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自動駕駛和智能車輛管理的實現步驟

汽車玩家 ? 來源:工程師曾玲 ? 2019-08-30 15:05 ? 次閱讀

車聯網賦能汽車成為下一代移動智能終端

3G~4G隨著智能手機的出現以及內容豐富,開啟了移動互聯網時代,那么5G來臨后,下一代類比智能手機的終端側有可能是智能汽車,有望進一步引爆車聯網市場。車聯網是物聯網的其中一種,在一篇知乎文章《物聯網推動核心是什么?現狀與阻力在哪?》有說到,車聯網是自動駕駛的前提,因為車聯網將汽車組成互動網絡(將車與網絡連接在一起),通過搭設大量的傳感器和先進的通訊技術,對周圍車輛、公路、人、環境等信息進行感知和交換,從而實現自動駕駛和智能車輛管理的新一代車輛技術。

車聯網的實現需要兩步

第一步是信息化或是電子化,就是讓與車相關的信息可以被識別。

第二步是聯網化,就是信息化后數據可以聯到大網。

車聯網應用場景包括:遠程監測、車載娛樂、智能控制、輔助駕駛、自動駕駛,前四個已經實現了,所以這四個實現的放一起(詳情看下圖),在生活中我們都可以見到這些應用場景。

第五個是自動駕駛,而自動駕駛目前還在努力階段,對于自動駕駛,有著一個標準,如圖下:看出要達到自動駕駛起碼得達到SAE(國際自動機工程師學會)的L3~5級別,最終達到完全自動化,任何場景車輛可以獨自實現所有駕駛功能。能想象到的應用范圍,主要應用于私家車、物流車、公交車、工程車。

車聯網終極目前是自動駕駛,“電子化”+“聯網化”成為趨勢

目前實現自動駕駛的路線有“網聯化”、“電子化”和“自主”+“電子化”三種,后者已經成為主流。

網聯化:

描述——使用車與車、車與路、車與人、車與云通信技術,獲得周圍車輛狀態信息,從而實現對危險狀態提前預警,減少交通事故,提高交通效率

優點——通過車、路、人、交互準確掌握周圍車輛移動信息以及車輛狀況

缺點——受益程度取決于滲透率

電子化:

描述——通過搭載先進傳感器(如配置高端的全景激光雷達,工業相機等)獲得周圍車輛狀態信息,實現智能駕駛,如google、百度無人駕駛汽車

優點——車輛一旦安裝,就可以受益,不依賴于其他車輛是否安裝

缺點——成本高:目前實現高精度的自治傳感器成本高,如64線的激光雷達需要上萬元 / 復雜場景下虛警、漏警問題嚴重 / 對前方車輛角度測量存在難度 / 只能感知車輛位置,不能獲得車輛狀態。

電子化+網聯化:

兩種技術互為補充,,通過與互聯網技術融合,可降低自主傳感器數量,并將車輛的狀態分享給更多車輛;通過與自主傳感器融合,可分享更多車輛狀態信息,加快自動駕駛算法的成熟。

第一步目前做得差不多了,大家都能了解車出了什么問題,比如那個警示燈亮表示出什么問題。

但是現在第二步很難做到,就是聯網化,如果你的車拋錨了,還是要自己打電話去解決,當前特斯拉現狀可以解決遠程定位問題,車拋錨的時候,總控制中心會馬上給車主打電話,詢問車是不是哪里拋錨了,是否需要遠程重啟等,它已經實現這個功能。我覺得這是一個比較清晰的發展路徑,就是電子化+聯網化,我們現在正努力實現第二步。

前兩步解決了,第三步便是5G讓自動駕駛成為可能

車聯網需要低延時和高可靠的通訊網絡:一方面,在車輛高速運動過程中,要實現碰撞預警功能,通訊延時應當在幾ms以內;

另一方面,出于安全駕駛要求,相較于普通通信,車聯網需要更高的可能性,而且是能夠支持高速運動基礎上的高可靠性;

而5G的移動邊緣計算、邊云協同技術可以滿足車聯網在高可靠性,低延時方面嚴格要求。

自動駕駛帶來的改變誕生

1. 出租車:出租車公司人力成本降低,出租司機縮減。

2. 物流:貨車公司人力成本降低,貨車司機縮減。

3. 購車需求:由私人購車變為企業購車,私家車減少

4. 二手車市場:購車少了,二手市場需求縮減。

5. 保險:私家車減少,車險業務的公司將發生變化

6. 交通管制:交通管制發生改變,變為統一管理,統一停放位置,車流量控制,事故減少,出行效率提升。

7. 酒類:不需要駕駛,酒駕減少,酒業會有好轉。

8. 無人移動超市:移動超市、移動充電、移動餐廳、移動房間、移動娛樂、移動辦公、移動廣告、移動營銷活動、移動購物

9. 房地產:交通管制,出行效率提升,縮短了上下班時間,目前的郊區業將變為中心城市,房價將不會太懸殊。城市出現特大城市群。

10. 行為習慣改變:擁有汽車——使用汽車。

11. 生活方式改變:如上車便是工作時間、上車是陪伴家人的時間、上車便是休息時間、上車便是娛樂時間。

12. 城市空間變化:道路不會堵車,停車場將改變,道路面積將減少。新城市將增多,投入新道路規劃增多。

13. 汽車行業變化:汽車相關業務由私人向企業轉變,門店汽車點縮減,門店換車/服務/等待點增多。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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