无人驾驶是自动驾驶的最高级形式。

摄像头由于成本低、分辨率高、也是唯一可获得外观信息的传感器,在目前技术条件下成为主要的传感器硬件。摄像头有单目、双目、甚至多目的解决方案。单目摄像头在测距等应用中需要维护大量样本进行训练,而双目和多目由于采用了立体视觉的技术,可以不再依赖大量样本数据但需要复杂的算法和大量的实时计算才能得出。

Level
4:无人驾驶。汽车仅需起点和终点信息,就可全程负责行车安全。完全不依赖驾驶员干涉。

高精度地图在精确定位
、基于车道模型的碰撞避让、障碍物检测和避让、智能调速、
转向和引导等方面都可以发挥重要作用。在高精度定位方面,商用定位系统的精度仅有5米左右,而高精度地图与传感器协同工作,可将车辆的位置定位精确厘米级(TomTom/Google/Here都达到10-20厘米)。在获取静态环境信息方面,通过从高精度地图模型中提取,可将车辆位置周边的道路、交通、基础设施等对象以及对象之间的相对关系提取出来。

不同Level所实现的自动驾驶功能也是逐层递增的,看过之后是不是对你的私家车,心里有个评定了呢?

可以看出,在前三个分级中,人始终是车辆的驾驶主体,但在L3级之后,人与车的驾驶主体性质将发生彻底改变。

毫米波雷达也是在自动驾驶中广泛使用的传感器,它的穿透力非常强,主要的应用场景就是测量距离,探测无人车周边的环境。毫米波雷达的微波遇到车辆之后被反射回来,被雷达测速计接收,在短时间内就能计算出所测车辆的车速。

3月21日消息,现在,我们的世界已经走到了信息技术发展的第六阶段,机器人开始作为服务的承载体出现,其中具体的事例就是无人驾驶的产品化。提到无人驾驶,很多人都会觉得离我们的生活好像很遥远,但其实无人驾驶并不是一个单一的新技术,而是一系列技术的整合。而现在在我们的生活中,我们的汽车其实已经悄然进入智能+的时代,那么你知道,你的私家车已经进入智能驾驶多少级了吗?

彻底的无人驾驶

由于汽车市场本身的体量,而自动驾驶又是未来的发展方向,所以这个领域的市场发展空间是巨大的。根据据罗兰贝格预测,至2030年自动驾驶市场规模达500亿美元左右。而BCG(波士顿咨询)则预测至2035年自动驾驶渗透率可达25%,市场规模达770亿美元。高盛公司预计到2050年市场规模会到达300亿美元。

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自动驾驶 v. 无人驾驶

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2013年,美国国家公路交通安全管理局发布了汽车自动化的五级标准,将自动驾驶功能分为5个级别:0~4级,以应对汽车主动安全技术的爆发增长。

Level 1:驾驶支持

镜头的角度、有效识别距离、分辨率三者之间是矛盾的。比如 ADAS
系统对摄像头的要求是纵深方向的视野要好、低像素、高感光度(给机器用的)。而行车记录仪(给人用的)要求大广角,像素要高得多(即使只有
200万像素),因此,现在一些市面上的行车记录仪也可实现ADAS
中如FCW的一些功能,这种方式从传感器上本身就有缺陷。

Level
2:司机和汽车可以分享控制权。驾驶员在某些预设环境下就可以不操控汽车,即手脚同时离开控制,但驾驶员仍需待命,对驾驶安全负责,并随时准备在短时间内接管汽车驾驶权。比如:自适应巡航和车道保持结合形成的跟车功能。但并不是说必须要有两个以上的功能,而是驾驶员不再作为主要操控者。

但,如果L4、L5级自动驾驶甚至无人驾驶可以尽早规模化,人类生活可以向前一大步。除了上文所述的成熟技术可以避免人机交接时的危险因素以外,彻底的无人驾驶可以减少交通堵塞和交通事故、减少温室气体排放量、帮助人类节省大量时间:

LiDAR获取的点云数据与现有的数据库中的模型进行对比,可以识别出探测到的物体类别,甚至是交警的手势。这方面需要用到大数据处理技术、机器学习和人工智能等方面的技术。由于激光传感器成本高昂(目前需要40-50万人民币),目前降低激光雷达成本的基本方向,是让激光雷达从“机械”往“固态”的路线走。“固态激光雷达”能够通过电子部件实现360°发射从而实现对周围环境360°的扫描,而不需要依靠内部机械部件的旋转。

Level
1:只有单一功能,驾驶员无法做到手和脚同时不操控。比如:自适应巡航、应急刹车辅助、车道保持等等比较常见的自动化功能。

Level 3:有条件自动化

按照对数据感知、理解的不同方式,自动驾驶技术路线可以大致分为两个基本路线。一个是储存/比对为主,主要技术路线包括对传感器环境与数据库匹配以确定车辆的位置、依赖高精度地图、通过已知物体数据库与传感器输入来探测障碍,需要通过云端提供所需数据服务。

Level
3:解放驾驶员。汽车自动驾驶可以完全负责整个车辆的操控,但是当遇到紧急情况,驾驶员仍需要在某些时候接管汽车,但有由足够的预警时间。比如:车辆即将进入修路的路段时,需要驾驶员来接管。但驾驶员不再对行车安全负责,不必监视道路状况。

总之,配备了司机的有条件的自动驾驶汽车虽然看似安全,可以做到“人机交接”,但实际上,“人机交接”步骤存在着巨大的安全隐患:人类的反应能力、操作能力难以在有限时间、紧急情况下迅速提升至应急水平。另外,在无人驾驶这个问题上我们还得考虑中国国情,如果无人驾驶和有人驾驶混杂,在加塞插队、无良超车横行的情况下,中国的无人驾驶一定会完败给有人驾驶。在这种情况下,干脆统一交给汽车处理好了,车与车同频对话,一定比我们人类顺畅得多!否则,你妈在你出门时一定不放心:当心路上有人碰你!

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有人的自动驾驶

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沃尔沃汽车中国区研发总监顾剑民这样形容L3系统的人机交接模式:“虽然驾驶员可以撒手,但又要准备随时接管,也就是既希望驾驶员可以‘睁一只眼,闭一只眼’,同时又要求驾驶员全程随时全神贯注,这本身就自相矛盾。”
而近日Waymo主管也表示谷歌公司五年前曾经设想过研发L3级汽车并快速推向市场,但是在研发中发现“要求司机在特殊状况下掌控汽车的技术很恐怖,因为在这种情况下,人会变得慌张因而很难去掌控汽车。”
而丰田汽车前瞻研发及工程执行总经理葛卷清吾则表示:以飞机为例,虽然飞机的有条件驾驶技术已经非常成熟,但是即使是经受过严格训练的飞行员,其操作仍然会给航程带来一定的风险;相较于飞行员
,汽车司机的技术参差不齐,且汽车的有条件驾驶技术尚未成熟,所以他并不看好L3级汽车。另外,尽管L3级汽车会提前发出警示从而要求司机进行人机交接,但是,究竟设置多长时间给驾驶员进行切换反应,业内一直存在巨大的争议。

Telsa在国外和国内的两次伤亡事故,都是因为Autopilot本是Level2级别的技术,在这个级别的层面上,驾驶员还是车辆的掌管者,系统只是辅助功能,驾驶员需要对环境进行监控,车主不能把驾驶判断能力完全交给车辆。 

目前参与自动驾驶汽车研发大军的公司主要包括两类:传统的汽车开发商和高科技公司。他们的优势各有不同,传统车企的优势在于长期积累的整车经验和在自动控制领域,而高科技公司的优势在于利用人工智能的发展来整合传感器、感知算法、计算平台技术。他们的盈利模式也不同,传统汽车的盈利仍主要来自整车销售和售后市场的服务,科技公司更加注重内容资源、平台服务和共享经济带来的新商业模式。

关于无人驾驶。硬件主要包括摄像头、雷达、激光雷达等;软件则包括控制系统、视觉算法等等。

第一,交通堵塞、交通事故将会减少。彻底的无人驾驶规模化以后,配套的交通信息网络也会成熟化,因此,车辆之间也可以通信,前一辆车的指令会被其他汽车知晓,其他车辆因此相应地做出应对。整个道路交通因而有序化,从而减少交通事故、交通堵塞。Eno
Centre for
Transportation研究预估出:如果美国公路上90%的汽车变成无人驾驶汽车,死亡人数从3.3万人降至1.13万人。而KPMG报告显示,无人驾驶汽车可帮助高速公路容纳汽车能力提高5倍。

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