如何利用技术避免车祸？ Kevin Zhong，辅助驾驶，图像识别 如果是天气晴朗， 万里无云，秋高气爽的美好的天气的话， 用我们生产的 3D 摄像头还是可以极好的避免车祸的。 用两个摄像头可以生成周围环境的深度信息。 像素点越偏红色表示越近， 越偏绿色表示越远。 放在三维里面看就是这样子的： 在这个基础上车就可以很方便的自动知道知道哪里是平的， 可以安全的开过去； 哪里有一堵墙或者像题主撞上的隔离带开不过去， 从而在要发生事故之前就可以预判， 给驾驶员警示， 如果像题主这样不幸睡着了， 车会自动刹车： 鉴于题主撞上的是隔离带， 而不是人或者车， 所以讲了 3D 摄像头， 因为 Mobileye 的单目摄像头不能防止撞上除开车和人以外的， 分类器没有训练过或者识别不出来的不明物体。 PS： 2015 年的宝马 7 就可以额外搭载我们的摄像头防止发生交通事故了， 欢迎各位土豪选购！！ 那是不是装上 3D 摄像头， 就肯定不会撞上隔离带了呢？ 很遗憾，除开天朗气清外， 我们还有各种各样不同的坏天气： 左上角这种情况， 白天加上冰雨胡乱的拍， 3D 摄像头还是勉强可以可靠工作的， 但是如果车窗起雾， 而且没有及时擦掉，变成如下情况， 那还是蛮悲剧的。。 像题主这样在夜晚的情况（上上图第二第三）， 我们也只能竭尽所能检测前面的车， 黑不拉几的防护栏， 实在是有点臣妾做不到啊。 这种情况下， 要做到做大可能的可靠，只能使用 @杨培文照片里面车顶上那个， 在谷歌智能车的难点在哪里？模式识别，还是分析、控制算法？ - 谷歌 (Google)这个答案里面生动介绍过的价值三个帕萨特的激光雷达。 不幸的是， 三个帕萨特也不是百分之百可靠， 比如上上图第一种情况， 车轮子溅起的冰雨把激光反射回来， 三个帕萨特可以生生检测到一个 ghost object； 另外， 张将军教导我们， 雾霾可以防美帝的激光武器，激光武器最怕雾霾， 三个帕萨特这种激光雷达， 碰到大雾大雪的天气， 可靠性也要大打折扣。 当每一个传感器都有其优势劣势的时候， 我们就只能把所有可以用的传感器都堆上来， 互相取长补短， 构建一个稳定可靠地系统了： 一般工业界偏向于使用雷达跟摄像头一起，这样当碰到题主这种情况， 摄像头半瞎了的时候， 雷达还是可以提供准确的障碍物信息。 车道线还有交通标志这些， 当然就只有摄像头可以识别了。 摄像头拼死拼活也就可以识别到 100m 以外的车，位置误差反而可以达到 +-20m， 这样当题主在高速公路飙到 200km/h 的时候， 摄像头可以提供的反应时间就不够了， 需要靠长距离雷达这种可以较精确检测到 200m 以外的传感器。 而三个帕萨特这种误差精确到厘米级的大杀器， 我们一般只用来提供校验信息， 看看我们能做到多少的准确率。 所以， 技术是可以用来避免车祸的， 我们正在努力。 （图片来自于戴姆勒研究院以及大陆集团） 知友问到“一边看前面一边看这个不会分心吗”。 sigh， 原来我完全没有讲清楚。。刚开始那几张图不是放在车里面给驾驶员看的， 而是在论文或者演示里面的， 给读者展示摄像头可以自动做到哪些功能， 获得哪些环境信息。 自动获得这些环境信息以后， 提供给汽车， 汽车就可以自动给驾驶员警示或者自动刹车， 以后再高级一点就可以自动开了。 汽车里面 j 驾驶员能看到的一般是这样的： 就是把摄像头自动识别到的信息投影到前面的挡风玻璃上（head up display）， 这样就不用一边看车前面一边低头看车里面的显示屏了。 当然也有把这项功能做得比较二逼的， 路虎利用 Augmented Reality 做了一个很酷炫的挡风玻璃， 把摄像头自动监测到的信息完美的融入环境中： 下图的红色绿色的线也是预判车的运动， 再根据识别到的路面几何信息，算好后直接投影在挡风玻璃上的： 这样就不会分心啦~ 查看知乎原文
