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          車載激光雷達(dá)低成本方案將加速無人駕駛到來

          作者: 時(shí)間:2016-08-15 來源:華強(qiáng)微電子 收藏
          編者按:目前激光雷達(dá)的應(yīng)用仍然較小,未來無人駕駛汽車的產(chǎn)量大幅上升將給激光雷達(dá)行業(yè)帶來極大的規(guī)模效應(yīng)。

            受益對象和成本承受能力不同:近期日本DeNA子公司“機(jī)器人出租車”在神奈川縣普通公路上開始試運(yùn)行出租車;法國公交車EZ10也投入試用。這表明汽車將對現(xiàn)有經(jīng)濟(jì)生活方式形成重要顛覆,而非漸進(jìn)式的改善。當(dāng)無人駕駛汽車向社會(huì)提供服務(wù)時(shí),其成本承受能力將大大增強(qiáng),相比之下,輔助駕駛、自動(dòng)駕駛主要依靠成本下降去推進(jìn)應(yīng)用拓展。

          本文引用地址:http://cafeforensic.com/article/201608/295480.htm

            2 無人駕駛兩條技術(shù)路線的現(xiàn)狀與亟需解決的問題

            目前,無人駕駛汽車的實(shí)現(xiàn)路徑基本分為兩大陣營:路線1是以IT企業(yè)谷歌、百度等為代表的直接無人駕駛路線,依靠高精度地圖,配合、攝像頭、毫米波雷達(dá)、超聲波傳感器、GPS等傳感器通過人工智能算法實(shí)現(xiàn)完全自主駕駛,他們的核心競爭力是高精度地圖的構(gòu)建,結(jié)合各種傳感器進(jìn)行地圖的匹配和算法的調(diào)試;路線2是以福特、通用、沃爾沃、特斯拉等車企以及前后裝企業(yè)Mobileye等為代表的ADAS逐步升級(jí)路線,依靠攝像頭、毫米波雷達(dá)、超聲波傳感器等設(shè)備,實(shí)現(xiàn)在某些環(huán)境和條件下的高級(jí)輔助駕駛功能,他們的核心競爭力在于整車的設(shè)計(jì)、制造、銷售以及駕駛員輔助駕駛體驗(yàn)的需求挖掘。

            兩條路線距離真正實(shí)現(xiàn)無人駕駛還需解決不同的問題。1. 直接無人駕駛路線:目前距離真正實(shí)現(xiàn),還需解決在大雪、大雨等極端天氣下設(shè)備的使用和調(diào)試問題;除此以外,還需解決對于高精度地圖的依賴問題,因?yàn)楦呔鹊貓D的提供會(huì)極大的限制無人駕駛汽車行駛的范圍,此路線下的某些特定技術(shù)方案沒有高精度地圖則無法運(yùn)行。2. ADAS升級(jí)路線:最大的問題是現(xiàn)在還不能達(dá)到“無人駕駛”的水準(zhǔn),未來需要解決識(shí)別車輛、識(shí)別人體,并測量距離如何達(dá)到100%的成功率的問題,因?yàn)榧词故?9%的成功率,為了防止1%的危險(xiǎn),駕駛員和乘客也不能放松警惕。需要人時(shí)刻保持高度警惕的無人駕駛汽車,意義并不大。

            現(xiàn)階段媒體報(bào)道的“無人駕駛”領(lǐng)域研究進(jìn)展,其實(shí)是分布于不同技術(shù)階段的。以美國NHTSA對于自動(dòng)駕駛技術(shù)的階段劃分來看,大部分都處于L1-L3階段??缭讲煌夹g(shù)階段進(jìn)行無人駕駛成果的“行駛里程”“行駛時(shí)速”等的對比,意義并不明顯,因?yàn)槿斯じ深A(yù)、普適程度的情況不同。真正決定自動(dòng)駕駛技術(shù)先進(jìn)與否的因素,是人工干預(yù)的情況,以及該成果在展示區(qū)域外的普適程度。我們按照這樣的標(biāo)準(zhǔn),梳理了現(xiàn)在國內(nèi)外測試成果所處的進(jìn)展。



            圖1:成果&事件梳理:一些路線2的參與者希望引入路線1的技術(shù)

            通過對于無人駕駛行業(yè)的研發(fā)成果和行業(yè)事件的梳理,我們認(rèn)為:路線1的研發(fā)成果與路線2相比,基本上自動(dòng)化程度要稍高一些,大部分已經(jīng)處于或定位于L3受控的自動(dòng)駕駛和L4完全無人駕駛。而路線2的一些參與者正希望通過外延式擴(kuò)張的方式,收購一些技術(shù)型公司來補(bǔ)充自身的技術(shù)缺陷。如奔馳、寶馬、奧迪聯(lián)合收購高精度地圖公司Here,通用公司斥資10億美元收購Cruise Automation等。

            技術(shù)上的不同方向也有可能形成兩條路線的互補(bǔ),如路線2的一些傳統(tǒng)車企對于人工智能公司的收購;相對的,路線2在機(jī)器視覺、圖像識(shí)別這一領(lǐng)域上也形成了很大規(guī)模的技術(shù)探索,未來也很有可能對路線1的參與者形成技術(shù)上的優(yōu)勢補(bǔ)充。

            3 與ADAS及無人駕駛形成良好搭配

            從無人駕駛產(chǎn)業(yè)鏈來看,感知層和執(zhí)行層屬于硬件層面,主要由整車廠以及各類零配件供應(yīng)商掌握;而算法層屬于軟件層面,互聯(lián)網(wǎng)廠商具備相對優(yōu)勢。具體到硬件層面,執(zhí)行層是汽車控制與安全的中樞,整車廠以及博世、大陸等Tier 1廠商把控很嚴(yán),其他企業(yè)很難切入;而感知層的零組件供應(yīng)鏈分散,廠商切入難度相對較低。因此,國內(nèi)新進(jìn)入企業(yè)主要的機(jī)會(huì)在于感知層的供應(yīng)鏈,尤其是、毫米波雷達(dá)以及攝像頭等附加值高、國內(nèi)企業(yè)有望實(shí)現(xiàn)彎道超車的領(lǐng)域。



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