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        漫畫:什么是自動駕駛?

        共 2038字,需瀏覽 5分鐘

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        2021-08-24 23:16





        什么是自動駕駛


        自動駕駛,也被稱為無人駕駛,顧名思義,是指交通工具在沒有人類操作的情況下,也能夠完成環(huán)境的感知與導(dǎo)航,順利到達(dá)目的地。


        從傳統(tǒng)的手動駕駛到智能的自動駕駛,并不是非黑即白的關(guān)系。有一個國際權(quán)威的機(jī)動車工程組織SAE(Society of Automotive Engineers),把汽車的自動駕駛技術(shù)分成了六個等級:


        L0. 無自動駕駛

        這個等級不用多說,就是傳統(tǒng)的手動擋汽車,一切都需要完全由駕駛員來操作。


        L1. 輔助駕駛

        到了這一級,汽車上安裝的少量裝置可以在特定時刻自動發(fā)揮作用,比如電子穩(wěn)定程式(ESP)、防抱死系統(tǒng)(ABS)。市面上許多“自動檔”的汽車,就達(dá)到了這個級別。


        L2. 部分自動駕駛

        在這一等級,仍然以人類駕駛操作為主,車輛進(jìn)行某些自動化的協(xié)調(diào),減輕人類駕駛員的負(fù)擔(dān)。比如自動式巡航定速(ACC)、自動緊急剎車系統(tǒng)(AEB)。

        L3. 條件自動駕駛

        到了這一級別,就是以車輛的自動駕駛為主了,但人類駕駛員仍然不能掉以輕心,需要保持注意力,一旦遇到特殊情況隨時回歸手動駕駛操作。


        L4. 高度自動駕駛

        這一級別更加厲害,人類駕駛員可以在周圍環(huán)境并不復(fù)雜的情況下(沒有混亂的道路、沒有極端的天氣、沒有突然沖出來的野生動物),把操作權(quán)完全交給車輛的自動駕駛系統(tǒng)。


        L5. 完全自動駕駛

        這是自動駕駛技術(shù)的最高級別,就如同字面的意思,此時汽車不必有駕駛員,任何時候都不必操作車輛,在任何復(fù)雜的路面和環(huán)境下,車輛都可以順利完成自動駕駛。




        自動駕駛所需的技術(shù)








        如何獲得地圖與位置?


        要獲得完整準(zhǔn)確的地圖信息,需要通過網(wǎng)絡(luò)共享到一定范圍內(nèi)的高精度地圖,這份地圖不止包括建筑和道路的布局,也包括道路擁堵情況、也包括車輛及行人的位置。


        最新的通信技術(shù)V2X(Vehicle To Everything),保證了車輛與外界網(wǎng)絡(luò)信息的高效交換。


        此外,要獲得自己當(dāng)前的位置,需要用到全球定位系統(tǒng)(GPS),這項技術(shù)相信大家都很熟悉。另外一項技術(shù),知道的人可能不多,叫做慣性測量單元(IMU),這項技術(shù)可以彌補(bǔ)GPS的誤差,并且根據(jù)加速度來判斷自身的運(yùn)動方向。



        如何感知周圍情況?


        有了宏觀的地圖還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠,更重要的是感知汽車周圍的狀況。這時候,各種傳感器就要上場了,它們就相當(dāng)于人的眼睛和耳朵。


        傳感器包含哪幾種呢?最常用的是視覺傳感器,也就是攝像頭。


        視覺傳感器成本低,但是精確性差一些,故意造成誤導(dǎo)。相比之下,激光傳感器具有很高的速度和精確性,但成本不低。


        此外,雷達(dá)傳感器在防止車輛碰撞方面,也有很大的作用。



        如何進(jìn)行決策?


        有了地圖,有了自身位置,有了周圍環(huán)境的感知,接下來就輪到做決策了。人類駕駛做決策依靠的是大腦,自動駕駛做決策依靠的是人工智能(AI)。


        通過海量數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練出來的算法,可以為汽車的各種行動作出有效決策,比如什么時候加速、什么時候轉(zhuǎn)彎、什么時候剎車等等。



        如何把決策轉(zhuǎn)化為行動?


        人類把想法轉(zhuǎn)化為行動,依靠的是神經(jīng)系統(tǒng)把大腦信號傳遞到肌肉,再通過方向盤、油門、剎車裝置來進(jìn)行操控。而自動駕駛系統(tǒng)要把算法做出的決策傳遞給汽車的各個零件,需要通過控制器。


        目前,車載控制器領(lǐng)域比較成熟的解決方案是域控制器(DCU。該解決方案根據(jù)汽車電子部件功能,將整車劃分為動力總成、車輛安全、車身電子、智能座艙、智能駕駛等幾個域,利用處理能力更強(qiáng)的多核CPU/GPU芯片相對集中的去控制每個域,從而提升控制效率。







        自動駕駛的難題


        對于自動駕駛技術(shù)的研究,盡管已經(jīng)有了許多不錯的成果,但也存在著一些難題。比如:


        1.道路的不確定性

        世界各地的道路多種多樣,并非每一條道路都是標(biāo)準(zhǔn)化的。有的道路過于狹窄,有的道路紅綠燈壞掉了,有的道路指示牌被臟東西遮擋......太多的不確定性,都會干擾到算法的判斷。


        2.傳感器的準(zhǔn)確度

        雖然目前已經(jīng)有了許多種傳感器來幫助檢測周圍環(huán)境,但傳感器并非萬能的,會出現(xiàn)種種誤判。如果傳感器設(shè)計得不夠敏感,可能會把前方一個小孩子忽略掉;如果設(shè)計得太過敏感,又有可能因為一只蝙蝠而刻意躲避,從而帶來新的危險。


        3.算法的局限性

        算法的設(shè)計,會遇到種種矛盾。比如,汽車遇到危險情況,算法應(yīng)該優(yōu)先維護(hù)車主的安全,還是優(yōu)先維護(hù)路人的安全?如果信息顯示,A道路當(dāng)前擁堵,B道路當(dāng)前順暢,那么眾多采用相同算法的自動駕駛汽車,會不會一窩蜂選擇B道路,從而造成更大的擁堵?當(dāng)兩輛相鄰的汽車采用不同公司設(shè)計的算法,會不會做出相沖突的決策而導(dǎo)致事故?


        4.網(wǎng)絡(luò)安全

        如果自動駕駛普及開來,這些車輛勢必會接入到龐大的智能交通網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中,聽由算法的調(diào)度。如果這個智能交通網(wǎng)絡(luò)遭到黑客入侵,惡意控制這些車輛,很可能會造成非常可怕的災(zāi)難。


        end


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