无人驾驶将终结疲劳驾驶现在看还早的很

2013-03-01 行业资讯盖世汽车

　　据VentureBeat报道，大多数司机在喝酒后都不会选择继续开车，但很少有人会在感到疲惫的时候停下车来休息，即使开车时打瞌睡和酒后驾车同样危险。

　　美国疾病控制与预防中心(CDC)发布数据显示，在2013年，疲劳驾驶引发了72000起车祸。这些事故造成800人死亡，更有44000人受伤，但CDC表示，这些数字可能只是冰山一角，而且问题可能会越来越严重。2016年，美国交通运输部(U.S. Department of Transportation)报告称，交通死亡人数呈上升趋势，这是数十年来少有的情况。在这种增长中，疲劳驾驶几乎可以肯定是一个重要原因。

　　有鉴于此，美国国家公路交通安全管理局(National Highway Traffic Safety Administration)呼吁采取各种措施来减少疲劳驾驶，包括立法、教育和技术方面的改变。虽然智能汽车和自动驾驶汽车的兴起有助于减少交通事故的发生，使道路变得更安全，但不要对它期望太高。

　　长期来看，无人驾驶将带来希望

　　很明显，自动驾驶汽车代表着未来趋势。从特斯拉到Uber再到谷歌，几乎每家大型汽车制造商都在研发这项技术。奥迪和谷歌已经有了试验车辆，特斯拉的最新车型具有令人印象深刻的自动驾驶功能，大多数其他制造商希望在2020年推出自动驾驶汽车。无人驾驶技术已经足够近了，以至于美国国会最近通过了一项立法，以推进这一概念。

　　无人驾驶汽车将改变许多事情，但它们消除疲劳驾驶事故的潜力是最令人兴奋的。大部分公司都在开发全自动驾驶汽车。这意味着疲惫和睡意将不再构成风险，因为汽车将可充当自己的司机。这对像卡车司机这样的职业来说尤其有利，因为他们往往需要长时间、晚间驾驶，这两个因素都是导致驾驶时犯困的主要因素。

　　自动驾驶汽车提供了一个有希望的解决方案，但我们不能仅仅依靠希望，坐等将来会迎来完全无人驾驶的未来，以减少疲劳相关的事故数量。许多汽车制造商都在研发自主技术，但即使无人驾驶汽车变得更便宜、更容易获得，用户习惯也需要时间来改变。

　　智能传感器检测睡意

　　尽管自动驾驶汽车或许是解决这个问题最明显的方法之一，但它们并不是唯一的答案。在我们看到完全自动化汽车成为现实之前，我们可以看到一种更广泛的汽车技术被采用，它能识别司机的睡意。事实上，梅塞德斯-奔驰公司已经在使用Attention Assist来引导昏昏欲睡的司机到附近的休息站。

　　在驾驶的前几分钟，梅塞德斯-奔驰的Attention Assist会记录下超过70个参数，以了解司机的驾驶行为。随着行程的继续，该技术会监控驾驶员的方向盘，以确定其是否出现困意。此外，这套系统还考虑了交叉风和道路平滑度等因素。如果系统测算了所有的因素，并认定司机正处于昏昏欲睡状态，它会发出警告，并建议司机停下来休息。这对当前奔驰车主来说是个好消息，但我们其他人呢？

　　类似的技术可能会被其他汽车制造商采纳。例如，松下正在开发一套系统，它可测量司机的体温、眨眼和面部表情，以评估他们的疲劳程度。然后，系统会调整汽车的温度和照明，以使驾驶员重新振作起来。这项技术最早将于明年被应用在其汽车上，帮助防止成千上万的嗜睡驾驶事故。

　　芯片制造商英伟达(Nvidia)也在开发一种技术，可以帮助减少道路上昏昏欲睡的司机数量。该公司最近因开发出一款名为“Co-Pilot”的产品而引发关注。这项技术可以了解司机的行为，并寻找可能会让人昏昏欲睡的原因。驾驶员的姿势、眨眼率、头部位置以及转向风格发生改变，都有可能触发系统发出警告。当“Co-Pilot”意识到某些错误迹象时，它就会提醒驾驶者继续操作车辆的危险性。“Co-Pilot”仍处于开发状态，但它为未来道路安全提供了前景光明的选项。

　　在这些备受关注的技术被应用在更多汽车上之前，可穿戴设备可能会提供帮助。The Steer手环为应对瞌睡驾驶提供了一种潜在解决方案。该技术会监测驾驶员的行为，如果发现司机感觉疲劳，它就会发出“温和的”电击。除了要求司机在他们的手腕上戴电击项圈的明显警告外，这项技术可能是长途司机寻找更直接解决方案的可靠选择，比购买全新的奔驰汽车更划算。

　　在这个领域，还有很多其他瞌睡检测技术。将来，检测到司机打嗜睡可能预示着汽车被自动接管。在此之前，这些技术将调整驾驶室以唤醒司机，或敦促他们停车。

　　汽车还无法完全拯救我们

　　汽车人工智能(AI)正在快速发展，但我们还需要几年的时间才能部署更广泛的解决方案。目前，那些配有先进安全功能的汽车(比如车道监控)，可以检测到你从车道上漂移出来时的情景，而在大多数新车中都可以使用的备份摄像头可以帮助司机保持警觉。像Steer和其他可穿戴设备这样的技术也可以帮助驱动那些没有最新安全功能的老款汽车。虽然这些技术并不是解决疲劳驾驶的完美方法，但在我们有全方位的解决方案之前，它们可以帮助解决许多问题。

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