无人驾驶最大的拦路虎:激光雷达

本文摘要:作为目前无人驾驶技术上尤为核心的零部件,激光雷达是绝大多数主机厂无法跳开的一个对于周遭环境感官的元器件。激光雷达具有观测距离较近、光学精度较高这样的优点,是无人驾驶尤为倚赖的千里眼,但其成本有可能低约两台丰田普锐斯的价格,以及其非常容易受到环境因素的影响,使得险恶气候下获知的结果大打折扣,也沦为无人驾驶商业化部署仅次于的拦路虎。

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作为目前无人驾驶技术上尤为核心的零部件,激光雷达是绝大多数主机厂无法跳开的一个对于周遭环境感官的元器件。激光雷达具有观测距离较近、光学精度较高这样的优点,是无人驾驶尤为倚赖的千里眼,但其成本有可能低约两台丰田普锐斯的价格,以及其非常容易受到环境因素的影响,使得险恶气候下获知的结果大打折扣,也沦为无人驾驶商业化部署仅次于的拦路虎。

激光雷达的工作原理激光雷达LiDAR,全称是LightDetectionAndRanging,作为当前无人驾驶汽车获知周围环境的主要零部件,其工作原理与普通雷达类似于,也就是通过拒绝接受自己升空出有多线束的的激光束来创建三维的点云图,并通过光电处置分解准确的三维立体图像,从而来构建对观测目标的速度和方位信息的感官功能。但对于目前用于机械式360度转动激光雷达的无人驾驶技术解决方案来说,要想要普及不存在几个制约因素:1.成本高昂且不论无人驾驶在软件和团队方面的极大投放,光就硬件成本来看,激光雷达高昂的成本就沦为制约无人驾驶商业化应用于的主要原因。

目前除了特斯拉之外,完全所有成熟期的无人驾驶技术方案都使用的64位激光雷达,其成本在人民币70万元左右,而这个价格早已相比之下多达市面上绝大部分车型的价格。2.易受极端气候环境的影响由于激光雷达的光学原理,因此其不易受到雨雪及大雾天等不当气候环境的影响,而这也不会容许依赖激光雷达构建无人驾驶功能的车辆的全天候上下班。3.数据量过大激光雷达由于其光学模式,不会产生海量的数据,这对于车载处理器的运算能力产生较为大的挑战。一旦车载控制器运算能力过于而经常出现宕机或者发布命令指令速度有所延后,不会对于简单路况下的安全性行经经常出现十分大的挑战。

特斯拉退出激光雷达激光雷达成本高昂,而且不易受到极端天气环境影响,因此埃隆马斯克从一开始就没将激光雷达作为特斯拉无人驾驶解决方案Autopilot的必选硬件解决问题。特斯拉当前主要是以毫米波雷达作为观测周边环境的硬件,因应配备在车身周围的摄像头以及超声波雷达,特斯拉的无人驾驶硬件成本方案较为较低。

虽然这套硬件方案的感官水平较低,但特斯拉可以相结合其在软件算法方面的能力来加以填补。无人驾驶系统视作一个新生的婴儿,通过后期大量的训练,它们将不具备对于简单道路情况做出决策的能力。

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目前无人驾驶依然不存在一个相当大的问题就是涉及数据的累积过于,使得车载控制器无法对于各类脑溢血的交通状况做出一个精确的辨别。特斯拉在总部创建了一个云端控制器,用来拒绝接受每一台特斯拉车辆个体上载的驾驶员信息,因此其所能累积的涉及数据是十分难以置信的。

而在海量道路信息上载的基础上,特斯拉的无人驾驶控制器就能较慢展开机器学习,让控制器在最短时间内沦为一个经验丰富的老司机。特斯拉尤为更有目前消费者的一个亮点就是特斯拉当前的无人驾驶系统的硬件校验。

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基于目前的硬件解决方案,通过配备在特斯拉上的OTA技术,就可以构建对于车载无人驾驶控制软件的递归升级,未来甚至可以将目前的Autopilot2.0硬件必要升级到L5级的无人驾驶水平,而消费者不必须新的出售其他车辆或展开任何的硬件升级。软件的影响力只不过是十分大的,特斯拉超过L5级别的无人驾驶技术方案目前没月商业化应用于,而实验室的数据较为缺少说服力。但是我们以特斯拉的电池管理系统为事例,在电芯都是基本电视剧集的前提下,特斯拉的电动车的续航里程以及电池时间都相比之下领先当前其他老牌车企的电动车车型,这背后就是特斯拉在电池管理系统BMS上面发挥出来的巨大作用。

因此将BMS的软件能力读取无人驾驶技术上,笔者对于未来特斯拉Autopilot还是充满信心的。未来无人驾驶技术的解决方案特斯拉的强项在于其强劲的软件开发能力,由此带给特斯拉的无人驾驶控制器可以通过更加海量的自学来自动作出对于未来简单路径的规划与自由选择,换句话说,就是通过大大实际道路数据的累积,将特斯拉的无人驾驶控制器训练成一个杨家司机的水平。当前人工智能技术发展日新月异,机器人在某些特定领域代替人类驾驶员车辆并非不有可能。这条技术路线可以用来均衡硬件领域不必激光雷达的严重不足,但对于更好的主机厂来说,其并不具备如此强劲的软件开发能力,减少激光雷达成本是唯一需要商业化无人驾驶技术的方法。

不同于传统的机械式360度转动激光雷达,目前欧美车企都热衷研发固态激光雷达特毫米波雷达的技术解决方案。固态激光雷达由于转变了数据读取模式并省却了转动部件,成本可以大幅度上升到可以量产的程度,据福特称之为,其固态雷达的成本可以上升到数百美元。而且固态雷达在观测工程进度上的严重不足,可以凭借其他观测设备以及软件算法上的不断完善来加以解决。此外,固态雷达没转动部件,因此较为更容易地构建在整车内部,从整体造型上更为合乎设计师的市场需求。

国内车企在无人驾驶领域的机会纵观全球各大排行榜,我们完全只有百度的阿波罗可以在榜单上经常出现,而国内的自律品牌车企完全都是集体缺席。无论是硬件解决方案还是软件编译器能力,国内自律品牌车企都没什么任何优势与胜算。

未来我们如果期望需要构建急弯转弯,唯有紧密团结在以华为、中兴这样的5G企业周围,通过万物网络来提供周边环境主动传送出来的信号,由此来减少我们对于传感器和软件算法的高拒绝。在5G的基础设施的建设上,中国在全球正处于显著的领先方位,但万物网络远非短时间内可以构建,其必须数以万亿收的投资以及耗时十数年的建设时间,而这段时间内,无人驾驶技术否经常出现更迭也不存在相当大的不确定性。无人驾驶时代的来临早已毋庸置疑,但构建无人驾驶的技术路线只不过还近没最后确认下来:无论是在还包括激光雷达在内硬件方案的权衡;还是期望需要通过5G技术必要跳过车载控制器,一切交由性能更加强劲的云端控制器来计算出来;抑或是通过改版而大大相似人类驾驶员的控制器来构建无人驾驶,都各自有各自的优势,但也各自有的艰难所在。即使对于国内各方尤为注目的5G技术,笔者实在可以维持高度注目,但是在牵涉到无人驾驶软件开发、涉及硬件在整车上的构建掌控以及人工智能技术给到控制器的自学能力等这些事关车企的核心竞争力,都无法放开投资与累积的工程进度。

一旦在这些领域被外资车企巨头或者那些大力投身无人驾驶的互联网公司冲破差距,那未来国内的自律品牌不仅将沦落整车的代工厂,失去利润尤为可观的领域,而且也将陷入在技术上无法追上的被动局面,在汽车行业这次百年不遇的技术变革期,再次经常出现领先。


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