自动驾驶车辆成功与机器视觉相关联

当它在匹兹堡引入自动驾驶汽车时，Rideshare公司优步制造了一个大的飞溅。自动车辆已经搬出了绘图板并进入了街道。在此测试阶段，优步将继续在车轮后面的工程师继续，直到系统完全开发。到目前为止，桥梁和蜿蜒的街道上的乘客接送者已成功。

这种运输突破是机器视觉和使用多个设备来中继数据的主要机会。自治车辆的制造商不仅仅是改变人们如何开车。他们还在重新思考安全。

预防性思维

为消费者开发的自动驾驶汽车包括改变安全系统，从反应到崩溃，例如使用气囊以防止崩溃。这些主动安全系统正在为机器视觉系统制造商开辟许多机会。

愿景如此强大的原因是在1989年从国际机械科学中心的一篇文章中突出了一个原因，机器愿景问题：[Vision]允许我们与环境互动并做出决策而不与我们周围的物体进行身体接触。

如文章所指出的那样，在手中不断监测其环境的车辆，如文章所指出的那样自动车行业敲击机视觉的前门，处于防止事故的模式。

预计汽车使用多种成像装置和组件，包括传感器，摄像机，激光雷达（光检测和测距）和ADAR。这些设备将受到监控，最终控制从车道偏离停车的所有内容。

但所有好主意都有挑战克服。在设计阶段寻址的自主车辆，电力和尺寸约束。连接各种部件所需的电缆可以向车辆增加相当大的重量，并对其燃料效率产生负面影响。

2016年1月版汽车新闻采用汽车电池电力线束的主要供应商描述了奢侈品汽车目前有多远电缆的电缆。但是这一点yazaki重新考虑了自治时代的接线，亚齐克基公司正旨在为汽车造成更少的线束，因为“在所有额外的接线中都没有空间，所以预期的所有额外接线都没有。”

在凭借数字通信时代，世界上最大的线束系统制造商正在考虑汽车内部部件之间的无线通信。

长期思考

2016年9月最近的自动意见大会的演示，面临自动车辆的挑战，突出了在每个住宅车道中发现自动驾驶车辆之前必须满足的一些条件。

成像解决方案需要进一步的发展，因此可以在所有照明条件下计算距离和范围发现。

LIDAR用于原型，但单个扫描仪可以花费80,000美元。提出的会议提出的问题是在“使用LIDAR的数百辆车在繁忙的多车道道路上共享相同频段？”时会发生什么？“

像yazaki这样的公司正在寻址系统架构，但问题仍然存在像处理器和传感器的放置等细节。

随着自动车辆的使用增加，部件供应商应该能够依靠稳定的收入流。规格零件需要在原始实施之后提供“最多十年。”

自主或自动驾驶汽车行业将改变人们与他们的汽车有关的方式以及他们如何期望他们的表现。征服道路是一种高赌注的精力，将展示自动化在不确定环境中的灵活性。在优步的匹兹堡测试中，汽车必须适应人类司机，如商业内幕文章所述优步的无人驾驶汽车有问题。由于风暴导致的照明和差的条件的变化是车辆必须谈判的其他变量。

机器视觉将指导类似的自动车辆，就像视觉系统一样有用于协作机器人。它将在今后的汽车以及今天和明天的工厂中的自治机器人发挥重要作用。

自动化在成像和运动控制等领域汇集了一系列学科和专家，以创建系统。留在了解和访问资源a3automate.org.。