熱帶降雨氣候考驗智能車的感知能力

負責CETRAN的資深科學(xué)家Niels de Boer 說：“所有AV公司都必須在中心測試他們的車輛，然后才能進入公共道路。我們目前還沒有看到能夠在大雨和洪水條件下正常運行的車載傳感器。到目前為止，大多數(shù)人都將優(yōu)越的功能和安全性放在惡劣天氣測試之上。”

“熱帶地區(qū)會突然傾盆大雨，經(jīng)常導(dǎo)致山洪暴發(fā)，對AVs提出了特殊的挑戰(zhàn)�！霸诤樗�泛濫時檢測積水很困難，”Niels de Boer 說。“即使你能探測到水，你也不知道它有多深。”

下雨時，水滴會分別吸收激光雷達和雷達產(chǎn)生的激光束和無線電波，并導(dǎo)致信號衰減。在新加坡南洋理工大學(xué)（NTU）開發(fā)自動電動公交車的工程師 Gil Jr Opina 說，或者液滴可能會反射這些電波，并錯誤地將它們識別為車輛路徑中的障礙物。

雨也可能讓相機收集的圖像發(fā)生扭曲，并“產(chǎn)生類似于霧或氣體遮蔽的效果”，來自麻省理工學(xué)院的機器人專家Daniela Rus 補充說，“所有這些感知降級使得難以檢測靜態(tài)和動態(tài)障礙物，導(dǎo)致定位和導(dǎo)航不良。”

為了克服這些挑戰(zhàn)，開發(fā)人員經(jīng)常尋求軟件解決方案。在創(chuàng)建參考地圖以幫助車輛導(dǎo)航時，Rus 和她的團隊選擇“對天氣條件變化沒有影響的外界環(huán)境特征。”這些特征包括高層建筑，交通桿和樹干等�！叭绻�它是一座高樓，即使下雨阻礙了一些數(shù)據(jù)點，你仍然可以從建筑物的其他地方獲取信息，”她說。

糾正大雨期間不良的攝像機視覺問題現(xiàn)在有很多方法，Rus的團隊將使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練的除霧和去霧濾波器，應(yīng)用于實時視頻流中。同時，Opina和NTU團隊提取車輛各種傳感器收集的信息，使用機器學(xué)習(xí)來校正所獲得的任何不良信號，然后調(diào)整控制車輛行為的算法。作為響應(yīng)，智能車可以減慢或改變其數(shù)據(jù)收集速率。

為了進一步為智能車在各種惡劣天氣下制定全面的測試計劃，新加坡CETRAN 測試中心希望與海外的其他視聽測試中心合作，如密歇根的美國移動中心，瑞典的AstaZero AB和K－City等。

目前已有十個本地和外國公司在新加坡進行自動駕駛試驗。新加坡的目標是成為“城市交通解決方案的全球參與者”，并將推動城市“大規(guī)模部署自動駕駛汽車”。預(yù)計將從2022年開始，新加坡將在三個新市鎮(zhèn)開展自動駕駛公共汽車和按需出行巴士服務(wù)的試點項目。