一般来说，当一个孩子跑上马路时，一般的人类驾驶员需要1.6秒来踩下刹车踏板。对于装有雷达/激光雷达传感器和摄像系统的自动车辆，反应时间缩短到0.5秒。但在50公里/小时的速度下，这仍然意味着车辆将继续行驶7米，然后再踩下制动器并停止行驶。装有各种传感器技术的自动驾驶车辆与人类驾驶员相比，有哪些真正实用的先进性?
近日，有研究机构发表白皮书，分析比较了人类驾驶员和自动驾驶车辆的传感能力，研究的发现主要如下：
机器/计算机通常非常适合执行驾驶等任务，特别是在反应时间(速度)、功率输出和控制、一致性和多通道信息处理方面。
一般来说，人类驾驶员在驾驶仍然保持推理、预测和感知等优势。
匹配(或超过)人类感知能力的情况下需要自动车辆(AVS)使用各种传感器，问需要整个系统的传感器完全融合，结合所有传感器输入，形成对周围道路和环境的统一视图。
虽然没有一个传感器完全等同于人类感知能力，但有些传感器为人类驾驶员提供了不可能的能力。
车联网传感器技术的集成扩展了人类驾驶车辆和自动驾驶系统的有效范围和覆盖范围，具有更长的操作范围和全方位通信，不需要像人类驾驶员和自动驾驶系统一般那样的无障碍视线。
将能够“看到”交通及其环境的人类驾驶车辆或AVS与能够“与其他交通及其环境对话”的联网车辆(CVS)相结合，最大限度地提高对其他道路使用者和道路条件的潜在认识。
AV传感对于检测任何道路使用者或道路障碍物仍然至关重要，这些障碍物不是CVS使用的互联专用短程通信(DSRC)系统的一部分。
当在NHTSA自动化水平4和5运行车辆时，完全实施连接的自主车辆提供了有效和安全地替换驾驶员的最佳潜力。
集成信号处理减少反应时间
日前为了更好的促进传感器融合技术的发展，国外研究人员开发出一种具有重要意义的摄像机雷达模块，能更快地捕捉交通状况的变化。此装置不比智能手机大，其反应时间将少于10毫秒，这使得它比当前的传感器系统快50倍，比普通的人类驾驶员快160倍。
使用新系统时，车辆在系统干预和启动制动操作之前只需行驶15厘米，这可能会消除许多市内道路事故。
新系统的真正创新在于其综合信号处理能力。这允许所有处理直接在模块内进行，系统有选择地过滤来自雷达系统和立体摄像机的数据，以便处理可以立即进行，或者故意延迟到后续处理阶段。识别不相关的信息，但不转发。传感器融合应用于摄像机和雷达的数据融合。然后，神经网络评估数据，并基于机器学习技术确定实际的交通影响。因此，系统无需向车辆发送状态信息，而只需发送反应指令。这就释放了车辆的总线来处理重要的信号，例如检测到一个孩子突然跑上公路。“集成信号处理大大减少了反应时间，”研究人员说道。
研究人员研发的功能演示器看起来像一个灰色的盒子，左右两侧都有眼睛——立体摄像机，该项目一直持续到2020年。在此之前，研究人员忙于测试初始原型，包括柏林的道路测试，希望在几年后他的“灰色盒子”将作为标准安装在每辆车上，为自动化的市内交通带来更多的安全。
