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自动驾驶和智能车辆管理的实现步骤

作者:和记娱乐 发布于:2019-11-21 20:52 点击量:

  3G~4G随着智能手机的出现以及内容丰富,开启了移动互联网时代,那么5G来临后,下一代类比智能手机的终端侧有可能是智能汽车,有望进一步引爆车联网市场。车联网是物联网的其中一种,在一篇知乎文章《物联网推动核心是什么?现状与阻力在哪?》有说到,车联网是自动驾驶的前提,因为车联网将汽车组成互动网络(将车与网络连接在一起),通过搭设大量的传感器和先进的通讯技术,对周围车辆、公路、人、环境等信息进行感知和交换,从而实现自动驾驶和智能车辆管理的新一代车辆技术。

  车联网应用场景包括:远程监测、车载娱乐、智能控制、辅助驾驶、自动驾驶,前四个已经实现了,所以这四个实现的放一起(详情看下图),在生活中我们都可以见到这些应用场景。

  第五个是自动驾驶,而自动驾驶目前还在努力阶段,对于自动驾驶,有着一个标准,如图下:看出要达到自动驾驶起码得达到SAE(国际自动机工程师学会)的L3~5级别,最终达到完全自动化,任何场景车辆可以独自实现所有驾驶功能。能想象到的应用范围,主要应用于私家车、物流车、公交车、工程车。

  目前实现自动驾驶的路线有“网联化”、“电子化”和“自主”+“电子化”三种,后者已经成为主流。

  描述使用车与车、车与路、车与人、车与云通信技术,获得周围车辆状态信息,从而实现对危险状态提前预警,减少交通事故,提高交通效率

  优点通过车、路、人、交互准确掌握周围车辆移动信息以及车辆状况

  描述通过搭载先进传感器(如配置高端的全景激光雷达,工业相机等)获得周围车辆状态信息,实现智能驾驶,如google、百度无人驾驶汽车

  优点车辆一旦安装,就可以受益,不依赖于其他车辆是否安装

  缺点成本高:目前实现高精度的自治传感器成本高,如64线的激光雷达需要上万元 / 复杂场景下虚警、漏警问题严重 / 对前方车辆角度测量存在难度 / 只能感知车辆位置,不能获得车辆状态。

  两种技术互为补充,,通过与互联网技术融合,可降低自主传感器数量,并将车辆的状态分享给更多车辆;通过与自主传感器融合,可分享更多车辆状态信息,加快自动驾驶算法的成熟。

  第一步目前做得差不多了,大家都能了解车出了什么问题,比如那个警示灯亮表示出什么问题。

  但是现在第二步很难做到,就是联网化,如果你的车抛锚了,还是要自己打电话去解决,当前特斯拉现状可以解决远程定位问题,车抛锚的时候,总控制中心会马上给车主打电话,询问车是不是哪里抛锚了,是否需要远程重启等,它已经实现这个功能。我觉得这是一个比较清晰的发展路径,就是电子化+联网化,我们现在正努力实现第二步。

  车联网需要低延时和高可靠的通讯网络:一方面,在车辆高速运动过程中,要实现碰撞预警功能,通讯延时应当在几ms以内;

  另一方面,出于安全驾驶要求,相较于普通通信,车联网需要更高的可能性,而且是能够支持高速运动基础上的高可靠性;

  而5G的移动边缘计算、边云协同技术可以满足车联网在高可靠性,低延时方面严格要求。

  6. 交通管制:交通管制发生改变,变为统一管理,统一停放位置,车流量控制,事故减少,出行效率提升。

  8. 无人移动超市:移动超市、移动充电、移动餐厅、移动房间、移动娱乐、移动办公、移动广告、移动营销活动、移动购物

  9. 房地产:交通管制,出行效率提升,缩短了上下班时间,目前的郊区业将变为中心城市,房价将不会太悬殊。城市出现特大城市群。

  11. 生活方式改变:如上车便是工作时间、上车是陪伴家人的时间、上车便是休息时间、上车便是娱乐时间。

  12. 城市空间变化:道路不会堵车,停车场将改变,道路面积将减少。新城市将增多,投入新道路规划增多。

  13. 汽车行业变化:汽车相关业务由私人向企业转变,门店汽车点缩减,门店换车/服务/等待点增多。

和记娱乐

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