Các nhà phát triển xe tự hành sử dụng mô phỏng lái xe ảo để kiểm tra độ bền trong điều kiện thời tiết xấu - The Robot Report

Bài viết thảo luận về những thách thức đáng kể mà điều kiện thời tiết xấu gây ra cho hệ thống phương tiện tự hành (AV), nhấn mạnh rằng mưa, tuyết, sương mù, chói sáng và bề mặt đường thay đổi có thể làm méo mó nghiêm trọng các tín hiệu cảm biến và quy trình ra quyết định. Trong khi công nghệ AV đã tiến bộ trong điều kiện lý tưởng, môi trường thực tế với thời tiết xấu lại tạo ra những gián đoạn phức tạp mà dữ liệu huấn luyện truyền thống thường không thể giải quyết. Mỗi loại cảm biến—camera, lidar và radar—đều đối mặt với những điểm yếu riêng biệt: camera bị che khuất tầm nhìn và nhiễu, lidar bị ảnh hưởng bởi hiện tượng mưa làm tán xạ tia laser, còn radar mặc dù có khả năng xuyên qua sương mù và mưa tốt hơn, nhưng lại bị giảm độ phân giải và nhiễu tín hiệu. Khi nhiều cảm biến cùng suy giảm đồng thời, hiệu suất tổng thể của hệ thống giảm mạnh. Những thách thức về cảm biến này dẫn đến thất bại trong nhận thức và dự đoán, khi các vật thể có thể bị bỏ sót hoặc phân loại sai, và dự đoán hành vi trở nên không đáng tin cậy do hành vi của người đi bộ và phương tiện thay đổi trong thời tiết xấu. Những thất bại này có thể dẫn đến các quyết định lập kế hoạch và điều khiển không an toàn của AV. Các sự cố thực tế đã chứng minh các nguyên mẫu AV phải ngắt kết nối hoặc hoạt động sai trong điều kiện thời tiết xấu,