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新能源 电动车行业资讯

在限定 环境将提供自己会载客溜达的汽车啦!

2017-04-07 09:23:28 浙江人 禾电子有限公司官网 已读
很多公司开始在园区、校园、景区、固定公 交线路等限定环境提供自己会载客溜达的汽车了。在他们的产品宣传中,我们常常可以看到“无人驾驶”这个科 技感十足的高频词,一不小心就收到一打“未来已来”的兴奋和雀跃有木有!

哎等一下,只要方 向盘后面没有司机,我们就 算实现全自动驾驶梦想了?

电动汽车自动驾驶

(注:本文所有“全自动驾驶”,都是指SAE L4-L5自动化程度。)

小结

我们发 现国外载客的无人驾驶汽车很多已经开上了城市公共道路。Waymo豆荚车和英国Lutz Pathfinder这样的 两座小车现阶段好像并不是特别受宠,主要原 因是出于性价比考虑,保障安 全的传感器和冗余设计会增加很多额外成本(从下面表格看,一辆车还是挺贵的)。大量新 闻的主角是多座小巴车,比较高 调的供货公司有法国的Navya、EasyMile,美国的Local Motors,以及日本的SB Drive。

电动汽车自动驾驶

自动驾 驶在不同阶段都能找到商业化的方式,这样企 业才能通过盈利获得良性发展的资本。但是,当行业 进入了自动驾驶发展的关键时期,我们不 该忙着为产品打上“无人驾驶”的标签,而是要 多谈一些困难的解决方法,这样才 能在现实生活中让自动驾驶产品给我们带来安全舒适的驾乘体验。

电动汽车自动驾驶

国内无 人驾驶车主要在景区、园区、停车场 等限定封闭区域运营,车包括传统车改装车、小型两 座车和小巴士多种类型。大型互联网公司、主机厂 和研究机构已经启动了相关项目,代表性 公司是百度和北汽,主要创 业公司有智行者和驭势科技,还有一 家研究机构是智能汽车技术转化中心(IVTTC)。

自动驾驶

从左到右从上到下:百度、北汽、智行者、驭势、IVTTC的无人车,部分图片来自网络

电动汽车自动驾驶

还有一 些企业通过安装磁钉、磁传感器阵列、导轨等磁引导装置,用机电 控制技术曲线实现无人驾驶。当这些 汽车开始热热闹闹上路,我们就 可以喜大普奔了吗?答案当然是否定的。

首先,一辆车 是不是全自动驾驶,绝不是 靠有没有司机来判断的。

在SAE标准(J3016TM,2016版自动 驾驶汽车定义和分类)里,虽然全 自动驾驶确实已经可以摆脱司机,但是一辆名副其实的“自动驾驶”汽车,必须要 在实时行驶过程中,持续满 足下面所有动作:

1.通过转 向对车辆横向控制

2.通过加 减速对车辆纵向运动控制

3.通过监测、识别、分类障 碍物和事件来监控驾驶环境,并做好反应准备

4.根据障 碍物和道路事件给出响应

5.做出车辆运动计划

6.通过光、信号、姿态等方式,对外传递车辆信息

目前我 们看到的无人驾驶车虽然都能自己监控环境、决策规划,最后做出相应的操作,但是还做得不够全面。这些车在技术上,仍然还 不能像人类驾驶员那样灵活自如地应对各种状况。我们看 到测试运营过程中,大家对 车辆的自动驾驶技术还不够有信心——一些车 在进入新城市时,车上还 要安排专人负责按下紧急制动按钮。还有一 些车在试运营时,司机会 坐在驾驶位虚握方向盘以防万一。

最重要的是,全自动 驾驶汽车区别于驾驶辅助的关键在于:在系统 发生故障无法工作,或者出 现超过系统原有的运行设计范围之外的情况时,系统都会不依赖人类,用尽可 能安全的方式解决。遗憾的是,这些公 司在介绍产品时,都回避 了系统发生故障或遇到超出能力的情况时,是否能自己化险为夷。而衡量 安全的重要标准——系统鲁棒性,是没有 办法通过短暂体验得到检验的。

其次,我们要理解“限定环境”意味着什么。

因为自 动驾驶系统还不够可靠,所以会 在简单环境保证安全运行。需不需 要限定环境是判断L4和L5的分界线。这里不完全列举一些SAE提到的限定条件,比如:

Speed速度(高速、低速等)

Geography地形(平原、山地等)

Roadway路面情况(直路、弯路等)

Environmengt环境(天气、气候、基础设施等)

Traffic交通情况(简单、复杂、违规行为、路线固定等)

Temporal 时段(白天、晚上)

……

当然,一辆L4自动驾 驶汽车可以设置多个限定环境,自由组合,比如只 在白天低速行驶,且路上没有行人,所以涌 现了五花八门的限定条件自动驾驶汽车。不过,限定设 计运行范围会让我们看清自动驾驶系统离L5还有多少距离。如果一辆L4自动驾 驶汽车设置了很多限制条件,说明它 本身还有很多技术问题没有解决。

比如很 多无人车通过各种限制方法来简化行车难程度。这些无 人驾驶车都开得很慢很慢,所以对 系统的实时计算能力不是很高。车都是 在同一条路线的通勤,不需要 考虑太多道路变化。车辆采 取的也是比较保险的应对策略,比如大 家很少超车换道,会尽量 采取停车避让的方式。

上述案例中,路况简单、环境可控,只在白天行驶,说明传 感器和算法无法胜任夜晚工作。车辆只 能在一个封闭的公园行驶,高精度 地图也就没有过多考虑高频更新。比如始 终行驶环境要无人无车,说明感 知和决策都还有应对复杂路况的问题尚待解决。自动驾驶的道路还有10%没有完成,但是余下的10%却需要90%的时间和费用。

而且我们看到,在商业化这件事上,绝不是 一家公司来包揽全套。车企、交通信息公司、方案提供商、运营商 都会参与到整个链条中来,而且为 了获得足够大的利益空间,尽可能 掌握最核心的数据资源。而数据的累积,算法的训练,本来就 是一个漫长的过程。

带着这个疑问,车云菌 分别观察了国内外的几家典型公司,做一些分析比较。

从左到右从上到下:Arma,EZ10,Olli,SB Drive小巴,图片来自网络

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