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如何才能將自動駕駛技術大規模部署用于日常生活

Wildesbeast ? 來源:未知 ? 2019-10-04 11:58 ? 次閱讀

對于創造未來的城市,充斥著各種想法、熱烈的討論、堅定的見解。這一愿景的一個重要方面是自動駕駛汽車。這項技術將影響我們生活的方方面面。我們的旅行方式,我們的生活方式,創造新的產業和就業,同時顛覆其它領域。世界在迅速發展,我們需要創新以適應這新的方式。大城市的車輛擁有量在下降,居民發現打車服務更方便。隨著網上購物的增加,商場和百貨商店都在為生存而戰。忙碌的生活方式正日益依賴于食品配送服務。隨著網上銷售的增多,創新的配送服務和包裝配送成為主流的技術趨勢。毫無疑問,它將改變我們現在的生活。現在是時候超越潛力和查看在實施真正自動駕駛的進程中,我們處于什么位置;以及如何將自動駕駛技術從“數據收集模式”轉向大規模部署用于日常生活。

讓我們從首臺Waymo汽車看看我們在自動駕駛技術演變中取得的進展。看看美國加利福尼亞州(唯一被美國車輛管理局DMV強制披露測試自動駕駛車輛報告的州)。28家公司報告了結果。這些公司采用自動駕駛模式共行駛超過200萬英里,遇到了73,550次脫離(即系統將控制交給安全駕駛員,或者安全駕駛員必須介入以使汽車安全行駛)。每行駛1000英里平均脫離5次,或每行駛200英里脫離1次。有了這一致性,加州DMV放寬了規則,自動駕駛模式下行駛的汽車將不配備安全駕駛員。這是個重大的轉變,迄今為止唯一被授予此許可證的公司是Waymo。加州最近還允許輕型卡車自動駕駛,其中包括小型貨車、皮卡車、多用途貨車和步進式貨車。這在報告中的可見性,同時在對公民進行教育方面提供了巨大的優勢;還需要更多的細節來得出有意義的結論。例如,如果公司報告由于感知問題而發生的脫離,當前的DMV規則不強制公司報告對發生故障(或重復故障)的對象標識或分類。在缺乏驗證數據準確性的標準流程或方法的情況下,在提高公眾對技術的信任方面,報告的效力是有問題的。

在太平洋彼岸,中國將成為最大的自動駕駛汽車市場。McKinsey的報告稱,“在2040年,自動駕駛汽車可能占到乘客里程的66%,出行服務產生1.1萬億美元的市場收入,自動駕駛汽車的銷售產生0.9萬億美元的市場收入”。

2017年12月,北京率先出臺了城市道路上自動駕駛汽車的政策,上海緊隨其后。隨后,北京在2018年2月啟用了首個自動駕駛汽車測試設施。測試設施占地面積13.3萬平方米。這些有趣的地面模擬真實生活的測試環境,在城市和鄉村道路上經歷了大量靜態和動態交通場景。中國政府已投入大量的資金和資源,鼓勵企業開發最先進的技術,以在這市場快速成長。中國希望定位為引領自動駕駛汽車市場的技術領袖。

歐盟(EU)明確肯定了自動駕駛車輛的優勢及影響的普遍性。各國強有力的合作,確保廣泛的部署具有一致性和通用性,鼓勵在不同國家大規模部署自動駕駛技術。這在《維也納道路交通公約》中顯而易見,該公約要求對跨界交通進行一致的管制。它進一步加強了建立連接城市的公路的一致性,使之有利于自動駕駛測試。此外,歐盟還推出了一項計劃,允許無人駕駛卡車在兩年內在城市之間運行。減少運輸時間和燃料費用是許多預期的好處之一。讓我們來看一看歐盟的一些國家。德國,通常被認為是傳統汽車公司的發祥地,是最早合法化自動駕駛汽車上路的國家之一,但需要有安全駕駛員。荷蘭迄今不僅在歐洲而且在全球領先,現在允許無人駕駛和控制的測試自動駕駛車輛。瑞典提供了平臺測試小型公共汽車,多家公司廣泛而雄心勃勃地推出了自動駕駛巴士。歐盟研究、科學和創新專員Carlos Moedas說:“不久,擁有一輛非自動駕駛汽車就像擁有一匹馬一樣。”所有這些國家都在一個共同的框架下開展工作,歐洲正在通過制定一項納入自動駕駛的全國戰略,建立一個更安全和更有效的道路網絡

傳感器技術是實現自動駕駛車輛的關鍵部件。傳感器能夠探測車輛路徑中的物體,并充當自動駕駛車輛的眼睛。讓我們看看自動駕駛技術核心的一些傳感器。

相機是分類和紋理解釋的能手。今天的相機是商業上最可行的傳感器選擇。CMOS圖像傳感器是相機的主要器件,已長足發展到拍攝漂亮的照片和自拍。這些傳感器已從僅視覺傳感器發展到觀察+感知。它們是用于先進駕駛輔助系統(ADAS)、交通燈識別等功能的主要傳感器。這傳感器數據將重要的信息傳遞到汽車的決策過程中。目前,用于自動駕駛車輛的CMOS圖像傳感器具備非常先進的功能,能夠高效地處理所有駕駛場景,包括一些獨特的角落。

高動態范圍是個關鍵參數。這是傳感器在同一幀中看到最暗部分和最亮部分的能力;不過飽和或欠飽和。換句話說,傳感器必須不受環境光變化的影響,比如突然暴露在明亮的陽光或反射下,或者在日光下進出隧道。今天,像安森美半導體這樣的公司在提供最高動態范圍(HDR)的圖像傳感器方面是獨一無二的。自動駕駛的另一個趨勢是更高分辨率的傳感器。這是由自動駕駛汽車需要看得更遠同時有能力檢測各種大小的物體所推動的。本質上,它增加物體每度像素數的能力,從而使自動駕駛算法更高效地進行物體檢測和分類。

L3級和更高級別的自動駕駛汽車對硬件和軟件做出決策的依賴程度很高,否則需要由人類決策。這也使他們更容易受到攻擊。因此在組件級即傳感器增加了網絡安全等功能。安森美半導體正推出首個含網絡安全功能的汽車級圖像傳感器。

激光雷達(LiDAR)公司也獲得了投資者的廣泛關注。這技術被認為是非常理想的自動駕駛汽車,但有非常高的價格標簽。LiDAR創造三維點云的能力使它有別于其他感知技術。Waymo通過引入內置的LiDAR改變了競爭環境,這不僅可以檢測行人,而且還可以評估行人面朝哪個方向以及將朝哪個方向移動。這也使汽車能夠看到行人或騎自行車的人發出的手勢,并相應地調整駕駛行為。距離、分辨率和旋轉/幀速率是選擇LiDAR類型的其他關鍵參數。今天的LiDAR能看到200米以外。其概念不僅是對道路上的物體進行檢測,而且還具有分類能力,為決策系統提供反饋,并根據需要改變航向。物體的反射率也至關重要。雖然現在的LiDAR能夠探測遠距離反射率高的物體,但仍致力于實現遠距離探測極低反射率。

雷達,常討論的又一種傳感器,是未來自動駕駛的關鍵。它們的獨特性在于在黑暗和所有天氣條件下運行。毫米波(MmWave)是一類利用短波電磁波的特殊雷達技術,開始廣泛應用于自動駕駛。

雷達系統通過捕獲反射信號,可以確定物體的距離、速度和角度。毫米波系統工作在76-81 GHz (對應波長約4毫米),將能檢測到零點幾毫米的運動。這在汽車領域提供前所未有的準確性。它支持精確測量車輛與其周圍車輛/物體之間的距離。另一個改進是使設計更緊湊,省去大天線。

自動駕駛車輛是最受期待的創新之一,距其完全實現而等待的時間越來越短。隨著這項技術的普及,總體影響(無論是正面還是消極的)肯定是顯著的。有一件事是肯定的,我們將會有有趣的旅程。

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