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泰一数据:了解“无人驾驶”的前世今生,看这一篇就够了

2018-10-12 09:54| 发布者: 泰一指尚| 查看: 249| 评论: 0

摘要: 有机构预测,在技术进步的推动下,2025年,美国、欧洲和中国的联网汽车将达到4.7亿辆,而2030年无人驾驶L4、L5级的汽车也将达到8000万辆左右。2027-2028年,L5级无人驾驶汽车将开始成为市场主流。

金九银十是传统汽车销售市场的销售旺季,但随着全国汽车保有量的增加(2018年上半年达3.19亿辆),全国58个城市的保有量超过百万辆,随之而来的不仅是生活的便捷,更有社会拥堵、交通事故、环境污染等负面问题。赖于安全性与能源消耗的优势,“无人驾驶”“自动驾驶”“自动高速公路”成为人们关注的焦点,不论是传统的汽车制造商,还是新入局的高新科技企业,越来越多的玩家进入无人驾驶的车道,试图通过这一思路解决目前的若干问题。

 

导读:

1、需要知道的“无人驾驶”简史

2、回归现实与自动驾驶的技术分级

32018,这些玩家的最新动向

4、还有这些技术问题有待解决

 

 

“无人驾驶”简史

 

第二次工业革命电气时代的到来,内燃机的出现为汽车工业的发展提供可更多可能。但最早的无人汽车却是由无线电设备公司Houdina Radio Control跨界设计,通过无线电设备与信号,译码电动马达,实现方向盘、制动器、加速器等操作,实现对汽车驾驶的控制。这辆诞生于1925年的American Wonder,尽管它本身的概念更贴近“遥控驾驶”,但不妨碍它将无人驾驶汽车(Driverlesscar)、自动驾驶汽车 (Automatic car)的概念雏形推入历史舞台,以及人类对于无人驾驶的想象与探索。

 

不论是在四十年代“Magic Motorways”一书中,提出的“高速公路及运输系统”(在高速公路上采用自动驾驶,驶出高速公路后才由人手动驾驶),还是五十年代时,通用汽车推出的Firebirds系列试验车(用于自动高速公路下的电子导航系统),都在将“车路协同”的概念引入实践。进入六十年代及以后,越来越多的企业、机构开始研发自动驾驶汽车,他们大部分选择沿用此前的思路——通过埋设在道路中的电子设备,对汽车驾驶进行导航,达到自动驾驶的目标,但由设备成本、改造费用等现实原因,这种方法逐渐消失。

 

此后,随着第三次科技革命的到来,人们开始尝试利用计算机技术实现车辆自动驾驶。

 

七十年代,美国伊利诺伊大学对智能驾驶逻辑算法展开研究;日本筑波工程研究实验室开发出了第一个基于摄像头来检测导航信息的自动驾驶汽车;八十年代,国内北京理工大学、国防科技大学等五家单位联合研制成功了ATB-1无人车,是中国第一辆能够自主行驶的测试样车,中国无人驾驶行业正式起步并进入探索期……

 

此时基于视觉研究的无人车导航成为新风向,在此基础上,便携式计算设备、摄像头、传感器、GPS等,以及如今更进一步的激光测距仪、雷达远程测距、视频系等技术与设备,逐渐成为车辆自动驾驶能力的标准配备。

 

各类玩家的进程也更明确——

 

2009

谷歌在美国国防先进研究项目局(DARPA)的支持下,开始了自己的无人驾驶汽车项目;

 

2010

VIsLab团队(前身意大利帕尔马大学ARGO项目团队)开启了自动驾驶汽车的洲际行驶;

 

2011

红旗HQ3首次完成了从长沙到武汉286公里的高速全程无人驾驶试验;

 

2013

奥迪、宝马、福特、日产和沃尔沃等传统整车厂入局,在未来5-10年内开发自动驾驶汽车;

 

2014

谷歌对外发布了“完全自主设计”的无人驾驶汽车;

 

2015

谷歌第一辆原型汽车正式亮相,并且可以正式上路测试;

百度对外宣布其无人驾驶车已在国内首次实现城市、环路及高速道路混合路况下的全自动驾驶

梅塞德斯奔驰发布超现实F015概念无人驾驶汽车;

 

2016

通用汽车10亿美金收购硅谷的无人驾驶技术创企Cruise Automation

全球两大汽车零部件供应商DelphiMobileye宣布,联合投入数亿美元开发无人驾驶技术,搭载该系统的汽车有望在2021年或在2022年上市;

Drive.ai获准在加州测试无人驾驶汽车,采用深度学习技术;

uber与沃尔沃宣布联合研发无人驾驶,其无人驾驶载客服务在美国宾夕法尼亚州匹兹堡市上路试运行;

 

2017

英特尔153亿美元收购Mobileye

高通推出了全新C-V2X芯片组和参考设计,使汽车制造商能够更加紧密地部署完全自动驾驶车辆所需的通信系统;

韩国批准三星电子在公开道路测试无人驾驶汽车的申请;

德国出台相关法案,允许自动驾驶汽车上路测试;

美国加州车辆管理局正式宣布,2018年开始允许没有方向盘、没有制动踏板、没有后视镜和没有驾驶员的无人驾驶汽车在道路进行测试。

谷歌WaymoLyftAvisa宣布达成合作;

百度与微软计划联手进行自动驾驶的全球技术开发与推广;

黑莓QNX部门主导开发的一辆自动驾驶汽车在加拿大渥太华市启动了上路测试仪式;

奥迪发布首款专为高度自动驾驶而开发的量产型汽车-A8

英特尔、丰田、爱立信成立集团,构建一套用于自动驾驶汽车以及相关技术领域的“大数据”生态系统;

自动驾驶创业公司Voyage发布苹果公司测试版自动驾驶汽车的短视频。视频显示,苹果自动驾驶测试汽车顶部配备了一套传感器和自动化硬件;

自动驾驶技术研发公司Torc Robotics宣布与车机芯片领域巨头NXP达成合作,共同进行自动驾驶系统的技术研发;

无人驾驶技术公司Nutonomy在波士顿的试点,将乘客匹配至无人驾驶汽车……

 

进入2018,自动驾驶的话题更加不止于技术与研发,包括Waymo、百度等在内的多家公司都在紧锣密鼓地推出自动驾驶商业化运营……

 

技术分级与功能

 

当然,在对无人驾驶技术领域不断探索的过程中,人们逐渐意识到,“无人驾驶”的愿景固然美好,但技术的现实限制却是一种客观存在,只要“阁楼的第三层”断无可能,越来越多得人开始厘清“无人驾驶”与“自动驾驶”的区别。

 

自动驾驶系统赋予汽车两层能力——“智慧”与“能力”。

 

“智慧”是指汽车能够像人一样智能地感知、综合、判断、推理、决断和记忆;“能力”是指智能汽车能够确保“智慧”的有效执行,可以实施主动控制,并能够进行人机交互与协同,而自动驾驶是智慧和能力的结合,二者相辅相成。

 

其中,车辆的“感知”和“决策规划”是“智慧”,“车辆控制”是“能力”。一如最早期的American Wonder,在人类驾驶员的操控下,拥有简单的初级能力,在技术的发展下,只有拥有感知、决策的智慧,以及控制车辆的能力,才算是车辆智能化的最终执行机构。

 

 

△自动驾驶系统的智慧与能力

 

在对智慧车辆最终形态的明确认知下,也就有了对自动驾驶技术的分级,不同组织对自动驾驶的分级各有不同,其分级标准也略有差异。美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)把自动驾驶分为五个级别,而国际自动机械工程师学会(SAE)的标准分为L0~L5共六个级别,在国内的《中国制造2025》中,则将无人驾驶概念外延成为意义更广的“智能网联汽车”,并将其分为DAPAHAFA四级……

 

 

△自动驾驶的技术分级

 

随着技术层级的提高,对自动驾驶系统(ADS)的要求也随之提高。目前的技术实现分布于L2~ L4之间,且L3L4并未大规模应用在实际生活之中。在极长的自动驾驶产业链中,从上游的芯片传感器,到自动驾驶执行所依赖的算法地图,以及外部的基础设施,为实现“无人驾驶”终极理想,都在积极推动自动驾驶的升级过渡。

 

目前,无人驾驶技术已经实现了诸多功能。

 

 

△无人驾驶技术的14项技术功能

 

 

2018,这些玩家的最新动向

 

那么,自动驾驶领域的不同类型玩家在2018年还有哪些新动向呢?

 

互联网相关企业

 

Waymo

再购62000辆新的克莱斯勒太平洋小型货车,其自驾车车队的规模增加约100倍;为菲尼克斯地区的居民提供自公交车站和火车站的自动驾驶汽车。

 

亚马逊

自动驾驶汽车“电子调色板(e-Palette)”将在2020年夏季奥运会上首次亮相,它被设计成一款多功能、自主的小型货车,用于运送货物、人员甚至移动办公室。

 

苹果

苹果自动驾驶汽车项目“泰坦(Titan)”建立自动驾驶车队已有66辆车正式上路,并在加州DMV注册。这将使苹果成为该州第三大自主测试车队的所有者(仅次于GM CruiseWaymo)。

 

百度

建立阿波罗软件系统(Apollo,用于开放道路上的自动驾驶),并开始在国内33条横跨北京65英里的不同道路上测试。预言:2020年,街上将有全自动驾驶汽车。

 

思科

与现代汽车的合作,将千兆位以太网技术(信息及时的处理和发送分析)连接引入智能汽车,使OTA(空中)更新的速度比以往更快,为更好的自驾技术奠定基础。

 

三星

发布Drvline,旨在帮助汽车制造商生产定制的自动驾驶汽车,能提供车道偏离警告、行人和碰撞警告以及自适应巡航控制的相机。第一批产品预计将与2020年左右投入生产。

 

滴滴

首次展示可以工作的自动驾驶汽车,宣称已经为该车制造了软件,并且与各种汽车制造商和供应商合作制造了硬件。5月,滴滴获得加州机动车部门的许可,开始在共道路上路测。

 

汽车相关企业

 

奥迪

是首家研发自动驾驶的汽车公司,旗舰自动驾驶A8(允许驾驶员在交通缓慢、时速高达60公里或每小时37.3英里的分隔公路上完全负责驾驶)在欧洲被批准用于街头驾驶。

 

特斯拉

马斯克宣布将在2019年推出的Autopilot Hardware 35月分析人士预测特斯拉最早可能能够在2020年达成自动驾驶的Level 4成就。

 

AptivLyft

在国际消费类电子产品展览会(CES 2018)与Lyft的合作提供400Level 4的自动驾驶(20多个目的地),其nuTonomy系统将在明年年底前“量产”。821日,Lyft宣布使用APTIV的技术完成了5000多次自动驾驶出行。

 

通用

推出半自动驾驶的超级“凯迪拉克CT6”,配置超级巡航(Super Cruise)。

 

沃尔沃

沃尔沃计划到2021年让100名瑞典客户尽早使用自动驾驶车型XC90 SUV(对于何时、何地以及如何使用自主模式进行了限制);并计划将其试点项目扩大到中国和美国。

 

宝马-英特尔-Mobileye联盟

2018年在慕尼黑开设第二个自动驾驶校园,计划到2021年在公路上部署自动驾驶汽车。联盟目标是到2021年将其第一辆产品——宝马iNEXT投入市场。

 

通过大致的行业扫描可以发现,随着参与的企业越来越多,人们认为对于自动驾驶行业发展现状的认知也越加清晰。

 

美国以谷歌、特斯拉、Uber为首的科技巨头纷纷将自动驾驶部门拆分,设定长达十年的计划工作,打造完全自主的系统平台;欧洲则专注与公共交通部分,让自动驾驶汽车成为公共交通的一部分,很多城市和交通机构正在测试自动驾驶公交车;国内百度、阿里、腾讯、滴滴也都有着各自的自动驾驶项目进度表……

 

还有这些技术问题有待解决

 

对于自动驾驶,人们饱含期待,但现实的一面则是,目前全球量产最高级别的自动驾驶车是奥迪A8,自动驾驶级别是L3,特斯拉的级别也在L2-L3之间,属于高级辅助驾驶也可以,大部分企业的自动驾驶(可量产)都在L2级别,或者向L3过渡的阶段。

 

与此同时,自动驾驶过程中的配套基础设施建设、高精度地图技术、自动驾驶数据以及法律法规等方面,都面临着较大的挑战。

 

如,在L3之上的自动驾驶不仅需要传感器的升级,还需要具有快速精准的算法和稳定的计算平台。这些都是在实现无人驾驶过程中面临的具体问题。

 

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