《英国:首批出租车、公共汽车类自动驾驶汽车服务明年春季上路》

  • 来源专题:能源情报网监测服务平台
  • 编译者: 郭楷模
  • 发布时间:2025-07-21
  • 7 月 21 日消息,英国交通部今日公告称,英国就自动驾驶汽车服务许可计划进行意见征询,此次征询将于 9 月 28 日结束。公告称,监管新型自动驾驶汽车客运服务的关键法律制定过程即日开始。根据近期快速试点的决定,首批出租车、私人租赁和公共汽车类自动驾驶汽车服务将从 2026 年春季开始上路。

    英国具身智能企业 Wayve 此前已经宣布将与 Uber 合作在伦敦开发和启动 L4 级全自动驾驶汽车的公共道路试验,在道路布局和交通规则明显不同于美国的英国城市测试 L4 级技术。

    而对于特斯拉公司来说,有报道称由于欧洲近期的法规调整,其自动驾驶系统可能要到 2028 年才能在欧洲全面推出。

    英国交通大臣 Heidi Alexander 曾表示:

    交通的未来即将到来。自动驾驶汽车可以带来就业机会、投资,并为英国成为新技术的世界领导者之一提供机会。

    道路安全是我们试点和立法的核心,我们继续采取大胆的措施来创造就业机会,支持英国工业,并推动创新,以实现我们的变革计划。

  • 原文来源:https://www.wedoany.com/shortnews/50964.html
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    • 编译者:张卓然
    • 发布时间:2021-05-21
    • 德国慕尼黑工业大学(TUM)的一个研究人员团队开发了一款新型车辆预警系统,这个系统能利用人工智能学习数千种真实的交通情景。这个系统的一项研究是与宝马集团合作进行的。结果显示,如果用在当今的自动驾驶车辆上,该系统能提前七秒钟对车辆无法独自处理的潜在危险情形进行预警,准确性超过85%。 为了使未来的自动驾驶汽车更安全,开发工作通常依赖于复杂精密的模型,致力于使车辆有能力对所有交通参与人的行为进行分析。但是,如果模型仍然不能处理一些复杂或没有预见到的情形,会发生什么呢? 与埃克哈德·斯坦巴赫教授开展合作的一个团队正在采取一种新方法,埃克哈德·斯坦巴赫教授是媒介技术的主席,还是慕尼黑工业大学慕尼黑机器人与机器智能学院(MSRM)董事会的一名董事。借助人工智能(AI),他们的系统可以学习过去自动驾驶试验车辆在现实道路交通中被推到极限的情形。这些情形是人类驾驶员会接手的情形——要么是因为汽车发出需要人工干预的信号,要么是因为驾驶员出于安全考虑决定进行干预。 通过递归神经网络进行模式识别 这项技术使用传感器和摄像头来捕捉周围的情况,并且记录车辆的状态数据,如方向盘角度、道路状况、天气、能见度和速度。基于递归神经网络(RNN)的人工智能系统学习用数据识别出模式。如果这个系统在新的驾驶情形中发现了控制系统过去无法处理的一个模式,那么驾驶员将在可能的严重情况发生之前得到警告。 “为了让汽车更加自主,许多现有的方法都是研究汽车现在对交通状况的了解,然后试图改进车辆使用的模型。我们技术的大优势是:我们完全不理会汽车的想法。取而代之的是,我们根据实际发生的情况将自己限制在数据上,并且寻找模式,”斯坦巴赫说道。“通过这种方式,人工智能可以发现模型可能无法识别或尚未发现的潜在关键情形。因此,我们的系统提供了一个安全功能,可以知道汽车在何时何地有缺陷。” 提前7秒发出警告 这个研究团队与宝马集团用宝马集团开发的自动驾驶汽车在公共道路上对这项技术进行了测试,并且分析了大约2500种司机不得不干预的情况。研究表明,这项人工智能技术已经能够预测潜在的危险情形,准确性超过了85%,即在这些潜在危险情形发生前最长可提前七秒钟发出警告。 数据收集无需付出更多努力 需要大量数据才能让这项技术发挥作用。这项人工智能技术毕竟只能在系统极限情况下的体验进行识别和预测,前提是这些情形是过去见到过的。随着大量试用车辆的上路,数据实际上是车辆自己产生的,这项研究的一位作者克里斯托弗·库恩说:“每次试驾遇到潜在的紧急情况时,我们最终都会得到一个新的培训示例。”数据的集中存储使每辆车都有可能学习整个车队记录的所有数据。”
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    • 编译者:王晓丽
    • 发布时间:2024-06-25
    • 密歇根大学(University of Michigan)一名研究人员领导的一项新研究表明,在公众可能尚未接受无人驾驶出租车和叫车服务的时候,远程驾驶可以提供许多同样的好处。这项研究发表在 Management Science 杂志上。 随着路上的汽车越来越多,驾驶员越来越少,无人驾驶的里程也越来越少,共享乘车服务可能会变得更快、更实惠。 远程驾驶通常是指司机坐在一组屏幕前操作汽车,屏幕上显示来自汽车上摄像头的视频以及传感器和增强现实技术。在接送完乘客后,司机就可以离开这辆车,连接到需要的地区的其他车辆上。目前已有几家私人远程驾驶公司在运营,包括拉斯维加斯的 Halo.Car 和 Vay。 麻省理工大学工业与运营工程学教授赛义夫-本贾法尔(Saif Benjaafar)领导的研究人员认为,远程驾驶的主要优势之一是,驾驶员不需要在车辆所在的地方--例如,在没有乘客的情况下,从需求低的地区开到需求高的地区。因此,远程驾驶可以消除叫车服务所称的 "雁行追逐 "情景。在车辆供应不足的情况下,即使乘客和司机之间的配对不是最有效的,也需要将车辆调度给远处的客户。 "专门研究供应链和物流的 Benjaafar 说:"远程驾驶允许你在不影响服务质量的情况下减少司机的数量,因为你仍然可以利用多余的车辆快速送达客户--在我们考虑的一些测试案例中,司机数量减少了 30% 到 40%。 "有机会大幅提高司机的忙碌程度。乘车服务一直面临的挑战之一就是司机闲置。这种低效率的情况可以消除不少。 剩余的司机也将从中受益,因为这一系统将把车辆所有权及其带来的成本和风险转移给共享出行公司。研究人员认为,随着驾驶成为一种案头工作,远程驾驶可能会扩大劳动参与。 最后,研究小组乐观地认为,将司机和乘客分开可以提高双方的安全,尤其是女性的安全,因为女性是车内袭击和其他犯罪行为的主要目标。不过,远程驾驶系统也需要防止在感觉更像电子游戏的工作环境中鲁莽驾驶。 研究人员利用计算机建模,将时间和空间上的供求关系和道路拥堵情况考虑在内,结果表明,在需求旺盛的时期,即使驾驶员人数较少,如果可用车辆数量多于驾驶员人数,也能缩短等待时间。这是因为减少了驾驶员盲目驾驶的可能性。 "多伦多大学罗特曼管理学院博士后杨晓棠说:"这项研究可以应用于世界/社区,提高打车和其他按需交通服务的效率和成本效益。 原文链接: Saif Benjaafar et al, Human in the Loop Automation: Ride-Hailing with Remote (Tele-)Drivers, Management Science (2024). DOI: 10.1287/mnsc.2022.01687