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自动驾驶可靠吗?别怕!有5G技术车连万物还能辅助
自动驾驶可靠吗?别怕!有5G技术车连万物还能辅助
录入时间:2020/7/6 17:45:16

自动驾驶可靠吗?别怕!有5G技术车连万物还能辅助

 自动驾驶是汽车产业与人工智能、物联网、高性能计算等新一代信息技术深度融合的产物。

 

 谷歌、百度、阿里、丰田、福特,所有世界顶级的互联网及巨头厂商都在布局研发自动驾驶。

 它是当前全球汽车与交通出行领域智能化和网联化发展的主要方向,已成为各国争抢的战略制高点。

 自动驾驶的核心技术也在近年来以迅猛的速度发展。

 5G技术

 汽车是5G应用的重要场景。在4G时代,我们对车联网的理解是车载娱乐系统,而在5G时代,车联网意味着V2XVehicle to X,车联万物)。

 当车辆与整个交通系统互联(包括但不限于其他交通参与者、交通信号灯、道路信息),每辆车都能实时获取周围车辆的速度、转向信息,从而能避免事故的发生;

 每辆车也都能获取实时路况信息,交通管理系统可以根据实时路况调整交通信号,从而大幅减少拥堵。

  

 5G技术将对自动驾驶带来极大的帮助。

 现在主流的自动驾驶技术路线完全依赖车辆自身的感知能力。车上必须搭载价值数十万元的激光雷达等一系列传感器,然而探测的距离和精度依然有待提升。与此同时,视野盲区和其他车辆的不可预估性都意味着风险的存在。

  

在获得5G技术的助力之后,很多情况下,车辆不再需要去主动感知其他车辆。因为对方的信息早就通过网络传到了你的车上,你和你的车 不需要看到它,就能知道它的存在。在这样的“上帝视角”下,传感器的重要性大幅降低了,但自动驾驶却因此更简单、更便宜,也更可靠、更安全。

 识别技术主要包括三个方面,路面、静态物体和动态物体。

 对于动态物体,不仅要检测还要对其轨迹进行追踪,并根据追踪结果,预测该物体下一步的轨迹(位置)。

 这在市区,尤其中国市区必不可少。最典型场景就是北京五道口:如果你见到行人就停,那你就永远无法通过五道口,行人几乎是从不停歇地从车前走过。

 人类驾驶员会根据行人的移动轨迹大概评估其下一步的位置,然后根据车速,计算出安全空间(路径规划),公交司机最擅长此道。

  

 与此同时,无人驾驶汽车同样要能做到。要注意这是多个移动物体的轨迹的追踪与预测,难度比单一物体要高得多。这就是MODAT(Moving Object Detectionand Tracking)。也是无人驾驶汽车最具难度的技术。

 V2X技术

 车用无线通信技术(Vehicle to Everything ,V2X)是将车辆与一切事物相连接的新一代信息通信技术。其中V代表车辆,X代表任何与车交互信息的对象,当前X主要包含车、人、交通路侧基础设施和网络。

 V2X交互的信息模式包括:车与车之间(Vehicle to Vehicle,V2V)、车与路之间(Vehicleto Infrastructure ,V2I)、车与人之间(Vehicle to Pedestrian,V2P)、车与网络之间(Vehicle toNetwork,V2N)的交互。

 V2V技术允许车辆通过转发自身及前方的实时信息来预防事故的发生,从而减少驾驶时间,最终实现改善交通环境,减少交通拥堵的目的。

  

V2I技术通过无线的方式帮助车辆和路侧的交通设施实现数据交换,主要应用包括交叉路口安全管理、车辆限速控制、电子收费、运输安全管理,以及道路施工和限高警示等。

 这项技术会推动交通设施智能化,包括禁止驶入灯标、天气信息系统等交通设施都可进化为通过多种算法,从而识别高风险情况并自动采取警示措施的智能交通设施。

 目前V2X领域分为DsrcC-V2X两个标准和产业阵营。在国内市场由于拥有全球最大的4G LTE网络和成熟的产业链,并且对Dsrc技术上没有太多积累,因此有分析认为国内V2X发展会向C-V2X倾斜。

 人机交互技术

 人机交互技术,尤其是语音控制、手势识别和触摸屏技术,在全球未来汽车市场上将被大量采用。

 自动驾驶汽车人机交互大屏的设计,其最终目的在于提供好的用户体验,增强用户的驾驶乐趣或驾驶过程中的操作体验。它更加注重驾驶的安全性,这样使得人机界面的设计必须在好的用户体验和安全之间做好平衡,很大程度上安全始终是第一位的。

 自动驾驶汽车人机界面应集成车辆控制、功能设定、信息娱乐、导航系统、车载电话等多项功能,方便驾驶员快捷地从中查询、设置、切换车辆系统的各种信息,从而使车辆达到理想的运行和操纵状态。

  

 未来车载信息显示系统和智能手机将无缝连接,人机界面提供的输入方式将会有多种选择,通过使用不同的技术允许消费者能够根据不同的操作、不同的功能进行自由切换。

高精度地图

 高精地图拥有精准的车辆位置信息和丰富的道路元素数据信息,可以帮助汽车预知路面复杂信息,如坡度、曲率、航向等。

 高精地图和传统地图相比具有更高的实时性。由于道路路面经常发生变化,如道路整修、标识线磨损或重漆、交通标识改变等。这些改变都要及时反映在高精地图上。

  

 高精地图将更更强调空间的三维模型以及精度,将精度从米级降到厘米级,必须非常精确的显示路面上的每一个特征和状况。

 决策技术

 决策是无人驾驶体现智能性的核心的技术,相当于自动驾驶汽车的大脑。它通过综合分析环境感知系统提供的信息,及从高精度地图路由寻址的结果,对当前车辆进行规划(速度规划、朝向规划、加速度规划等),并产生相应的决策(跟车、换道、停车等)

  

 规划技术还需要考虑车辆的机械特性、动力学特性、运动学特性。常用的决策技术有专家控制、隐马尔科夫模型、贝叶斯网络、模糊逻辑等。

除了GPS与惯性传感器外,我们通常还会使用LiDAR点云与高精地图匹配,以及视觉里程计算法等定位方法,让各种定位法互相纠正以达到更精准的效果。随着自动驾驶的发展,定位技术也一定会不断优化。

 目前自动驾驶的技术基本上都源自机器人,自动驾驶汽车可以看做是轮式机器人外加一个舒适的沙发组成。

  

 机器人系统中定位和路径规划是一个问题。没有定位,就无法规划路径。厘米级实时定位是目前自动驾驶最大的挑战之一。对机器人系统来说,定位主要靠SLAM与先验地图(Prior Map)的交叉对比。

 通信安全技术

 自动驾驶汽车通过车辆网接入网格的同时,也带来了信息安全的问题。

 在应用中,每辆车及其车主的信息都将随时随地地传输到网络中被感知。这种显露在网络中的信息很容易被窃取、干扰甚至修改等,从而直接影响智能网联汽车体系的安全。

  

 定位技术因此在智能网联汽车中,必重视信息安全与隐私保护技术的研究。


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