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仪表网 仪表下游】目前,汽车行业正在步入以网联化、智能化、电动化、共享化为代表的新四化时代。所谓智能化,即自动驾驶,毫无疑问已成为车企的兵家必争之地。自动驾驶感知系统在实际应用中所具备的潜力,也逐步被挖掘出来。
自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和定位系统协同合同,让电脑可以在没有任何人为主动的操作下,自动安全地操作车辆。
感知系统,是用摄像头(眼睛)看前面的路,还在用雷达(耳朵)听车周围(前、后、左右)的车、人及实体的,甚至会用信息识别单元(大脑)在分析、判断。感知系统由三部分组成,即
传感器、高精度地图和信息识别单元。
就自动驾驶系统中的传感器而言,其主要包括雷达和光学摄像头,相当人的耳朵和眼睛,主要功能是车辆收集周围的“即时信息”,实时了解车辆周围的环境,为无人驾驶车辆提供完整、准确的各类环境数据。常用的传感设备包括:光学摄像头、光学雷达(LiDAR)、微波雷达、导航系统等。
摄像头是众多预警、识别类ADAS功能的基础。车载摄像头主要包括环视摄像头、内视摄像头、后视摄像头、前置摄像头、侧视摄像头等。其中,光学摄像头是场景解读的较佳工具,能较好地分辨颜色,但是没有立体视觉效果时,缺乏“深度“,无法判断物体和相机(车辆))间的距离。为实现相关功能的提升,还需从制造材料、工艺等方面多做探索。
不管需不需要做倒车场景,后向感知能力对于乘用车以及商用车都是需要的。拿拖挂式卡车来说,可以很好地挖掘现有感知系统的潜力,这样即使不增加新的传感器,依靠算法也能实现一定程度上的后向感知能力,帮助车辆正确预知正后方行人、车辆的运动状况,从而促进安全驾驶。
此外,从目前自动驾驶产业发展状况来看,
激光雷达是帮助自动驾驶系统正确感知、精确感知的重要元件。激光雷达通过发射和接受激光束,分析激光遇到目标对象后的折返时间,就能够计算出目标对象与车的相对距离。与此同时,利用此过程中收集的目标对象表面大量密集的点的纹理、高度、反射率、三维坐标等信息,将各类相关数据汇总起来,以此绘制出环境地图,从而达到环境感知的目的。此时,激光雷达为自动驾驶汽车精确“描绘”出周边环境的优势也就得以展现。
在自动驾驶中,V2X被业内人士视为是未来智能交通运输系统中的一项关键技术。借助该技术,车辆能够实时感知多种信息。通过实时分析路况及交通信息,选择较佳的驾驶路线,减少交通堵塞的几率,节省不必要的时间。
当然,归根结底,自动驾驶车路协同方案的技术底层是车辆的智能化、网联化。通过将“人、路、车、云”等交通参与要素有机地联系在一起,可以支撑车辆获得比单车感知更多的信息,推动自动驾驶技术升级和生态创新。此外,综合采用5G、物联网、大数据、云计算等数据,也有助于构建起智慧交通体系,促进汽车和交通服务新业态的出现,对于提高车辆通行效率、提高公共交通资源配置效率大有助益。
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