”“但我们认为这是一个值得的。”


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