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自動駕駛卡在L2,傳感器成為瓶頸?

2023/03/09
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自動駕駛,或稱無人駕駛概念,在進入21世紀之后就受到廣泛討論。2012年美國率先發(fā)布自動駕駛牌照,向全世界宣布自動駕駛時代的來臨。2017年12月,北京率先發(fā)布自動駕駛細則,打出了國內(nèi)自動駕駛領(lǐng)域的第一槍。2023年的今天,全國各地已經(jīng)普遍允許自動駕駛車輛上路行駛。

然而,細看自動駕駛方式,我們發(fā)現(xiàn)無論是中國還是美國,目前在路上行駛的自動駕駛?cè)匀痪窒抻贚2級別,即僅實現(xiàn)自動跟車與自動變道等輔助駕駛功能,距離真正的“雙手離開方向盤”自動駕駛還有相當大的差距。2020年3月,工信部發(fā)布了《推薦性國家標準報批公示》,標志著中國正式擁有自己的自動駕駛汽車分級標準?!豆尽分刑岬剑琇3 級駕駛自動化(有條件自動駕駛)在其設(shè)計運行條件內(nèi)持續(xù)地執(zhí)行全部動態(tài)駕駛?cè)蝿?wù),由系統(tǒng)承擔責任,所以L3以上才被認為是真正的自動駕駛。

自動駕駛技術(shù),卡在哪里了?在最近舉辦的上海傳感器大會上,鐘志華院士就自動駕駛與傳感器技術(shù)發(fā)表演講,分享了未來自動駕駛技術(shù)的發(fā)展方向。其中車路協(xié)同單車智能兩條發(fā)展路線被鐘院士著重提及。這兩類方向,雖然目的都是實現(xiàn)自動駕駛,但在傳感器與算法的發(fā)展方向上卻截然不同。要找到自動駕駛技術(shù)究竟卡在哪里,要分成兩條發(fā)展路徑分析。

單車智能:指車輛通過硬件設(shè)備對周邊環(huán)境、狀態(tài)的感知,將信息交由軟件系統(tǒng)分析決策,并控制車輛完成既定的動作。

車路協(xié)同系統(tǒng):以路側(cè)系統(tǒng)和車載系統(tǒng)為基礎(chǔ)進行構(gòu)建,通過無線通訊設(shè)備實現(xiàn)車路信息交互和共享的系統(tǒng),是推動自動駕駛步入L3及以上更高等級的必要系統(tǒng)。

車路協(xié)同概念 ?圖源:程序員客棧

其實無論是單車智能還是車路協(xié)同,它們本質(zhì)上都是要車輛進行自動避障與安全行駛。不過這兩個方向有一點重要,車輛怎么知道前方路途如何,是否有障礙物在阻礙行駛。目前網(wǎng)絡(luò)上對于車路協(xié)同與單車智能的討論有很多,本文將帶你了解這兩種方案在硬件或傳感器上的區(qū)別,也就是為你解答,“誰”來告訴自動駕駛車輛怎么走?為什么感覺自動駕駛發(fā)展“停滯”了?

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單車智能:車輛自己決定怎么走

自動駕駛 ?圖源:澎湃新聞

單車智能其實很好理解,我們目前的自動駕駛發(fā)展方向主要就是單車智能,也就是在自動駕駛車輛上搭載大量高精度傳感器,再配合高算力芯片,自行分析路況,制定行車決策。

單車智能其實就是模擬傳統(tǒng)駕駛方式。在傳統(tǒng)駕駛中,司機通過聽與看獲取外界信息,然后作出相應(yīng)的駕駛動作。例如看到紅燈會停車,看到路人橫穿馬路會減速避讓等。為了模擬人類對于外界信息的收集能力,無人駕駛工程師不得不在車輛上裝載大量傳感器,而這些傳感器與它們背后的處理芯片,目前是無人駕駛發(fā)展的關(guān)鍵。

單車智能路線的傳感器,既有幾乎百分百車輛覆蓋的攝像頭(視覺傳感),也有適用復(fù)雜環(huán)境的毫米波雷達激光雷達,適用夜間環(huán)境的紅外傳感器,以及輔助倒車泊車的超聲波雷達或微波雷達等。總的來說,單車智能大致能分成“視覺派”與“雷達派”兩種。

“視覺派”即是純視覺方案,利用高清攝像頭模擬人眼進行道路識別。目前特斯拉、極氪、百度Apollo還堅持使用純視覺方案自動駕駛。這種方式需要在車輛周圍布置大量攝像頭來感知周邊環(huán)境,盡管攝像頭用量較大,但由于攝像頭擁有大量成熟的技術(shù)與算法方案支持,與雷達方案相比反而成本更低,較容易實現(xiàn)大部分ADAS功能。純視覺方案在工作時對算力需求較高,且并不擅長測距,在復(fù)雜與惡劣環(huán)境下容易失效。純視覺方案受限于其物理特性,很難做到高級別自動駕駛。

純視覺方案 ?圖源:電子工程專輯

“雷達派”則在視覺方案的加裝了毫米波雷達或激光雷達。毫米波雷達是使用毫米波段的探測雷達,它利用高頻電路產(chǎn)生特定頻率的電磁波,通過天線發(fā)送出去,然后接收從目標返回來的電磁波,來判斷外界目標的各個參數(shù),例如大小、距離、速度等。激光雷達則是發(fā)射激光脈沖點陣,通過探測器接收回波來判斷外界物體的特征。雷達方案相比純視覺方案,能夠規(guī)避可見光波段的種種缺陷,例如無法直接判斷景深、容易受環(huán)境影響、低分辨率誤判等。

不過目前雷達方案成本相比視覺方案要高不少,尤其是激光雷達,雖然擁有優(yōu)秀的測距性能與精確的物塊分析能力,但成本也是最高的。此外,較低成本的雷達測量范圍有限,往往需要使用多個傳感器來覆蓋整個車輛周圍的環(huán)境,這進一步增加了成本和復(fù)雜性。此前馬斯克就曾揚言特斯拉不會搭載激光雷達,因為彼時一臺雷達價格就接近10萬美元。近日禾賽科技在納斯達克IPO,中國激光雷達迎來第一股,它IPO的背后功臣是一款銷量6萬臺的激光雷達。不過禾賽科技也被爆出熱銷的原因是“虧本賺吆喝”,每銷售一臺就要虧一千塊。不過特斯拉和禾賽的例子也意味著,若激光雷達的成本進一步降低,是完全有更大規(guī)模上車的潛力的。因此,在港口、工廠等小環(huán)境中,以雷達為主的自動駕駛技術(shù)應(yīng)用較快,再進一步發(fā)展普及就需要等待技術(shù)突破來壓低成本了。

 

車路協(xié)同:怎么走,道路說

車路協(xié)同交互的傳感器 ?圖源:武漢大學(xué)官網(wǎng)

鐘院士的演講有一點很有意思,他將未來的城市比喻成一個大車間,無人車輛在統(tǒng)一的規(guī)劃下有序行駛。車路協(xié)同(V2X)就與這種“大車間”的運作模式十分相似。目前上海洋山港已經(jīng)建成完備的無人港口。據(jù)官方資料介紹,洋山港的車路協(xié)同技術(shù)引入AI人工智能控制、5G、V2X通訊、北斗導(dǎo)航等技術(shù),在全球范圍內(nèi)實現(xiàn)特定場景下的L4級別無人駕駛。所以,理論上,我們把洋山港放大幾百倍,讓它的面積大到能覆蓋整個城市不就行了嗎?

其實,當特定的無人駕駛區(qū)域超越了所謂的“車間”大小,自駕難度就會指數(shù)級上升。其中最大的變化就是引入行人、非機動車、野生動物等不穩(wěn)定因素。此外,城市中的堵車、亂停車、交通事故等突發(fā)情況也會對自動駕駛產(chǎn)生影響。

此前,密歇根州立大學(xué)和谷歌母公司Alphabet旗下的基礎(chǔ)設(shè)施初創(chuàng)公司Cavnue合作建設(shè)世界上第一條大規(guī)模自動駕駛專用道路。項目中的人類因素專家表示自動駕駛在大多數(shù)情況下表現(xiàn)良好,但“它們與人類司機互動的方式有點令人擔憂”。他表示這種車輛很難識別人類,導(dǎo)致致命事故的發(fā)生。也就是說,在完全遵守規(guī)則的情況下,車路協(xié)同下的自動駕駛很容易實現(xiàn),但現(xiàn)實情況并非如此。車路協(xié)同對外界環(huán)境的變化判斷依賴超算“大腦”,執(zhí)行的指令則需要通過高速傳輸通道,以極低的延時傳輸?shù)杰囕v中。所以,在與外界進行快速數(shù)據(jù)交換中,5G傳感器的優(yōu)勢就凸現(xiàn)出來。在“低延時”這一點,有國外專家表示:當你在4G或5G的手機上看流媒體視頻時,如果你的視頻延遲半秒開始,大多數(shù)人都無法察覺。但對于車輛來說,那半秒的信息延遲可能會造成事故?!?/p>

在車路協(xié)同的“車”中,除了通信外,也需要很多傳感器相互配合工作。目前車路協(xié)同技術(shù)路徑下可能會用到以下傳感器:5G傳感器(基帶):用于與云計算相連,接收智慧城市系統(tǒng)信號;激光雷達、毫米波雷達:用于檢測和跟蹤車輛、行人和其他障礙物;攝像頭:用于識別和跟蹤車輛、行人和道路標志等;GPS定位傳感器:用于確定車輛的位置和方向;車輛識別傳感器:用于云端識別車輛類型和車牌號碼等信息;壓力傳感器:用于檢測道路表面狀態(tài),例如溫度和濕度等;磁力傳感器:用于監(jiān)測道路交通流量。車路協(xié)同使用的傳感器種類相比單車智能更多,其目的是收集和分析交通、車輛和環(huán)境等方面的數(shù)據(jù),以實現(xiàn)智能化交通控制和車輛管理。

車路協(xié)同 ?圖源:德勤分析

但車路協(xié)同是一項涉及多方面的技術(shù),尤其在數(shù)據(jù)傳輸與數(shù)據(jù)收集傳感器上需要更多投入。

通信傳輸:為了實現(xiàn)實時、可靠和安全的通信,需要使用高速、低延遲、高可靠性和安全性的通信技術(shù)。5G網(wǎng)絡(luò)提供了更高的帶寬和更低的延遲,這使得車輛和基礎(chǔ)設(shè)施之間的通信更加可靠和快速。5G網(wǎng)絡(luò)還可以支持更多的設(shè)備連接,這對于車路協(xié)同系統(tǒng)來說非常重要,因為它需要大量的設(shè)備連接,例如車輛、道路設(shè)施和傳感器等。不過現(xiàn)有的5G網(wǎng)絡(luò)還需要進一步解決在高密度交通環(huán)境中的應(yīng)用以及通信帶寬上限等問題。

數(shù)據(jù)收集:車路協(xié)同需要收集和處理大量的數(shù)據(jù),包括車輛位置、速度、方向、道路狀況、天氣狀況等,用來對交通狀況進行預(yù)測和優(yōu)化。因此,高效、耐用且精確的多維度數(shù)據(jù)車輛傳感器也是車路協(xié)同的關(guān)鍵。目前北京雄安新區(qū)已經(jīng)開始建設(shè)布滿傳感器的自動駕駛“專用路”,未來隨著基礎(chǔ)設(shè)施的鋪設(shè),車路協(xié)同也將更快實現(xiàn)。

實裝的車路協(xié)同傳感器 ?圖源:新智元

 

寫在最后

單車智能方案起步較早,但受限于傳感器價格目前發(fā)展較慢。車路協(xié)同技術(shù)雖然對單車高質(zhì)量傳感器需求較少,但尚處于市場初級階段,在技術(shù)上還存在諸多難點。此外,在商業(yè)落地方面,車路協(xié)同還面臨著投資積極性不足、后期運營困難的問題。例如傳感器過幾年就要更新,這將消耗大量設(shè)備采購資金與人工成本。

總的來說,無論是單車智能還是車路協(xié)同,目前成本是限制自動駕駛發(fā)展的最大障礙。相信未來隨著兩種技術(shù)路線的規(guī)?;瘧?yīng)用,傳感器的價格將進一步下降。在智能化的大趨勢下,這兩項技術(shù)將不斷優(yōu)化和完善,為人們帶來更加安全、便捷、高效的出行體驗。人們帶來更加安全、便捷、高效的出行體驗。

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與非網(wǎng)行業(yè)分析師。工科背景,擅長與初創(chuàng)企業(yè)打交道,帶你分析最新行業(yè)政策,解讀新聞背后的故事。