• 自動駕駛總結與展望(自動駕駛汽車的現實與未來總結)

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    今天給各位分享自動駕駛總結與展望的知識,其中也會對自動駕駛汽車的現實與未來總結進行解釋,如果能碰巧解決你現在面臨的問題,別忘了關注本站,現在開始吧!本文目錄一覽: 1、2019年度自動駕駛汽車回顧與展望

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    2019年度自動駕駛汽車回顧與展望

    考慮到部署難度和經濟因素的差別,不同地方的自動駕駛部署時間差可能長達20年

    2019年自動駕駛汽車似乎遇到了“減速帶”,整體的技術突破不大,各車企和技術公司紛紛推遲產品發布時間,甚至有一些公司正縮減投資。

    Waymo完全無人運營

    2018年,Waymo未能如期推出真正的商業化自動駕駛服務,但在亞利桑那州錢德勒市推出了Waymo?One,向有限的早期用戶開放。2019年,Waymo同樣也沒實現大規模商業化,但試點有所擴大。

    2019年10月,該公司還被發現正在進行無安全員在內的“完全自動駕駛”測試。事實上,早在2018年,他們就已經在一定程度上做到了這一點,但受到Uber自動駕駛測試致死事件影響暫且擱置,但現在這個是來真的。

    雖然Waymo自動駕駛技術整體突破不大,但仍然是自動駕駛領域的大新聞。很多人可能沒有意識到,對于一家大公司的律師和工程師來說,簽字部署完全自動駕駛汽車有多么了不起,因為一旦出現問題,會給整個項目帶來無盡的責任和風險,這樣做了證明他們有很大的信心。

    Waymo和生產小型自動駕駛送貨車的后起之秀Nuro都已經設法向加州申請部署真正的無人駕駛服務,2020年我們應該能看到。

    自動駕駛遇冷

    自動駕駛汽車的發展正在放緩:Waymo的自動駕駛部署步伐慢于預期,Cruise推遲在舊金山部署自動駕駛出租車。戴姆勒也開始退縮,將控制自動駕駛支出,其他公司的態度也有所改變,就連自動駕駛先驅Navya也略微縮小了規模。

    如果自動駕駛也符合研究機構Gartner著名的“炒作周期”,這種減速是可以預料的。毫無疑問,自動駕駛汽車在過去十年里已經得到了大量的炒作和高估。對于那些考慮到這一點的人來說,自動駕駛發展并沒偏離正軌太遠。在一個正常的周期中,一些大膽的、一廂情愿的預測會落空,一些利用炒作的玩家不得不在炒作減弱時縮減規模。

    那么自動駕駛什么時候才會出現呢?

    我列出兩個要點,但沒有給出具體年份。第一,當開發公司的工程師、律師和董事會認為已經足夠安全,能夠承擔部署風險的時候就可以。第二,不同地方部署時間有很大差別。事實上,考慮到部署難度和經濟因素的差別,不同地方的自動駕駛部署時間差可能長達20年。

    早在2010年,我第一次開始預測時,相當一部分人就預測2020年自動駕駛安全可以得到保障。如果考慮到Waymo商業化試點可能會到來,他們的預測還算準確,但如果考慮到2020年要在各個地方實現自動駕駛,或者考慮到普通人能從車企買一輛自動駕駛在多個城市兜風,他們就錯了。

    車企的預測經常會出錯,只是聽起來不錯。他們最常見的方法是從現有的ADAS系統開始,逐步將其轉變為自動駕駛汽車。這不是最明智的做法,但他們這樣做也不無道理。

    下面我將談談特斯拉,但他們也遇到自己的“寒冬”,埃隆·馬斯克(Elon?Musk)曾“確信”自己的“完全自動駕駛”產品能在2019年“功能齊全”并向客戶發布,最終沒有做到。特斯拉的另一個失敗是過早地發布“智能召喚”,這削弱了人們對特斯拉的信心,部分原因在于它沒太大用,而且常?!蔼q豫不決”,甚至會犯錯誤,破壞汽車。歐盟甚至曾要求特斯拉盡快停用該功能。

    自動駕駛將走向何方?

    我對過去的預測僅做了小小地改動,我們將很快在一些城市看到商業試點項目,但僅限于選定的服務領域。這些試點將對自動駕駛的技術、安全、政府和公眾的接受程度以及商業模式進行測試。幾年后,這些試點將演變為真正的部署。

    這將引發一場“地盤搶奪”,那些擁有可行技術的玩家會成為最有趣城市中的第一家(也是唯一一家)提供商——最賺錢、最容易做到,正面競爭很少。但是,一旦至少有3個玩家進入美國,這場爭奪戰就應該能在幾年后全面展開。

    然而,所有這些仍然取決于團隊對自己技術安全性的判斷,這可能比預期的時間更長,因為成功需要的不僅是大量的資金,還需要有跳出傳統汽車制造商心態的思維模式。

    同時,一些限量的產品會出現并不斷改進,包括更好的特斯拉Autopilot和所謂的“L3”產品。這類產品能應對特定的場景,比如,交通堵塞、高速公路、停車場以及一些城市區域。

    特斯拉自動駕駛日

    特斯拉是自動駕駛游戲里的怪咖。它是一家汽車制造商,又與其它所有同行不同,它也不像Waymo、Zoox和被通用收購前的Cruise那樣,是汽車行業的局外人。目前,特斯拉只有一個最上乘的ADAS產品,但它離真正的自動駕駛汽車還很遙遠,盡管特斯拉堅稱它已經非常接近了。

    特斯拉的“自動駕駛日”給一些人留下了深刻的印象,也有一些人不為所動。對于是否一定要使用尖端的激光雷達和傳感器套件這一問題,人們的討論依然很激烈。

    特斯拉2020年很有可能推出所謂的“完全自主駕駛”產品。盡管叫這個名字,但可能不是真正的自動駕駛產品,很可能只是Autopilot的一個支持在城市街道上穿行的駕駛輔助產品,司機仍需把注意力集中在方向盤上。

    NTSB對Uber事件的論斷

    Uber自動駕駛致死事故是2018年的重大新聞,而且仍然有很大影響。美國國家運輸安全委員會(NTSB)公布了他們的調查結果,并就此舉行了聽證會。

    NTSB將此事故歸咎于Uber沒有重視安全文化,因為安全員當時正在看視頻直播,一定程度上造成了事故。聽證委員會并沒有把事故歸咎于Uber的自動駕駛軟件,因為正是因為自動駕駛系統是有缺陷的,所以才會安排安全員在內。

    這一事件中,值得注意的是人們對“自動駕駛自滿”的關注。人們很快會厭倦自動駕駛系統,不會一直密切關注系統的運行。Uber之前沒有考慮到這一點,現在的一些車內裝了攝像頭來監控司機的視線。特斯拉也要求司機不斷觸摸方向盤,以證明他們仍在留意駕駛情況。監管機構未來可以效仿NTSB,推出更好的監管措施,消除用戶在測試和駕駛員輔助期間的自滿情緒。

    前方的挑戰

    在21世紀20年代,自動駕駛開發者面臨的主要挑戰大致如下:

    測試:像往常一樣,開發者要證明自己的系統是安全的,這對開發者自己、律師、公眾乃至政府來說仍然是最大的挑戰。

    預測:能夠更好地預測其它道路(或附近)使用者即將做什么。

    感知:對于那些依靠計算機視覺的系統來說,路面中的任何事物都不能錯過。對于那些依靠激光雷達的系統來說,遠處的障礙物和路上的小碎片識別也要做得更好。

    傳感器:多家公司正努力實現低成本、可靠的激光雷達的承諾。

    監管:更多的地方需要放開自動駕駛運營。ADAS和監督系統需要戰勝用戶的“自動駕駛自滿”。(本文內容編譯自:Forbes,圖片來自:Getty,Brad?Templeton?)

    本文來源于汽車之家車家號作者,不代表汽車之家的觀點立場。

    三分鐘深入了解自動駕駛

    自動駕駛大家或多或少都有所了解,這里就不對概念做做過多解釋,就自動駕駛的發展史、分級、組成和幾家有意思的公司做個介紹(特斯拉這種耳熟能詳的就不介紹了)以及展望一下未來,帶大家進一步了解自動駕駛。

    其實早在1925年美國陸軍的電子工程師Francis P. Houdina,就通過無線電波來控制前方車輛的方向盤,離合器,制動器等部件來完成的,雖然很不完美,但被視作為人類無人駕駛汽車的雛形,來開了自動駕駛的帷幕,這2年隨著人工智能的火爆, 自動駕駛作為人工智能重要的應用場景 ,發展速度也快了起來。

    接下來帶大家了解一下自動駕駛的等級劃分,有助于更好的理解自動駕駛。

    NHTSA,是美國交通部下轄的美國國家公路交通安全管理局在2013年發布的分級標準。

    SAE,是國際自動機工程師學會(原譯:美國汽車工程師學會)在2014年發布的分級標準。

    美國交通部最終選擇了SAE作為自動駕駛的分級標準 ,主要是考慮到SAE對分級的說明更加詳細、描述更為嚴謹,且更好地預見到了自動駕駛汽車的發展趨勢。

    像大家熟悉的特斯拉,它的自動駕駛級別是SAE的2級,所以大家也可以理解為什么感覺市場上的自動駕駛離我們想象中的自動駕駛有差距,因為并沒有達到高度自動化。

    自動駕駛的主要由感知單元、決策單元和控制單元組成。

    感知單位主要由各種傳感器和相關的智能感知算法組成,用于感知行駛路線上的實時環境情況。

    決策單元主要控制機械、電路或軟硬件,用于根據環境信息決定汽車進行何種操作。

    控制單元主要通過汽車的控制接口,之間或者間接的操控汽車,完成實際的駕駛工作。

    谷歌的自動駕駛很早就聽過了,他們的經濟和技術實力也是全球頂尖的,那么為什么遲遲沒有商用?我們先看下谷歌自動駕駛的發展歷程:

    2009年谷歌就是開始了自動駕駛汽車的項目,同年在內部舉辦的活動中,谷歌第一代自動駕駛汽車就可以圍繞谷歌總部順利的轉圈。

    2012年,谷歌自動駕駛汽車正式獲得了美國歷史上為自動駕駛汽車頒發的第一張執照。

    2014年谷歌研制出了完全不需要人工干預的自動駕駛汽車,沒有方向盤,沒有油門,沒有剎車踏板??梢哉f是世界上第一輛完全意義上的無人駕駛汽車。

    2016年12月13日,谷歌將自動駕駛項目分拆為單獨的公司Waymo。

    2017年10月13日,Waymo首次發布無人駕駛技術的詳見安全報告,研發的車輛已經演進了四代車型,現實路測總行駛里程累計達350萬英里。

    可以看到谷歌在自動駕駛上面是起了大早趕了晚集,最關鍵的原因就是他們的理念與特斯拉以及傳統汽車廠商不同,谷歌一開始認為,先天基因很重要,起點要高,像特斯拉或者傳統汽車廠商這種從2級做起的是達不到5級標準的(業內也普遍存在這個疑問), 所以他們是直接開發第5級的產品,并且解決所有的技術問題。

    依托谷歌強大的實力,技術上的問題基本解決了, 但是成本(單臺超過20萬美元)和法規問題造成了他們正式商用一再被延遲,也造成了人才的流失,做為超級公司他們可以等得起,但是其他公司顯然不可能走這條路子。

    值得一提的是盡管Waymo沒有正式商用, 但是他們依然被美國媒體認為是世界排名第一的自動駕駛公司。 正式推出還需等待,依然是目前最值得期待的自動駕駛汽車。

    今年馭勢科技成功展示了原型車,獨特的設計和思路引發了業內的廣泛關注。 馭勢科技是認同谷歌的理念起點要高,同時也考慮到了成本問題,將自動駕駛的級別定位在SAE的四級,即在特定環境和道路上實現自動駕駛。

    他們的亮點在于對無人駕駛做出了新的嘗試,既然是自動駕駛,那么駕駛的位置就可以不要,讓乘客的座位更加舒適,馭勢第一款原型車就是將車廂建成了一個客廳。同時充分考慮到了是在特定環境和道路,對于汽車很多用不上的功能就不需要了,一定程度上來說是重新定義了自動駕駛汽車。

    有興趣的朋友可以去他們的官網看一下他們的宣傳視頻,是一個很好的創新,思路很值得學習。不過個人覺得在特定環境和道路這個前提下,起碼在短期內在國內的應用的并不會太廣泛,難以達到他們想的實現最后三公里交通,畢竟像公交專用道很多城市都沒搞起來,何況是自動駕駛的專用道。

    Waymo是世界第一的自動駕駛公司,那么第二是誰?特斯拉?特斯拉是第五,第二竟然是大家認為的打車應用Uber。

    實際上Uber在自動駕駛領域還是處于靠前位置,2016年5月,其研發的無人駕駛汽車在美國賓夕法尼亞州匹茲堡市的Uber先進技術中心正式上路測試。而2016年8月,Uber以6.8億美元的價格收購Otto,并讓Otto的創始人Levandowski負責Uber自動駕駛汽車業務。并于2016年10月完成了全球首次無人駕駛卡車送貨,卡車行駛120英里(約合193公里),運送了5萬罐啤酒。同時也獲得了沃爾沃和通用汽車聯手。

    實際上Levandowski之前就是谷歌自動駕駛的核心人員,薪酬高達1.2億美元,但是由于谷歌自動駕駛遲遲沒有商用,所以自己出來創業成立了Otto,對此谷歌還是允許的,但是當被Uber收購后,谷歌就不能容忍了,2017年2月,Waymo起訴Uber,稱谷歌前員工Levandowski非法竊取了超過1.4萬份機密技術文檔幫助Uber完成快速追趕,判決結果來看,Waymo獲得了小勝,Levandowski面臨職業生涯幾乎徹底斷送的局面。2017年10月Waymo繼續以商業機密泄露向Uber提出10億美元(約合人民幣65.8億元)的天價賠償,并要求公開道歉。Waymo還要求成立獨立的監管部門,以確保Uber未來不會使用這些技術。通過這個可以看出Waymo是將Uber做為了主要競爭對手來看待的,客觀的說明Uber在自動駕駛的地位。

    盡管紛爭不斷,Uber依然建立了一個叫ALMONO的虛擬城市來進行自動駕駛汽車的測試,有望在明年在舊金山面向Uber用戶推出全自動駕駛汽車。

    在戰略上看,自動駕駛技術的出現會讓司機越來越少,會讓打車應用行業被看衰,所以雖然目前公布的數據報告來看,Uber的自動駕駛技術離Waymo的還有一定差距,但無論是戰略還是市場需要,他們都會在自動駕駛上大力投入,甚至商用的比Waymo還快。

    Mobileye是以色列一家自動駕駛技術的公司,早在十年前就是寶馬的供應商了。正和通用、大眾、特斯拉等全球多家汽車制造商進行半自動駕駛的合作研發。2016年,Mobileye技術已經能夠實現在高速公路上半自動駕駛

    2017年3月13日,英特爾宣布將以153億美元收購全球領先的ADAS廠商Mobileye,這一收購案宣布就是立即成為了今年自動駕駛領域的焦點。眾所周知,英特爾雖貴為PC時代的霸主,但是錯過了移動互聯網的浪潮,而 收購Mobileye被看成是英特爾進軍人工智能和大數據時代的重大舉措,也意味著巨頭開始逐步進入自動駕駛市場。

    個人認為基于SAE2-5級的自動駕駛汽車會不斷涌現出來,系統承擔的事情會越來越多,特別是隨著硬件的發展,以及行駛數據越來越豐富會讓自動駕駛技術很成熟,更接近生活。

    需要注意的是只看單個的自動駕駛汽車還是不夠的,需充分整個環境,就拿目前人工駕駛而言,你守法駕駛了,但是別人不守法駕駛,一樣會出交通事故,何況是部分人工和部分自動,再加上復雜的環境。 如果全是自動駕駛,所有的汽車全部聯網,整個交通會更加順暢(因為機器是按指令去工作的),大家甚至能夠準確的預測出行的時間,這也是目前設想的人工智能發展到一個很高的高度后的生活。 當然,這都是比較理想的想法,實際來實現還是需要很長一段時間的。

    同時自動駕駛我們也不要把眼光就局限在單純的汽車上面,實際上,美國已經有多家“飛行汽車”這種在科幻片才能看到的交通工具初創公司了,其中谷歌創始人拉里佩奇秘密地以個人名義投了兩家,分別是:Zee.Aero和Kitty Hawk,其中向Zee.Aero的投資超過了一億美元。

    Zee.Aero現在共有員工近150人,目前已經開始測試“飛行汽車”的原型,而Kitty Hawk雖然據傳只有十幾人,但是他們的現任總裁正是被譽為谷歌無人駕駛汽車項目之父的Sebastian Thrun。

    飛行汽車這種會更加需要自動駕駛技術 ,我相信自動駕駛僅僅只是開始,后續還有很大的發展和進步空間,讓我們拭目以待。

    國外自動駕駛汽車標準化發展趨勢及其對我國的啟示是什么?

    1、標準對自動駕駛技術和產業的發展具有基礎性和引領性作用。開展了相應的標準化工作。本文收集整理了國內外數據,回顧了美國、歐盟和國際標準組織的自動駕駛標準。在分析我國自動駕駛汽車標準化現狀和發展趨勢的基礎上,提出促進部門間協調合作,完善衡量標準。努力驗證標準規范,加快網聯汽車標準體系布局,加強國際交流與合作。汽車產業因其資本和技術含量高、產業鏈長、輻射面廣,一直是大國競爭的重點產業領域。

    2、隨著隨著以大數據、云計算、人工智能為代表的新一輪信息技術革命的加速推進,汽車行業也正在經歷一場深刻的技術變革。自動駕駛多項新技術的融合,以其便捷、安全、高效、低碳等優勢,將成為未來的汽車行業。進步的必然形式。雖然高級自動駕駛還沒有完全普及,但預計2030年自動駕駛終端系統的市場規模將達到最大。到2040年,自動駕駛整體市場份額將達到5000億元,占汽車總流量的40%左右。 未來自動駕駛汽車行業在競爭中占據有利地位。國家正在加快汽車駕駛產業的規劃布局。

    3、近年來,IEEE制定了ieee2040系列標準,詳細規定了自動駕駛和網聯車輛在公共道路上行駛的相關要求。完善檢測驗證標準和標準,加快自動駕駛汽車商業化進程。自動駕駛汽車在大規模生產之前需要在實際交通中。在環境中進行大量測試,全面驗證自動駕駛功能,實現與道路、設施等交通參與者的協調。用自動駕駛汽車鑰匙隨著技術的發展,美國、英國、德國等國家已經開始開放道路試驗,以推動自動駕駛技術的發展和商業化。

    4、在地方層面,截至2020年底,全國已有27個城市陸續出臺自動駕駛測試相關政策。這些路試法規政策的執行情況施推動了自動駕駛汽車測試的積極發展。然而,在自動駕駛汽車道路測試實踐中,普遍缺乏測試驗證標準,測試無處不在。要求各行其是的問題,不僅直接影響測試工作的效率,也不利于技術迭代和產業發展。因此,我們應該加快完成相應的測試標準體系,統一道路測試標準規范,促進道路測試結果的互認和數據共享,為自動駕駛汽車的道路測試提供標準保障。

    自動駕駛總結與展望的介紹就聊到這里吧,感謝你花時間閱讀本站內容,更多關于自動駕駛汽車的現實與未來總結、自動駕駛總結與展望的信息別忘了在本站進行查找喔。

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