第23周自动驾驶大事记！
1． 特斯拉公布新专利
据外媒报道，特斯拉近日公布了一项名为“自动驾驶系统紧急信号处理”（autonomousdrivingsystememergencysignaling）的新专利，该专利描述了两种将车辆传感器的紧急信息传输到自动驾驶软件的方法，以便提升autopilot在紧急情况下的反应能力，从而提升车辆在自动驾驶状态下的安全性。据悉，车辆某些信息有可能因为“等待计算机处理”而被延迟执行，从而导致一些重要信息得不到及时处理，特斯拉的新专利则描述了两种解决办法。第一种方法是当传感器检测到紧急情况时，重要信息会以更高的功率传输到计算机，其它传输功率较低的非重要信息则会被认做“背景噪音”，从而使紧急信息得到及时处理，以提升驾驶辅助系统的安全性。第二种方法则是，当传感器检测到紧急情况时，非重要信息会停止传输，直至紧急信息被处理完毕后，信息传输系统才会恢复正常工作，以避免紧急信息被延误。
在该专利申请中，特斯拉还提到实现上述两个主要概念的其他几种方法，包括管理传输功率级别差异的细节，以及重新分配传感器在数据总线上的通信时间槽。总的来说，最近该项专利申请标志着特斯拉在不断提升其自动驾驶能力。
2． waymo提升自动驾驶汽车安全
waymo公司强调，其自动驾驶汽车在面对自然灾害时，将采取防御性、谨慎的驾驶方式。例如，汽车不会试图在结冰的道路上或洪水中行驶，它可能改变路线或靠边停车，等待恶劣条件过去。waymo首席技术专家dmitridolgov在一场新闻发布会上解释说，“我们正在开发技术，来实现这一目标。我们的自动驾驶汽车就像人类司机一样，可以利用很多信号来判断在这种情况下应该怎么做。”waymo的自动驾驶汽车包含外部硬件，能够密切监测汽车周围环境的变化。每个单元配备了6个激光雷达传感器，能提高低光（黑暗）和极亮环境下的3d可视性。同时，自动驾驶汽车还利用雷达在雾天和雪天进行鲁棒检测。此外，车辆周围的摄像头可以提供清晰的环境和道路图像。
waymo首席技术专家表示，该公司已经在一些突然事件场景中经测试了自动驾驶车队，来应对不可预见的情形，包括坏掉的交通灯（由于基础设施受损）和车祸。由于这些情况通常不会显示在地图上，所以很难预测。因此，自动驾驶汽车可能需要具备有效的实时功能。dolgov强调，“看到这些新情况时，你必须第一时间进行实时推理。”虚拟测试软件可以使自动驾驶汽车应对自然灾害。利用虚拟测试软件，开发人员可以重新创建自动驾驶汽车在受控环境中面对的各种紧急情况。使用该方法训练自动驾驶汽车，还能节省时间和成本。创建了驾驶场景之后，开发人员可以根据需要，以不同的速度进行多次测试。而且虚拟测试不受室外条件影响，可以随时进行。
3． 受技术故障困扰，通用自动驾驶cruise停滞不前
4月中旬，本田汽车首席执行官takahirohachigo坐上通用汽车cruise制造的自动驾驶汽车原型进行演示。进展并不顺利。大约20分钟后，汽车的软件在行驶过程中突然自动关闭，只能让备用司机控制住方向盘。尝试重新启动系统失败，第二辆cruise车辆不得不接着hachigo先生完成演示。由于本田公司是该公司的投资者，该公司最近的筹款价值为190亿美元，此前未报告的故障令通用汽车公司（cruise的大股东）感到尴尬。但更重要的是，软件中断和之前未披露的内部数据突显了cruise所面临的技术挑战，迫使其一再推迟计划向公众推出自动驾驶服务。cruise的困难更加提醒人们，即在为广泛的商业用途做好准备之前，自动驾驶汽车技术还有很长的路要走。
4． 为自动驾驶“提速”我国推进车载智能计算基础平台参考架构研究
6月3日，中国软件评测中心日前发布《车载智能计算基础平台参考架构1．0（2019年）》，通过推进参考架构的研究梳理，有助于加快推动车载智能计算基础平台的持续健康发展。《车载智能计算基础平台参考架构1．0（2019年）》由中国软件评测中心、工信部装备工业发展中心牵头，依托智能网联驾驶测试与评价工业和信息化部重点实验室，联合清华大学、国汽智联、华为、上汽、一汽等多家单位共同编制。推进参考架构的研究梳理，可为我国车载智能计算基础平台的技术创新、标准研制、试验验证、应用实践、产业生态构建等提供参考和引导。中国电子信息产业发展研究院副总工、中国软件评测中心常务副主任刘法旺表示，中国软件评测中心将继续联合相关行业的优秀企业，跟踪国内外车载智能计算平台技术最新发展动态，针对不同应用场景下的车载智能计算平台关键技术开展深入研究，不断总结车载智能计算平台研发与应用实践经验，为构建完善的汽车智能计算平台技术与产业体系贡献力量。
5． 何举刚：自动驾驶依旧遥遥无期，单车成本高达39万！
自动驾驶依旧遥遥无期，单车成本高达39万！在今年的中国汽车重庆论坛上，重庆本土车企长安汽车何举刚对自动驾驶技术提出了见解。何举刚认为自动驾驶成本过高，研发自动驾驶技术预算都在10亿元以上，每辆自动驾驶车成本高达39万。
成本问题成为了自动驾驶汽车难以上路的根本原因。成本一高，汽车售价自然降不下来。以目前的环境来说，高售价汽车很难赢得市场。不仅仅是成本问题，自动驾驶本身就存在难以攻克的技术难题，其中最难的就是感知技术。感知技术是自动驾驶技术的关键，不过就目前的技术手段来看，人类还不能完全攻克这个难题。面对复杂的行驶环境，汽车总会遇到无法识别的场景。成本过高，技术手段过难，自动驾驶技术还是人类的一种畅想。要想在现实生活中广泛运用，目前还为时过早。
