第8周自动驾驶大事记！
1．华为着手布局自动驾驶领域 正式发布“自动驾驶移动网络”系列化解决方案
2月23日，西班牙巴塞罗那，在MWC2019世界移动大会伦敦预沟通会上，华为正式发布“自动驾驶移动网络”系列化解决方案，助力5G时代网络建设。此次华为发布的“自动驾驶移动网络”系列化解决方案，包括“移动网络大脑”MAE、以及具更强计算能力的新BTS5900基站。华为无线网络首席营销官周跃峰表示我们已经与诸多运营商开展合作，通过实践表明，华为的自动化解决方案在一些关键场景中已经开始兑现自动化价值。当然，在2019年MWC期间，华为也召开了名为“connecting the future”发布会，正式发布了5G折叠屏手机HUAWEI Mate X，搭载华为首款7nm 5G芯片巴龙5000，4组5G天仙设计，下载速度高达4．6Gbps，下载1G电影仅需3秒。毫无疑问，华为在5G技术上走在了世界的最前列。
2．苹果提交自动驾驶安全报告，原文曝光
美国时间2月20日，苹果向美国国家公路交通安全管理局提交了一份名为《我们的自动驾驶系统安全方法》（Our Approach to Automated Driving System Safety）的报告。据悉，该公司自动驾驶模式的“脱离”总数远高于友商，每1000英里的脱离数据为871．65次。也就是说，苹果汽车大概每行驶1．1英里（约1．8公里）就要由司机接管一次。对比之下，尖子生Waymo的成绩是：每1000英里的脱离数据为0．09次，平均行驶11154．3英里（约17951公里）才会出现一次脱离情况。对此，苹果是这样向监管机构解释的：公司提交的自动驾驶脱离报告中脱离接触方式相对保守，且报告“涵盖过广”。官方称，苹果从2018年7月起改变了对“脱离接触”的分类方式，将其标准重新定义为“重大脱离接触”，即所有“可能导致与安全有关的事件或违反道路规则的情况”。苹果还在声明中强调：“在测试过程中当其他人类司机撞上测试车辆时，至少会发起两次‘重大脱离接触’。”随后，公司按此标准进行了2000英里的测试里程。
3．Uber开源新的数据可视化系统
Uber 开源了基于 web 的自动驾驶可视化系统（AVS），称该系统为自动驾驶行业带来理解和共享数据的新方式。AVS 由Uber旗下负责自动驾驶汽车研发的技术事业群（ATG）开发，目前该系统已在 Voyage、Applied Intuition 等多家公司应用。Uber 在其官网上发布了这一开源消息，AVS 是一个描述和可视化自动驾驶汽车的感知、运动以及数据规划的新标准，提供了一个强大的基于 web 的工具包来创建可应用于使用该数据探索、交互以及（更关键的是）做出重要的开发决策的应用程序。作为独立的标准化的可视化层，AVS 可以让开发人员无需再为自动驾驶汽车创建自定义可视化软件。借助 AVS 的抽象可视化，开发人员可以专注于驾驶系统、远程协助、地图绘制以及模拟等核心的自动驾驶研发。
4．清华大学汽车工程系主任杨殿阁：智能汽车与自动驾驶地图
2月20－21日，2019全球第二届自动驾驶论坛在武汉举办，本次论坛以“智能驾驶 改变未来”为主题。清华大学汽车工程系主任杨殿阁发表了主题演讲，他认为自动驾驶地图是智能汽车决策的关键数据基础。整个智能驾驶地图可以看做是一个超级的地图容器，它本身也是一个巨大的传感器，它会把所有的感知信息融合在自动驾驶地图上，形成一个虚拟的行驶环境，在虚拟的行驶环境里面进行感知、认知和理解，进而根据车辆动力学来规划出自己的行驶的路线，再把行驶的路线变成车辆运动的轨迹，再把这个轨迹变成它的油门，方向盘和刹车的信号，在控制车辆的行驶，实现车辆的自动驾驶。所以可以看到在这个过程中，自动驾驶地图是非常重要的，是整个自动驾驶大脑的核心。
5．MIT研究人员给自动驾驶汽车配“电眼” 提高恶劣环境探测精度
据外媒报道，依赖光成像传感器的自动驾驶汽车通常很难看清雾等令人目眩的环境，而美国麻省理工学院（MIT）的研究人员研发出了一个亚太赫兹辐射接收系统（sub－terahertz－radiation receiving system），可在传统方法失效的情况下，帮助自动驾驶汽车探测到物体，从而实现更安全驾驶。亚太赫兹波长在电磁波谱上介于微波和红外辐射之间，可轻易探测到雾与尘埃云内的物体，而用于自动驾驶汽车的红外激光雷达成像系统却很难做到。为探测物体，亚太赫兹成像系统会通过一个发射器发送初始信号，然后接收器会测量弹回的亚太赫兹波长的吸收率和反射率，随后向处理器发送信号，重建物体的图像。
1 2 下一页>