工程师说 | 不管你接不接受 无人驾驶就代表未来
无人驾驶汽车的技术研究分为几个阶段?要实现真正的无人驾驶技术,还需要哪些支持?
在今天的文章里,一汽-大众整车工艺规划工程师Shijia,就会和大家聊聊:
“无人驾驶真的是未来吗?”
文 | Shijia
引言
低下的通行效率和频发的事故已经成为困扰全世界驾驶员的共同难题,从驾驶和拥堵中解放出来成为了人们的新诉求。
汽车经过两百年的发展,也逐渐步入了电子化的时代,发展出成熟稳定的主动安全系统,辅助或者替代了一部分的驾驶员工作。
但是这还远远不够,随着人工智能尤其是AI深度学习技术的逐渐成熟,算法开始能够识别物体属性,并作出类似人脑的正确决策。
无人驾驶逐渐成为可能,这背后无限的空间令所有汽车行业的从业者神往。
从现有数据来看,无人驾驶发展面对技术法规壁垒,近期获得巨大突破,产业化时点提前。
从各大车企与互联网巨头公布的计划看,2020年将成为无人驾驶车辆商业化元年,并从此进入爆发增长,,引领传统汽车行业巨大变革。
据IHS预测,2025 年全球无人驾驶汽车销量将达到23万辆,2035年将达到1180万辆,届时无人驾驶汽车保有量将达到5400万辆。
其中,北美市场上的份额将达到29%,中国为24%,西欧为20%。
特斯拉和 Waymo在自动驾驶领域的成就震惊了汽车产业,并引发欧美科技界和汽车界的地震。
英特尔收购Mobileye,高通收购恩智浦,通用收购Cruise等等,无不吸引着国内汽车界的注意力。
2016年以来,国内自动驾驶行业也逐渐火爆起来,传统车企纷纷抛出智能化战略,计划在2020年实现L3级别的自动驾驶。
大量初创公司入场,试图抓住时代的浪潮,资本的追逐和市场的火热让自动驾驶领域看起来一片美好,业界对此充满了乐观情绪。
军备竞赛其实早已开始,资本的嗅觉很灵敏。
产业分析
无人驾驶汽车的技术研究可以分为两个阶段,一个是单车智能阶段,另一个是车联网阶段。
首先,单车智能是无人驾驶的基础,是第一阶段:
单车智能的技术核心是使汽车机器人化;
即能够通过综合应用毫米波雷达,激光雷达和光学摄像头等多种传感器来使汽车感知车身周围的环境;
然后车载驾驶计算机根据环境的变化,结合通过CAN 总线上收集的汽车工况信息,综合计算出下一秒的控制策略;
通过将控制指令发送到汽车自动控制机构里执行,形成一个闭环控制系统;
由于这一方向的研究无需将无人驾驶汽车并入联网系统中,在人工智能的基础上通过自身传感器截取信息并结合环境模型给出运动控制方案,因此定义为单车智能;
以2017年7月在巴塞罗那发布的奥迪A8举例,新款 A8 的最大亮点则是自动驾驶技术;
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