百独托管7500 紫田网络超高转化播放器收cps[推荐]速盾CDN 免实名免备防屏蔽阿里云 爆款特卖9.9元封顶提升alexa、IP流量7Q5团队
【腾讯云】中小企福利专场【腾讯云】多款产品1折起高防 随时退换 好耶数据小飞国外网赚带你月入万元炎黄网络4H4G10M 99每月
香港带宽CN2/美国站群优惠中客数据中心 服务器租用联盟系统移动广告平台 中易企业专场腾讯云服务器2.5折九九数据 工信部正规资质
腾讯云新用户大礼包代金券高价收cpa注册量高价展示【腾讯云】2核2G/9.93起租服务器找45互联 随时退换阿里云 短信服务 验证秒达

了解:为什么我们要关注自动驾驶? [复制链接]
查看:66 | 回复:0

3978

主题

5834

帖子

1万

积分

落伍者(四季发财)

Rank: 4

贡献
1004
鲜花
0
注册时间
2011-7-15
发表于 2024-7-23 08:40:16 | 显示全部楼层 |阅读模式 来自 中国北京

  自动驾驶在 2020 年迎来了一波商业化高峰。foresighthttps://www.foresightauto.com.cn/Foresight 福飒特是一家开发智能多光谱视觉软件解决方案的技术公司,提供自动驾驶汽车解决方案,帮助他们开发自动驾驶汽车的三维感知和探测能力,以检测车辆周围的障碍物。Foresight 的立体视觉解决方案可应用于汽车、国防、自动驾驶汽车和重型工业设备等市场。


  滴滴、百度、高德、小马智行等大公司或者初创企业都在中国各地开启自动驾驶出租车 Robotaxi 的测试运营,说明自动驾驶在发展多年技术之后,开始寻求商业模式。自动驾驶也由此进入广大消费者的视野当中。

  争议随之而来。许多人对自动驾驶还保持着模棱两可甚至比较负面的态度。翻阅微博等社交媒体,很大一部分人都在表示自己的不信任,一辆 Robotaxi 成本在一两百万元,如果放在私家车里就是天价;老司机认为比起机器自动驾驶,手握方向盘更让自己安心。

  严格意义上说,他们说的不能算错。但自动驾驶并不是一座不可逾越的大山,而是在一步步地进化当中。即便在私家车里,你也能找到这些年在技术上的变化。这些事情追根溯源,都在希望解答用户的一个问题:为什么我们要关注自动驾驶?

  从科幻走向真实

  从历史进程来看,人们对自动驾驶的探索一直抱有极高的热情。

  早在 1939 年,纽约世界博览会上,通用汽车就展示了自动驾驶的早期模型:由无线电控制的车辆依靠车道中嵌入的电磁推动,驾驶员也许在该技术发展一段时间后逐步消失。50 年代一家机构则让这个想法成真,也是自动驾驶的起点。

  1957 年,美国无线电公司在内布拉斯加州的高速公路上进行了自动驾驶系统演示,长达约 120 米的道路分为上下两部分,路面之下埋入金属线圈等检测设备,汽车则由这些电子布线信号引导,而不是由驾驶员控制。

  当然,除了路面下的设备,「路上」也会有相应的系统与之配合,比如汽车保险杠、车内和路边分别安装线圈、仪表和闪光灯,当车辆离前车距离过近,车内钟声响起,路边的闪光灯开始工作,驾驶员则要根据车内仪表的摆针转动和周围环境的提示来完成减速等动作。

  1957 年,美国无线电公司在测试自动驾驶 | 网络

  这项测试有着典型的历史意义,它证明在无线电的作用之下尝试自动驾驶是有极大潜力的。遗憾的是,当时美国的政治纠纷使得测试被迫停止,在后续的几十年内,英国等国家也采用道路中埋入电缆与汽车相互作用的方式推动自动驾驶的发展,但由于成本控制与经费问题,几乎所有机构后续都难以为继,研发暂停。

  直到进入 90 年代,全球研究自动驾驶方向的热情依然高涨,但研究方向已不再是简单依靠道路的改造,而是「单车智能」,即利用神经网络来操纵和控制汽车的自动驾驶。在这个时间点上,人工智能技术已初见苗头,诸如斯坦福、卡内基梅隆等高校纷纷开始积极研发测试自动驾驶汽车,如今所谓的自动驾驶技术也在这时打下了基础。

  2004 年 DARPA 无人驾驶挑战赛 | 卡内基梅隆大学

  于是,在 20 世纪的最后十年和 21 世纪的最初十年,尽管完全无人驾驶汽车仍然是遥不可及的梦想,但一些辅助驾驶传感系统的出现,表明了传感器与自动驾驶技术在汽车的软硬件方面做好了自动驾驶的准备。

  比这更重要的是,如果说过去人们研究自动驾驶只是单纯的热情激发,或者受到科幻作品的启发以满足想象力使然,那么现在的自动驾驶的职责变得更加具有说服力和紧迫性,目标也更加明确:提升效率。

  关注自动驾驶的必然

  在回答文章开头提出的问题之前,我们可以先来看看自动驾驶的定义。

  根据 SAE International(国际汽车工程师协会)给出的定义,自动驾驶共分为 6 个等级,分别为:

  L0:手动控制,无自动化。驾驶员始终在没有辅助的情况下控制转向和速度(包括加速和减速)。例如紧急制动系统等能够仅提供警告但不采取任何措施的系统,但严格意义上讲,它没有主动「控制车辆」,所以不算自动化驾驶。

  L1:有限的驾驶员协助,自动化的最低级别。车辆具有单独的自动化驾驶员辅助系统,例如转向或加速(巡航控制)。例如自适应巡航控制系统,它可以让车辆与前车保持安全距离,驾驶员来负责监控驾驶的其他方面(例如转向和制动)。

  L2:高级驾驶辅助系统,或者 ADAS。在 L2 级别的辅助驾驶情况下,车辆可同时控制转向和加速/减速。这些辅助能够将某些驾驶动作从驾驶员转移到了机器,但它仍然要求驾驶员时刻保持专注。

  L3:可以在某些情况下自动驾驶的车辆。L3 级别的自动驾驶汽车具有「环境检测」的能力,可以根据周围环境的信息做出自主决定,比如超车。在自动模式下,无需人工干预,但驾驶员仍然需要在系统无法反应时及时准备做好车辆接管。

  L4:在大部分时间自动驾驶车辆,但在某些情况下可能需要驾驶员来接管。其与 L3 级别的差异在于,如果发生意外或者系统没有及时反应,汽车能够自主干预。

  L5:完全自主驾驶。L5 级别车辆在任何情况下都可以随时驾驶,不需要驾驶员手动控制。

  如果说当下流行的 Robotaxi 属于一定范围内的 L4 等级自动驾驶,那么正在一步步发展的,中高端个人驾驶的乘用车也能够将 L2 级别自动驾驶技术融入到司机们的实际体验当中。

  正如上文所说,由于涉及到安全的问题,L2 等级并不能让驾驶员们彻底放开方向盘上的双手,但是它独一无二的优势在于,大幅提高了司机的驾驶效率。

  当下,交通拥堵和交通事故是手动驾驶最大的问题所在。即便最熟练的「老司机」,也不敢百分百保证自己开车的时候不会遇到危险。反过来从驾驶员的角度,拥堵和事故也是最影响驾驶效率的关键点。在堵车的状况下,最恼人的事情其实是走走停停,因为司机的右脚要不断在刹车与油门之间切换。而这时如果加入机器的辅助,汽车的油耗等行驶效率会有提升,司机也无需担心开车 100 米,起步十几次的尴尬情况。

  以第三代名爵 6 为例,作为同级首个搭载 L2.5 Plus 智能驾驶辅助系统的车辆,名爵 6 可满足全场景的智驾体验。在高速车道上居中保持,低速交通拥堵情况开启自动驾驶辅助,在两种路况中都可以做到大幅减轻驾驶疲劳,让行驶更安全。

  值得一提的是,名爵 6 还配备了同级唯一的 Super TJA 超级交通拥堵辅助系统,堵车时甚至能在一定时间里解放驾驶员的双手。据名爵方面介绍,车辆依赖强大的硬件和算法,在拥堵跟车时可实现长时间的自动跟停和脱手,以及更强的过弯能力,减少不必要的人为介入,让驾驶更轻松。

  早晚高峰往往也是一座城市的拥堵高峰期,如果驾驶名爵 6 遇到这种情况时,车辆能够在 30 秒内自动跟停,也就是无需多次手动重启,车辆可以自主识别前车是否在移动,并及时跟上避免加塞。另外,车速 50km/h 及以下时,保证安全的前提下,司机可在一分钟内不用将手放在方向盘上,解放双脚的同时还能解放双手,L2.5 Plus 系统在辅助驾驶上又前进了一小步。

  名爵 6 是如何做到这「一小步」的?首先在硬件上需要做到齐全。据悉,名爵 6 配备了全方位感知系统,3 个毫米波雷达+6 个摄像头+4 个超声波雷达,能够在全车 360°都能探测识别的基础上,加入 ACC 全速段自适应巡航、ICA 集成式高速智能巡航等功能;并且在此基础之上,系统还集成了诸多功能组成的「Safety Fast 8 合 1」全时安全系统,即使在复杂路况和恶劣天气环境下,也能准确和及时地探测、识别驾驶场景和车辆状况,「初代网红」罗永浩也对它的智能与安全性给予了赞赏。

  为什么要关注自动驾驶?在技术进步的过程中,目标不可能一蹴而就,却在一步步影响人们的日常,出行这个大命题尤甚。在自动驾驶真正改变人们的生活甚至城市架构之前,如今的技术发展落地有理由让我们相信,技术可以提升效率,降低风险。

  题图来源:视觉中国

  本文首发于极客公园,转载请联系极客君微信geekparker 或 zhuanzai@geekpark.net

  举报/反馈
回复

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册

论坛客服/商务合作/投诉举报:2171544 (QQ)
落伍者创建于2001/03/14,本站内容均为会员发表,并不代表落伍立场!
拒绝任何人以任何形式在本论坛发表与中华人民共和国法律相抵触的言论!
落伍官方微信:2030286 邮箱:(djfsys@gmail.com|tech@im286.com)
© 2001-2014

浙公网安备 33060302000191号

浙ICP备11034705号 BBS专项电子公告通信管[2010]226号

  落伍法律顾问: ITlaw-庄毅雄

手机版|找回帐号|不能发帖?|Archiver|落伍者

GMT+8, 2024-11-15 01:10 , Processed in 0.052519 second(s), 30 queries , Gzip On.

返回顶部