一、智能駕駛adas技術(shù)的局限在哪

智能化是汽車發(fā)展的大勢所趨，在智能汽車的發(fā)展中，adas系統(tǒng)是關(guān)鍵，智能駕駛adas技術(shù)可以輔助駕駛，提高駕駛的安全性和舒適性，不過它也有一定的局限。

就目前的技術(shù)而言，智能駕駛adas技術(shù)的局限性主要體現(xiàn)在感知端的識別能力、定位精度及實時性，決策算法對場景處理的有限性，導致對邊界場景難以有效處理。比如高速、高架道路自動跟隨目標車行駛，前車行駛過程中突然減速時自動剎車避免碰撞、自動上下高速匝道、車輛轉(zhuǎn)彎時自動保持在車道中行駛，這些使用過程中可能存在由于識別目標丟失或無法識別目標出現(xiàn)碰撞風險。又或是在擁堵場景跟車行駛時，與兩側(cè)平行行駛車輛發(fā)生碰撞。

二、智能輔助駕駛技術(shù)有哪些技術(shù)難點

智能輔助駕駛技術(shù)的局限性主要是因為技術(shù)方面的局限，隨著智能輔助駕駛技術(shù)的發(fā)展，這些局限也會逐一突破，不過智能輔助駕駛技術(shù)的發(fā)展本身也存在一些技術(shù)方面的難點。智能駕駛adas技術(shù)的難點主要有五個：

1、復雜交通場景的“周密感知”

智能輔助駕駛汽車必須要在所有條件下檢測道路的特征，它必須要在天氣、路況不斷變化的情景中，做出安全響應。

也就是說智能輔助駕駛必須是一種不能犯錯誤的人工智能系統(tǒng)。因為它一旦犯錯，就會釀成交通事故，必須要讓智能輔助駕駛汽車能夠周密可靠地感知它的周邊環(huán)境。

2、理解“預行為”

此外還有一個難題，就是要讓智能輔助駕駛汽車準確地判斷周邊物體或者周邊車輛的預行為。所謂預行為，是在周邊物體或者車輛沒有產(chǎn)生這個行為之前，智能輔助駕駛汽車可以判斷在下一個時刻，周邊車輛或者移動的物體會發(fā)生什么樣的變化。

人類駕駛員，都是根據(jù)前方車輛或者周邊移動物體的預行為，來傳達行駛意圖。比如說，我們在路上開車，前方有一輛車，通過這輛車的駕駛狀況，可以判斷出司機是一個新手，還是一個老手，這樣我們就能對自己的駕駛在下一個時刻應做出什么樣的行動，有一個預判。但是目前的智能輔助駕駛技術(shù)，很難去解釋細微的預行為。

3、“意外遭遇”的應對

人類駕駛員，可以根據(jù)身體的語言和其他語境的線索，來理解交通場景。比如說，我們開車到了某一個區(qū)域，這個時候突然交通管制了，人類駕駛員是通過交警的手勢制定自己下一步行駛的決策，但是目前的智能輔助駕駛技術(shù)，很難去理解這類異常的情況。

此外，還存在這樣一種情況，比如說路邊有個孩子，他手上拿著一個玩具，突然這個玩具掉到路邊了，他要去拾起這個玩具，在智能輔助駕駛中，我們沒有辦法對這樣一種意外遭遇事先去編碼，從而寫入智能輔助駕駛的算法之中。

4、人-車自然交互

還有就是怎么能建立一種人與智能輔助駕駛汽車自然交互的環(huán)境，也就是說乘客坐到搭載ADAS系統(tǒng)的汽車里，他要能夠用自己的語言和汽車進行交互。行駛的途中要與汽車對話：“我要去哪里”“還有多少時間能到達目的地”，這種自然的交流，不僅能夠提供給乘客一種舒適的體驗，實際上也是一種安全的認證。汽車理解乘客去哪里，能用語言回答，乘客就放心了。

此外還有一點，就是未來人類駕駛員開的車和智能輔助駕駛汽車，一定會共享道路，這時候，車跟車之間的交互也是非常重要的。

5、網(wǎng)絡安全

最后一個難題，就是網(wǎng)絡安全。因為有智能駕駛 輔助 系統(tǒng)的汽車，要通過云端更新它的地圖，去獲取相關(guān)的數(shù)據(jù)，而通過云端獲取和更新地圖的智能輔助駕駛，將會面臨著更大的風險。

可以想象，以后會出現(xiàn)這樣一種惡意行為，比如說黑客侵入汽車中，他可以禁用智能輔助系統(tǒng)功能，有可能在行駛過程中制造交通事故。