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淺析單車智能和智能網聯模式下的自動駕駛發展

2021-04-14 09:09:34陳云培
汽車維護與修理 2021年19期
關鍵詞:智能

陳云培

高級輔助駕駛系統的出現,讓自動駕駛離我們越來越近。隨著自動駕駛技術的成熟和商業化加速,汽車也不僅僅是一個代步工具的角色,逐步向著多元化的智能娛樂硬件的角色轉變,消費者在購買車輛的過程中,安全性也不僅僅是唯一指標,舒適性、娛樂性等也成為購買車輛時的考慮因素,未來,自動駕駛技術的出現將促進汽車消費市場的另一場變革,自動駕駛的普及將改變人們的出行習慣。

現階段,自動駕駛技術尚未成熟,自動駕駛的發展仍有很多可能性,其中單車智能和智能網聯是自動駕駛發展的2大主要技術路線(圖1)。單車智能主要依靠在車輛上搭載的感知硬件(毫米波雷達、激光雷達、車載視覺攝像機等)、線控系統及計算單元等進行環境感知、決策控制和執行,讓車輛實現和人一樣的獨立思考與決策能力,從而將車輛自動駕駛到預定目的地。智能網聯是通過車聯網技術將“人-車-路-云”等元素聯系在一起,使車輛的環境感知、決策控制和執行等功能進行功能性升級,使自動駕駛功能進一步提升,促進交通網絡的管理和改善,從而提供更安全、更舒適、更節能、更環保的駕駛方式,促進城市交通系統的調節,構建新型智慧城市。

圖1 單車智能和智能網聯

1 單車智能

單車智能的發展模式主要是依靠車輛上加裝的感知硬件及軟件的協調,自行實現車輛的自動駕駛功能,由于沒有其他的信息輔助,單車智能的發展模式對環境的感知有更高的要求,為了使單車智能更加安全,需要在車輛上加裝足夠多的感知硬件,從而消除單車智能車輛行駛過程中的視覺盲區,但單車智能發展這么久,依舊沒有能夠實現大規模的商用,究其原因主要是因為單車智能很難做到足夠高的安全性。

為了獲得更好的感知效果,需要在車輛上加裝毫米波雷達、激光雷達、車載視覺攝像機等感知硬件(圖2),但是在實際使用過程中,依舊會出現盲區,無法做到全方位識別,并且實際行駛路況錯綜復雜,路邊障礙物后面是無法通過這些感知硬件識別到的,如果障礙物后面有物體促使障礙物移動,而車輛并沒有做出感知及預判,就會導致危險的發生。而且感知硬件設備的安裝位置、數據吞吐、視場角、時間同步、標定精度要求也非常高,單車智能車輛在繁忙路口、惡劣天氣、小物體感知識別、信號燈識別、逆光、隧道等環境條件中行駛時,仍難以徹底解決準確感知識別物體和高精度定位等問題。

圖2 單車智能

此外,現在車輛上搭載的毫米波雷達、激光雷達、車載視覺攝像機等感知硬件的感知范圍非常有限,而車輛行駛安全距離需要詳盡到厘米級,甚至毫米級,這就需要足夠高的感知要求,如果有速度非??斓能囕v駛過,現階段的單車智能車輛很難及時做到預判,就會導致無法及時做出反應,導致危險發生?,F在很多主機廠提供了L2、L3級別的自動駕駛,在遇到這種情況時是需要駕駛人及時掌控車輛,如果遇到類似的問題,駕駛人是無法及時接管的。

單車智能的發展離不開高精度地圖,高精度地圖的采集是非常復雜且成本非常高的,如果道路進行了整改或修繕,高精度地圖就需要及時更新和升級,如果單車智能自動駕駛的路線得以商用化,高精度地圖是需要隨時根據道路情況進行更新,在自動駕駛普及后,高精度地圖更新頻率的要求就更高了,現階段是無法大規模實現的。

成本過高也是阻礙單車智能發展的主要原因之一,由于感知硬件的成本過高,而且為了處理這些硬件設備產生的信號,需要配置計算單元,也會在車輛上部署相應的軟件系統,軟件系統的維護管理及更新,也大大增加了自動駕駛車輛的維護成本,感知硬件及軟件維護的成本加起來是非常高的,這就使得單車智能商用化變得非常困難。

單車智能現在有2種可行的解決方案,一種是以谷歌為代表的,在車輛搭載毫米波雷達、激光雷達、車載視覺攝像機等感知硬件的方案,這一方案的缺點就是成本過高,商用化的可能性較低,但多個感知硬件設備的協同,也使得自動駕駛安全性增加,從而受到較多主機廠的追捧,也是現階段眾多主機廠主要認可的方案。另一種就是以特斯拉為代表的通過車載視覺攝像機和軟件協同實現自動駕駛的一類方案,這一方案相對來說成本較低,可商用化的可能性較高,且現階段已經看到了商用化雛形,但僅基于車載視覺攝像機實現自動駕駛,信息源獲取較少,安全性無法足夠保證。雖然這2種方案使用的技術有極大的差別,但整體來說,都是走的單車智能的路線。

2 智能網聯

隨著單車智能技術的發展進入瓶頸,智能網聯逐漸被提及,智能網聯就是指車聯網與單車智能的有機聯合,在單車智能的技術上融合現代通信與網絡技術,實現車與車、車與人、車與路、車與后臺(V2X)等之間的信息交互共享,實現車輛行駛信息與主機廠、管理部門、目的地設施之間的信息聯絡,促進實現安全、舒適、節能、高效的行駛方案,最終實現全自動駕駛的商用化落地(圖3)。

圖3 智能網聯

智能網聯的技術方案是從讓車輛變聰明轉為讓車輛與道路等路側設備變聰明,從單車智能到群體智能的方案,由于單車智能商用化成本過高,使用路側設備代替部分技術,讓道路設施變聰明,可以有效降低車輛的制造研發成本,從而盡快實現商用化。智能網聯的前提是道路設施的智能化改造和基礎設施的投資建設,這需要多部門、多企業的參與,比如政府管理部門是否會對道路設施智能化改造加以支持;各主機廠之間是否愿意將車輛的數據信息進行共享;投資者是否會支持這樣的技術方案;汽車后市場是否會對相關的變化提供完整的服務支持等,這些因素都會影響智能網聯的發展與演進路線。

智能網聯的發展并不可能一蹴而就,需要循序漸進加以實現,主要分為3個階段,第1階段是信息交互協同階段,可以實現車輛與道路的信息交互與共享,實現諸如碰撞預警、道路危險提示等能力;第2階段就是協同感知階段,在第1階段的基礎上,實現車輛與道路設施之間的感知定位,從而輔助安全駕駛;第3階段就是協同決策階段,在協同感知定位的基礎上實現對車輛的行駛決策與控制,從而實現全自動駕駛的可能。智能網聯可以讓車輛在行駛過程中提前做好道路信息的搜集,從而提前對駕駛行為進行預判。

單車智能與智能網聯2大技術路線都是有效的自動駕駛解決方案,整體看來,智能網聯下的自動駕駛是更有可能實現的,但智能網聯觸及的部門及企業較多,需要協調的角色也繁雜,這就需要做好各部門及企業之間的協同,最終實現技術落地。

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