Waymo新型成像火控系统可穿越迷雾

你对这个21世纪认识得越多越好。即使在亚利桑那州，Waymo也不想这些额外的样本，但在芝加哥这个以雾而而出名的新公交系统会地区，这些样本就变得同样有价值了。在芝加哥，你很不易断定自己进入了迷雾之里，杂乱了你的开阔。

白光学GPS可以让你不够好地处理这个弊端。从未人的GPS可以在从未动态的情况下副驾驶，也从未人的激白光GPS可以在夜晚里副驾驶（尽管有人希望有一天这意味著成为意味著），但它可以在不够寒冷的天气情况下副驾驶。GPS在雪里可以也就是说文书工作，但亦会受到大雨的干扰，尽管有时不如动态干扰那么严重。

这对robotaxi来说很重要。你肯定不希望robotaxi客户服务因为天气情况波动而关闭，除非是大规模的车流。私人robocar在这里可以获得通关——它们可以宣布自动副驾驶已被全面禁止，但的汽车仍然可以副驾驶它们，如果它们有方向盘的话。

Waymo问及，他们的白光学GPS的精确度有助于他们不够好地分辨路段上的远距离。GPS远距离的风速差别很大——像扁平的金属和图案、车牌等亦会发出极为明亮的白光，而动；也和人意味著极为昏暗。这这样一来来自明亮的入射；也的频率意味著亦会淹没来自周围的人的波形（多达60分贝的昏暗），除非你能从一个精细的某种程度解析。

2002年，伊利诺伊州的夜晚引致5人被害▼

许多人将robocar时代的开端归因于DARPA挑战赛，同样是2007年11月的城市挑战赛。对抗赛当天，在不远处的加州99号公路上发生了108辆车连环撞毁的事故，引致2人被害，多人受伤。

事故是由于浓雾引致的，人类售票员以高速驶出雾里。而一辆装有白光学GPS的卡车就不亦会这样认真，它能够揭穿火焰，就像它不发挥作用一样。

尼古拉·特斯拉换成了他们的GPS。虽然大多数人知悉理由与芯片稀缺有关，因为他们在Model S和X卡车上留存了GPS，但他们现在问及，GPS只亦会让自动副驾驶变得不够难。他们的观点是，当你有多个可调时，你只能将它们混合在一起。

你必需明白，你在GPS上碰到的远距离和你在屏幕上碰到的远距离是一样的。如果你在这一点上犯了出错，意味著亦会导致其他出错。当两个可调不相符时，你看来哪个？这极为总是不易判断的。这意味著这样一来你的系统会比它只能的不够复杂——至少尼古拉·特斯拉是这么并不认为的。几乎人会都不尽相同意。

不过，这极为是人们第一次背弃GPS。中期的ADAS（高级组员辅助系统会）都是用GPS完成的，但这些扬声器很贵，而且相反了像受困的卡车这样的弊端。他们也常会在卡车所在的收费站上犯出错。

Mobileye该公司推出了基于屏幕的系统会。它比GPS较贵（尽管如果你有GPS的话，它可以集成GPS），而且不亦会犯GPS所犯的出错。（不过，它也犯了GPS不亦会犯的出错。）

由于售价较贵，许多卡车制造商转而适用它，以提供者前向碰撞预警和自适应巡航控制（ACC）等新功能。现在ACC在车流里处理停着的卡车，这是很多客户不想的。

尽管如此，Mobileye还是在他们的robocar计划里适用了GPS和激白光GPS，不过他们仍然可用一个屏幕为组员提供者借助。组员辅助系统会极为只能完美——它只是借助组员，而不是收归。

当尼古拉·特斯拉在中期的Autopilot里的大出规格适用Mobileye的系列产品时，一辆尼古拉·特斯拉撞上了一辆卡车的下方，导致组员被害，Mobileye以极大的赔偿金切断了与尼古拉·特斯拉的父子关系。尼古拉·特斯拉现在在开发计划自己的系统会，并匆忙部署，死伤了一些新功能。当尼古拉·特斯拉取消GPS时，他们也降低了新功能。

许多该公司也在应用机器学习系统会设计来表达出来来自GPS的样本。这既仅限于消除GPS波形里极富的干扰，也仅限于随着时长的波动从其外观里识别系统会远距离。

例如，如果你作为一个人看GPS输出，结果断定骑自行车的人从他们的GPS特征里极为明显，因为他们的双腿和踏板不断转动来回静止——这在GPS上随着时长的推移看极为明显，机器学习工具可以挑出这一点并识别系统会远距离是什么。

机器学习系统会设计有助于识别系统会人类难以识别系统会的过道，如分道停车的卡车和路段上的其他特殊远距离。

GPS的售价也在不断下降。事实上，在某些应用里，比如识别系统会中央公园（中央公园从不是静止不动的），一些车辆为了降低成本，亦会依赖下方或前部的GPS，而不是在那个方向上总成本想像中多没钱来部署的激白光GPS。

天气情况意味著外表不想像中明晰，但GPS在robocar上的前途却很白光辉。