这几项汽车安全技术已被开发 满足您的自动驾驶需求

　　近日，特斯拉Autopilot自动驾驶功能接连发生事故,让人们对于Autopilot功能的安全性产生了怀疑。特斯拉也多次表示，多数情况下是司机滥用Autopilot自动驾驶功能导致了事故的发生。为降低类似事故再次发生的可能，特斯拉将推出全新Autopilot安全警示系统。在全新的系统中，如果驾驶员没有在警告发出的15秒内作出回应，自动转向系统将结束工作，再次发出警示要求车主双手紧握方向盘。新的安全警示系统不止在Autopilot系统启动后对驾驶员进行保护，还可以在系统停止工作后阻止驾驶员介入。直至车辆完全制动并将档位挂入停车档前，驾驶员无法激活Autopilot系统。目前这项约束似乎只会影响自动转向功能，交通感知巡航控制(TACC)将会继续工作。

　　日产改进ProPilot自动驾驶技术

　　近日，日产公司透露，将改进ProPilot半自动驾驶技术，计划于2020年实现在十字路口的自动驾驶。ProPilot技术可由安装在方向盘上的按钮轻松启动或关闭，且汽车上配有个人显示屏能够显示车辆的运行状态。司机可以将速度预设在30km/h到130km/h(约为18英里每小时至81英里每小时)的限制之间，该系统将以预设速度自动驾驶。

　　如果前方车辆停车，日产ProPilot系统会自动刹车，使车辆完全停止，并与前面车辆保持安全距离。ProPilot系统还可以在交通道路上自动保持汽车方向，使车辆保持在车道中间行驶。日产的ProPilot技术需要司机将双手放在方向盘上，以时刻警惕路况信息。这意味着，如果半自动驾驶技术出现问题，司机可接到提醒并迅速接替。

　　电装开发图像识别技术

　　电装集团开发出了利用单眼摄像头，快速实时识别行人的身体朝向、身高以及与汽车的距离等多种信息的技术。已通过实验确认，在模拟车载设备的演示环境下，处理时间只需56毫秒。电装打算将该技术应用于汽车的ADAS(高级驾驶辅助系统)。识别多种特征时，处理的数据量庞大，因此采用原来的方法难以进行实时处理。电装此次通过调整图像数据的处理方法缩短了计算时间。同时，计算量也降至原来的1/10左右，在计算能力有限的车载半导体上也可使用。

　　调整DNN，满足ADAS的要求

　　该技术由电装的子公司DensoITLaboratory开发。图像识别算法采用了深度学习的一种——DNN(DeepNeuralNetwork，深度神经网络)。

　　以前进行图像处理时采用的是方向梯度直方图(HOG)和线性支持向量机(SVM)相组合的算法，但只能做出图像中有没有人这种简单判断。不能并行求出多个特征量，因此无法确定行人朝向、与车辆的距离等行人的状态和属性。

　　新开发的图像识别方法利用DNN并行处理图像中的多种不同信息。改进了名为"图像金字塔"的方法，提高了处理速度。原来的图像识别通过反复进行20～30次左右的"缩小分辨率-识别"过程，确保识别精度。此次，通过将循环次数减少到2～3次，减少了计算量。

　　大陆24GHz雷达技术避免与侧方车相撞

　　德国大陆集团在9月14日面向新闻媒体举办的技术试驾会"TechRide2016"上，展示了在十字路口避免与侧方来车相撞的技术。前保险杠侧面装有24GHz雷达，当检测到有可能发生碰撞的车辆时会自动刹车。

　　测试中使用的车辆是大众的"高尔夫"，在前保险杠的侧面内侧安装了24GHz频带雷达。ACC(自适应巡航控制)及自动刹车系统使用的普通毫米波雷达的检测距离长达200m左右，但可检测的角度只有90度左右，因此很难检测到从左右方向驶来的车辆。因此，装在保险杠上的24GHz频带雷达选择了可检测角度达到150度的产品。虽然检测距离只有60m，但可检测到广大范围内的障碍物，因此只需在左右各安装1个即可。

　　在测试公路上的演示假设的情况是，当自己车进入视野差的十字路口时，从右边驶来车辆。自车以低速进入十字路口，此时右方有车辆要从眼前经过，横穿马路，如果继续前进，就会撞到右侧来车的侧面。不过，24GHz频带雷达提前检测到右边来车，自动刹车系统启动，自车停下，正在过马路的车辆继续从车前驶过。

　　此次演示中，只用雷达就实现了该功能，并没有使用摄像头。将来有可能不能使用24GHz频带的雷达，因此实用化时，估计会换成77GHz频带的大检测角雷达。

　　威伯科OnGuardMAX系统自动驾驶技术新突破

　　全球领先的致力于提高商用车安全、效率和智能互联技术的供应商威伯科推出了用于卡车和客车的OnGuardMAX?先进的自动紧急制动系统(AEBS)。当遇到前方静止和行进的车辆时，该系统可提供完全制动。威伯科是业界第一个提供AEBS的独立系统供应商，而OnGuardMAX系统的推出标志着商用车自动驾驶又一关键技术的突破。

威伯科的OnGuardMA