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无人驾驶全景扫描(四)

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北美泰哥

2018-12-11 347
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(本文撰写于2018年年初)

5.2.5高清地图

任何脱离高清地图谈无人驾驶就是耍流氓。

高清地图不是普通地图,主要服务对象是无人驾驶车,或者说是机器驾驶员。

高清地图最显著的特点是其表征路面特征的精准性。传统电子地图只需要做到米级精度即可实现GPS导航,但高清地图需要达到厘米级精度才能保证无人车行驶安全。高清地图比传统电子地图有更高的实时性。由于路网每天都有变化,如整修、道路标识线磨损及重漆、交通标示改变等。这些变化需要及时反映在高清地图上以确保无人车行驶安全。实时高清地图有很高的难度,但随着越来越多载有多种传感器的无人车行驶在路网中,一旦有一辆或几辆无人车发现了路网的变化,通过与云端通信,就可以把路网更新信息告诉其他无人车,使其他无人车更加聪明和安全。

它远远超出了逐向导航(turn-by-turn directions)的范畴。一些企业不断升级地图数据,增加车道标志线、路标、交通信号、洞坑信息,甚至包括路缘的高度,精准度达到厘米等级。有了这样的地图,汽车就可以进入一个更精准的世界,车上的传感器也会更强大。

许多企业都在开发下一代地图,竞争越来越激烈。谷歌、Uber、福特及其它企业都在研发,想用无人驾驶汽车的传感器收集高清地图数据。Here是一家地图企业,提供高清地图,曾经是诺基亚的分公司。Mobileye自我定位为一家以AI、图像识别技术为基础提供自动驾驶所需高精度地图的技术供应商。福特旗下的Civil Map也在研究高清地图。百度高精地图研发工作由百度地图部门于2013年底启动。2016年10月15日,高德宣布高精度地图免费。

以前,高清地图的绘制大多通过各公司自己的车队。目前的趋势是通过众包的方式,通过所有预装了图像处理设备和软件的汽车,将把自己的精确位置和道路图像发送到服务器。

5.2.6摄像头

包括单目,双目,环视摄像头。

单目摄像头,系统结构相对简单,安装方便,且成本较低,缺点在于必须不断更新和维护一个庞大的数据库,才能保证系统达到较高的识别率,这需要付出较多的时间和金钱。

CMOS sensor方面,目前已经有4Mp像素密度的车规级产品。

5.2.7芯片和人工智能

GPU是每一家公司构筑深度学习系统必不可少的基石。车载娱乐系统、无人驾驶、车联网、高精度地图和计算机视觉技术的发展,对车载芯片的计算能力提出了更高的需求。

目前英伟达、英特尔、高通和三星纷纷与主机厂、系统集成商建立深度合作关系。如与英伟达合作的公司就包括Tesla、奥迪、奔驰、博世、沃尔沃、丰田和大众。

5.2.8 AUTOSAR

一辆高档的汽车其内部的代码量差已经超过了1kw行,超过上百个ECU。日益增加的功能需求与软件复杂度之间似乎有一个不可逾越的横沟。Autosar(AUTomotive Open System ARchitecture)就是汽车开放式系统架构。这是一个由整车厂,零配件供应商,以及软件、电子、半导体公司合起来成立的一个组织。自从2003年以来,就致力于为汽车电子行业提供一个开放的、标准的软件架构。现如今由硬件与部件驱动的开发流程正在被由功能与需求的开发方式所取代。作为一个工程师,不仅优化一个单一组件,而且要在系统级别上优化软件!可是对不同的供应商来说,软件架构往往是不相同的,所以就需要一个可以交换的、升级的标准系统。可是单单以一个公司而言,这是不可能完成的。所以一群整车厂、供应商等等公司就打算成立一个组织来设计整个标准的软件架构,其核心思想就是软件组件的重复利用,力求在整体上降低整车软件的复杂度。Autosar成员包括四类:Core Partners(核心成员),Premium Partners(高级成员),Development Partners(开发成员),Associate Partners(一般成员)。核心成员有9个,分别为:博世,大陆,大众,丰田,通用,PSA,福特,宝马,奔驰。最重要的目标就是基本系统功能与函数接口的标准化!这使得开发合作伙伴可以在车载网络里直接进行数据的整合、交换、传输功能!使得整车E/E架构由传统的基于ECU的开发(ECU-based)转变为基于功能的开发(function-based)。据飞思卡尔统计,在2016年全球以Autosar架构的ECU总数将超过2.5亿个,其中每4个ECU中就有一个ECU是采用Autosar架构的。

5.2.9其他

其他自动车涉及的技术还有如下若干。限于时间,不一一详细论述了。

• GPS技术定位

• 后轮位置超声传感器

• 车内设备(高度计、陀螺仪和视距仪)

• 传感器数据的协同整合

• 对交通标志和信号的解析

• 路径规划

• 适应实际道路行为

• 激光测距仪

六、加州无人驾驶汽车路测简介

目前美国有22个州通过了自动驾驶相关法律,或颁布自动驾驶相关行政命令;包括内华达州、纽约州、密歇根州在内的美国多个地区允许无人驾驶汽车上路测试。但其中最有代表性的,当属加利福尼亚州。

加州是全球首个为无人驾驶汽车制定法规的州,只要拿到路测牌照,就可以在特定公共道路上进行自动驾驶的测试。此外,NTHSA(美国高速公路安全管理局)也位于加州,这是美国主管汽车安全的最高政府机关,负责车辆安全性五星级的评定。在自动驾驶道路测试中,NTHSA 有着绝对的话语权。已经越来越多公司扎堆去加州进行无人车的测试。

截至2017年6月底,已经有来自全世界的36家企业在那里上路测试无人车。

2014年加州就正式发布自动驾驶汽车路测规定。但在2015年,加州又出新规定,要求无人车测试时必须有一名司机,以防万一。2017年加州机动车管理局(DMV)终于提出新提案,如果提案通过的话,以后就不需要在自动驾驶车上配备专门的司机和传统的手动控制装置。但申请路测的无人车厂商仍然需要派人监控那些上路测试的无人车,以便车辆发生故障或事故时,保护车主安全。

目前在加州申请自动驾驶许可证,需要满足如下条件:

1、向加州DMV交500万美元的押金,以保证在出现事故后具有赔偿能力。

2、满足加州DMV对技术、公司资质等方面的审核。

3、按照加州DMV方面的要求向其提交测试数据。

自动驾驶汽车在加州上路后,加州DMV定期公布无人车行驶数据,例如手动控制的次数以及事故记录等等。

在2016年,加州一共有9家公司进行自动驾驶测试,而他们总共报告了2578次故障。去年的报告表示,在美国加州的路上,每3小时就有一辆自动驾驶汽车出问题。所幸的是,没有一次故障曾造成车祸。

目前,Waymo 无人驾驶驾驶汽车已累计行驶达 230 万英里。特斯拉收集了逾 3 亿英里 (4.8 亿公里) Autopilot 开启时的行车数据。

美国目前有四个自动驾驶测试区,两个在密歇根州,两个在加州。其中,密歇根州的MCity是现在最受欢迎的一个示范区,GoMentum基地中本田在进行测试,加州的Castle则是谷歌在这里进行相关测试。

七、无人驾驶离我们有多远

从2017年1月的CES大展可以看出,传统车企几乎全线进军自动驾驶。回归现实,无人驾驶靠谱的预计上市时间:

• 2018年:L3的奥迪A8在车速60km/h以内实现自动驾驶。L3的通用卡迪拉克在高速上可以实现自动驾驶。

• 2020年:丰田投放L4的量产车,特斯拉在此之前将推出L4系统。

• 2021年:L4的通用、福特、沃尔沃开始投放量产车,起初可能是仅限于豪华车的昂贵选装件。

• 2024年左右:L4无人驾驶汽车可能广泛普及,至少可以作为很多主流汽车的选装件。到那时,L4车的区域局限或许不再值得担忧,因为3D地图已经覆盖了多数发达地区。但该系统可能仍然无法在极端天气中有上佳表现。

• N年后:第一辆真正的L5无人驾驶汽车将会出现。

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