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自动驾驶的底盘技术,国内L4级别自动驾驶究竟到什么程度?

日期:2019-12-02 14:37:09 来源:互联网 编辑:小道 阅读人数:1030

1,国内L4级别自动驾驶究竟到什么程度?

国内L4级别自动驾驶究竟到什么程度?

以前有科技大佬说过,5G网络铺开之前,谈什么物联网都是皮毛货色。对其他类型产品我个人不了解,也不妄言,不过对于所谓自动驾驶来说,现有4G网络的带宽和速率的承载量,甚至于云端服务器的计算量等等恐怕都难以从本质上让驾驶这件事真正的智能化、互联化。

近段时间,因为国家已经正式发放5G网络商用牌照,关于自动驾驶的话题热度也随之逐渐走高,尽管这些很大程度上是由厂家带起来的。在国内,长安汽车算得上在智能汽车、自动驾驶领域步伐较为前沿的车企,所以全国第一个5G自动驾驶示范运营项目落地重庆、并以长安新能源车辆作为终端,并不让人觉得意外。

就在本月26号,国内首个5G自动驾驶公共服务平台暨5G自动驾驶开放道路场景示范运营基地正式启用。这个目前国内最高级别的自动驾驶示范基地位于重庆仙桃大数据谷。需要明确的是,这个项目并不归属于长安,而是由多家企业单位联手,前者只是其中的一个主要参与者。此项目本质上也并不单是汽车产业升级,而是个地方经济与科技发展项目。关于它本身就不再过多赘述了,我们要关注的,是国内首个在开放道路进行展示及运营的L4级别自动驾驶技术,它究竟做到什么水平了。

关于道路条件及车辆

先复习一下定义。L4级别自动驾驶是指能在限定的道路及环境中,车辆可完全不需人为干预,自行完成驾驶。这个限定条件不光对车有要求,对道路条件同样也有要求。重庆这个仙桃大数据谷便拥有能实现L4的条件,如可WiFi通信的交通信号灯等等。而自动驾驶演示车辆不能离开这里的原因,一是出了这块示范基地,车辆便失去了所需的道路硬件支持,另一个原因则是,目前我国的法律法规不允许自动驾驶车辆任意上路,只能在限定的试验道路内行驶。

而自动驾驶的展示车辆则是基于长安新能源的逸动EV改进而来。可以看到,自动驾驶车辆的侧面和车头车尾共装备了5个激光雷达,其供应商为深圳速腾聚创。

车子的内后视镜处装有视频识别模块,车头下方还有一个毫米波雷达。

除此之外,拥有自动驾驶功能的试验车与普通逸动EV的外观并没有什么区别。车辆内部,肉眼可见的地方同样与普通市售版本一致,除了中控屏可显示行驶路径。

实现自动驾驶功能的主要技术硬件被隐藏于后备箱及内饰覆盖件之内,由于涉及技术机密厂家目前不予展示。长安方面表示,未来还会增加CS55的自动驾驶版本,一起在这块示范基地内提供体验。

2,大陆集团的自动驾驶到底会对汽车产业造成怎么样的改变?

大陆集团的自动驾驶到底会对汽车产业造成怎么样的改变?

汽车新四化的发展,大陆集团等汽车零配件供应商是这一趋势重要的推手之一,而这一趋势也推动着他们在组织架构上、技术开发方向上适应形势进行改变。大陆集团底盘及安全事业群设置了不同的事业部和支持部门,动态控制系统事业部、液压制动系统、被动安全及传感器事业部,高级驾驶员辅助系统事业部、大陆集团工程服务部和系统集成及前沿技术开发部。

同时为了适应市场的发展,大陆集团正在战略上进行组织结构的调整,动力总成事业群在今年1月1号被正式分离出来,成为了一个独立的公司,为独立上市融资做准备,这同时也是大陆集团为独立发展电气化奠定基础的重要一步。而大陆集团底盘及安全事业群和车身电子事业群将在2020年成为两个新的架构,名称更新为 Autonomous Mobility and Safety 和Vehicle Networking and Information。

大陆集团是为数不多能够提供系统解决方案的底盘及安全系统供应商,不仅可独自生产传感器、控制器还有执行器,可以完成闭环的控制系统,使用执行器控制系统的行动方向。大陆集团同时拥有传统的基础制动器和电力集成的制动控制器,可以满足下一代汽车对于智能化和电气化的系统要求。在CES Asia期间,智驾君对话了大陆集团底盘及安全事业群副总裁兼中国区总经理霍斌和大陆集团底盘及安全事业群系统集成及前沿技术开发部中国区负责人尤欢。

但是必须承认整个自动驾驶的生态链太大,特别在软件和芯片方面,所以大陆集团也是以非常开放的状态与合作伙伴和供应商进行充分合作,集成开发我们的环境模型,这是一个优势互补的关系,不可能由一家垄断的。作为全球供应商,不仅仅为中国本土主机厂服务,也要为合资品牌,像欧洲、北美和日本客户进行一些标定本地的开发,要根据在本地的车况和路况进行开发。本土化开发是我们本土团队工作的重点。在中国,我们建立了雷达测试实验室,这也是我们全球第三个采用全新技术的实验室。

3,深度学习在自动驾驶汽车上面的运用有哪些

深度学习在自动驾驶汽车上面的运用有哪些

深度学习将计算机得到的图像进行理解。专业词语叫图像语义分割。区分出哪里是什么物体,物体的大致边缘等。例如FCN全卷积神经网络。

深度学习应用于的物体分割技术也有一些,大致功能是一样的。只是可以利用多帧图像运动物体的视差进行额外的判断。

4,为什么AI技术这么厉害,却一直不能用于自动驾驶

为什么AI技术这么厉害,却一直不能用于自动驾驶

现在的AI时代也算是已经到了,包括自动驾驶也属于AI范畴,那为什么自动驾驶却迟迟不能实现落地呢?首先,感知即是对周围环境的了解,如同驾驶员的眼睛和耳朵,感知的设备无非是摄像头、声纳,各种各样的雷达,但客观的讲,摄像头三维空间效果差,雨雪恶劣天气能见度低,毫米波雷达穿透能力弱激光雷达无法识别颜色数字且造价高昂,或多或少存在缺陷,而多种感知设备组合则称为最优的解决方案,弥补之间的不足,所以各个车厂的感知设备也大同小异。

目前主要的难点是如何压缩成本,而且在现实生活中,路况千变万化,非常复杂,自动驾驶,稍有不慎,就会造成人员伤亡,虽然现在的交通法规日益健全,但是,不遵守交通规则的人或自行车,也有很多,如果是一辆快速行驶的自动驾驶汽车,但在前方路口有多人违反信号灯横穿马路,可能就很难做出正确的判断。

5,想要实现自动驾驶技术,需要具备哪些条件?

想要实现自动驾驶技术,需要具备哪些条件?

自动驾驶是未来汽车的发展趋势,无论是汽车品牌还是科技科技品牌都在为研发自动驾驶而努力。目前自动驾驶级别分为 0-5 级,而只有 5 级才可以达到完全自动驾驶级别。而现在很多车企在卖车时往往会给出很模糊的宣传,是自己的车辆已经具备了自动驾驶功能, 而这些并不是真正意义上的自动驾驶。

那么真正的自动驾驶首先要具备自动驾驶的功能,而这些功能首先要有硬件作为基础,之后再有处理器、车联网等软件等更强大的数据分析能力、更有逻辑的决策管理程序,那么结合目前的半自动驾驶特点以及市面上一些主流的配置,我们先来了解下实现自动驾驶的几个必要条件。

传感器:雷达、摄像头

就目前的半自动驾驶来说,传感器是车辆必不可少的,同时在未来的自动驾驶车辆上,这也是最基础的。雷达可以检测周围的环境,就像车上的前雷达和后雷达一样。同时车辆的摄像头、扫描仪等构成了车辆的基础探测系统。

车辆雷达摄像头

车辆的雷达,可以划分为三种声波雷达、光波雷达还有毫米波雷达。

声波雷达,往往运用在倒车雷达,测量距离较短。

光波雷达,分为中外线雷达、激光雷达,红外线雷达往往用在较高端车的夜视系统上,激光雷达一般都是用在防碰撞系统。

毫米波雷达,穿透能力强,全天候都可以使用。也是自动驾驶车辆主要使用的方向。

这些雷达系统与车辆摄像头一同使用时,可以让车辆周围几乎没有死角,但探测器探测区内出现物体,系统就会报警提示驾驶者。同时通过扫描还可以建立 3D 模型,让数据更加精准。

自动控制系统

探测设备收集了数据,那么就要有电脑来进行数据分析及下达指令。这就需要车辆的 " 电脑 " 来做出判断,现在很多车都具备有电子控制系统,就好比 ABS、ESP 等主动安全设备。另外现在半自动驾驶车辆都具备自动刹车、自动跟车、安全防碰撞等一些列可以判断的配置。

就目前的半自动驾驶来说,车辆还无法做到完全的自动转向,就对于大角度的弯道来说必须要由驾驶员进行控制。就转向系统来说,目前应用最多的应属车道保持功能,车辆可以保持在车道内安全的形式,如果车辆偏移该车道就会做出警示,提醒驾驶员。

主动跟车是目前半自动驾驶最长见到的功能(ACC 自适应巡航),该功能也是日后全自动驾驶的根基,车辆可以通过雷达及摄像头捕捉车道及车辆,并且可以根据前车速度来调整自身的速度,同时驾驶员可以调整跟车距离,让车辆保持更加安全的车距。

路网重新布局

自动驾驶其实除了硬件这些条件必须具备,还要基于网络,就像互联网一样,每个设施都要作为终端,无论是建筑物还是交通设施。通过路网的建设,红路灯、马路、交通标志,甚至建筑物都要接入互联网,并且还要保证网络的联通。

另外现在就是车辆与车辆,车辆与物体的数据交换,这无疑对网络信息平台有着很高的要求。另外就是对网络的安全,如果将信息在安全的情况下进行交互,这样就就能保证车辆和人员的安全。

写在最后:自动驾驶是我们一直所想往的,驾驶员不用再随时精神集中的开着车。但要实现自动驾驶还需要很多的配置,现在车辆的配置、硬件的配置已经可以实现半自动驾驶。在有些细节方面驾驶员并不能信任车辆的该功能,驾驶员应该是占据主导地位。而自动驾驶最重要的就是路网的建设,通过道路和网络整体结合,让车辆与车辆、车辆与行人、车辆与物的数据实时交换,这样车辆的自动驾驶就离我们不远了。

6,自动驾驶汽车能不能用深度学习做决策

自动驾驶汽车能不能用深度学习做决策

自动驾驶需要的技术是多个方面的。绝不是一个深度学习就可以解决的,但是深度学习却是是很有用的工具。举个栗子:自动驾驶的获取到的图像数据是非规则的,需要对这些非规则的数据进行统计和分析,如果仅仅依靠过去的算法,这个数据量是几乎不可能完成的任务,依靠深度学习算法,将数据进行过滤之后,得到的数据就变得可以计算了。

本文相关词条概念解析:

驾驶

驾驶,指操纵车船或飞机等使行驶。语出清魏源《圣武记》卷十四:“今即实估实造,而停泊不常驾驶,风浪无从练习,非若夷船之日涉重洋,则亦不过数年而舱朽柁蔽矣。”

车辆

车辆指陆地轮式、链式和轨道式运输工具的总称,包括火车、汽车、人力车和畜力车等几大类。车辆、船、飞机都是交通工具。车辆是“车”与车的单位“辆”的总称。所谓车,是指陆地上用轮子转动的交通工具;所谓辆,来源于古代对车的计量方法。那时的车一般是两个车轮,故车一乘即称一两,后来才写作辆。由此可见,车辆的本义是指本身没有动力的车,用马来牵引叫马车,用人来拉或推叫人力车。随着科学技术的发展,又有了用蒸汽机来牵引的汽车等等。

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