自动驾驶汽车技术入门(一)——概述
一、定义与内涵
一般我们提到“自动驾驶”或者“无人驾驶”,更普适的说法是“智能车”(智能汽车)。其实”智能汽车“与下图看到的“智能网联汽车”是类似的概念,一般不会刻意强调他们的区别。简单来说,智能汽车也就代表了智能网联汽车。
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1.智能汽车
智能汽车的”智能“有两种模式:
自主式智能汽车(Autonomous Vehicle):依靠自车所搭载的各类传感器对车辆周围环境进行感知,依靠车载控制器进行决策和控制并交由底层执行,实现自动驾驶。
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这两种智能的模式都在各自往前发展,同时也在融合,其融合的结果就是智能网联汽车(Intelligent and Connected Vehicle)。
并且当”智能“和“网联”一词一起出现,“智能”一般做狭义理解,即”自主式智能“;当”智能“单独出现,一般做广义理解,即涵盖了”自主式智能“和“网联式智能”。
所以才有上文的智能汽车也就代表了智能网联汽车一说。
2.车联网
以车内网、车际网和车云网为基础,按照约定的通信协议和数据交换标准实现车与X(人、车、路、云等系统)之间进行无线通讯和信息交换的大系统网络,是能够实现智能交通管理、智能动态信息服务和车辆智能化控制的一体化网络。
车联网包括了车內网、车际网和车云网三个网络层次,三网的融合才是一个完整的“车联网”的概念。
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3.智能网联汽车
到现在你应该很清楚智能网联汽车由智能和网联两部分组成,现在就让我们给智能网联汽车下一个明确的定义吧。
定义:搭载先进的车载传感器、控制器、执行器的装置,并融合了现代的通信与网络技术。实现了车与X(人、车、路、云等系统)之间进行智能化的信息交换、共享,具备复杂的环境感知、智能决策、协同控制等功能,可综合实现安全、高效、舒适、节能行驶,并最终实现替代人类操作的新一代汽车。
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二、分级
一辆汽车从需要驾驶员全神贯注驾驶到不需要驾驶员可以自行驾驶,可以想象不是一蹴而就的,会经历几个阶段。
在车辆的智能化分级中,工业界目前采用最多的标准是由国际汽车工程师协会(SAE)制定的。
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此外,工信部组织中国汽车工程学会、清华大学等单位共同编写的《节能与新能源汽车技术路线图》中设置了《智能网联汽车技术路线图》一章,创造性的使用了智能化与网联化两个维度对智能网联汽车进行分级。
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详细来看,
智能化维度:
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网联化维度:
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三、必要性
此处,或许有人生出这样的疑问。好好地车辆怎么就不需要驾驶员了,是否普及无人驾驶之后驾驶员就丧失了驾驶乐趣。当然,无人驾驶是有其现实意义的。
道路安全:交通事故率可降低到目前的1%;出行效率:车联网技术可提高道路流量10%,C-ACC(协同式自适应巡航控制)占市场份额90%时,交通效率会提高80%;能源节省:协同式交通系统可提高燃油经济性20~40%,高速公路编队行驶可降低油耗10~15%;经济效益:以美国为例,自动驾驶汽车占市场份额90%时,每年将带来2000亿美元以上的经济效益,同时将带动机械、电子、通信、互联网等相关产业的快速发展;国防意义:无人驾驶战斗车辆;生活方式:减轻驾驶负担,车辆共享,便捷出行,降低驾驶者的门槛。四.自动驾驶面临的挑战
但自动驾驶的未来发展,目前来看还需要突破法律法规、伦理与基础设施的三大挑战。
1)法律法规:适用于自动驾驶的交通安全法及其实施条例、相关机动车行驶的技术标准缺失,其制定还面临诸多不确定性;
2)伦理:在行人与驾驶者的安全之间,人工智能的道德判定应该怎样预设存在争议;
3)基础设施:未来自动驾驶普及需要5G通讯技术的建设与商业化;直接决定自动驾驶系统的安全与可靠性的高精地图,其行业处于发展初期,目前仍还面临诸多挑战。
五、关键技术框架
既然无人驾驶如此“厉害”,那么实现这一无人驾驶系统,势必包含很广的技术范畴,同时这些技术必定形成技术体系。
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1.车辆/设施关键技术
具体包括如下:
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2.信息交互关键技术
具体包括如下:
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六、行业发展
在工信部组织编写的《智能网联汽车技术路线图》中提到了我国智能网联汽车产业化发展的里程碑,分为了乘用车和商业车两个领域。
1.乘用车
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2.商用车
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七、中国的机遇&挑战
1)智能网联汽车在国际上仍处于产业孕育期,尚末大规模的普及应用;
2)中国拥有全球第一的汽车应用市场、全球第一的复杂道路环境,将为全球智能网联汽车提供巨大的验证环境和应用市场;
3)中国ICT产业实力大增,互联网消费习惯业已形成,智慧城市&高速公路建设方兴未艾,举国体制有望带来更高的边度和更大的机会;
4)信息安全及统一的基础平台,将成力未来智能网联汽车规模化应用的基石和进入门槛;
5)尚未形成国家战略,没有大型的国家项目支持;
6)基础薄弱,自主核心技术落后,产业规模弱小;
7)互联网、信息产业有基础,但与汽车产业的融合度浅;
8)智能网联汽车的标准法规和测试体系落后。
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