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邁向自動駕駛:ADAS、L4是什么核心命門?

自動駕駛是對目前出行領(lǐng)域的智能化、自動化的深化與加強(qiáng),隨著其技術(shù)的不斷發(fā)展與深入,這給了人工智能與汽車行業(yè)新的發(fā)展趨勢。前者主要以逐步實現(xiàn)車輛智能化升級,后者則是通過深度學(xué)習(xí)、高精度傳感器開發(fā)可以實現(xiàn)L4級別自動駕駛的系統(tǒng)。

隨著ADAS實現(xiàn)的功能越來越多,漸進(jìn)式可實現(xiàn)無人駕駛。在了解目前無人駕駛的五大級別之前,必須先了解一下高級駕駛員輔助系統(tǒng)(ADAS)。

一、什么是ADAS?

高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)是指:利用安裝在車上的各式各樣傳感器,在汽車行駛過程中隨時來感應(yīng)周圍的環(huán)境,收集數(shù)據(jù),進(jìn)行靜態(tài)、動態(tài)物體的辨識、偵測與追蹤,并結(jié)合導(dǎo)航儀地圖數(shù)據(jù),進(jìn)行系統(tǒng)的運(yùn)算與分析,從而預(yù)先讓駕駛者察覺到可能發(fā)生的危險,有效增加汽車駕駛的舒適性和安全性!俣劝倏

特點(diǎn):ADAS系統(tǒng)主要是預(yù)先為駕駛員判斷可能存在的危險,完成監(jiān)視、預(yù)警、剎車、導(dǎo)向等任務(wù),確保行車的安全性,距離無人駕駛強(qiáng)調(diào)的“利用人工智能完全機(jī)器駕駛”還有一定本質(zhì)上的差別,但在實現(xiàn)無人駕駛之路的前三級中仍需要ADAS技術(shù)的滲透。

二、L0-L5:美國機(jī)動車工程師學(xué)會劃分的五個等級

美國汽車工程師協(xié)會(SAE)根據(jù)系統(tǒng)對于車輛操控任務(wù)的把握程度,將自動駕駛技術(shù)分為L0-L5,系統(tǒng)在L1-L3級主要起輔助功能;而從L4級開始,車輛駕駛將全部交給系統(tǒng),而L4、L5的區(qū)別在于特定場景和全景應(yīng)用。

主要由人類駕駛員負(fù)責(zé)對行車環(huán)境進(jìn)行監(jiān)測:

L0-非自動化:由駕駛員全程負(fù)責(zé)執(zhí)行動態(tài)駕駛?cè)蝿?wù),可能會得到車輛系統(tǒng)警告或者其他干預(yù)系統(tǒng)的輔助支持;

L1-駕駛?cè)溯o助:在特定駕駛模式下,單項駕駛輔助系統(tǒng)通過獲取車輛行車環(huán)境信息對車輛橫向或者縱向駕駛動作進(jìn)行操控,但駕駛員需要負(fù)責(zé)對除此以外的動態(tài)及時任務(wù)進(jìn)行操作

L2-部分自動化:在特定駕駛模式下,多項駕駛輔助系統(tǒng)通過獲取車輛行車環(huán)境信息對車輛橫向和縱向駕駛動作同時進(jìn)行操控,但駕駛員需要負(fù)責(zé)對除此以外的動態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)進(jìn)行操作。

主要由自動駕駛系統(tǒng)負(fù)責(zé)對行車環(huán)境進(jìn)行監(jiān)測:

L3-有條件自動化:在特定駕駛模式下,系統(tǒng)負(fù)責(zé)執(zhí)行車輛全部動態(tài)駕駛?cè)蝿?wù),駕駛員需要在特殊情況發(fā)生時,適時對系統(tǒng)提出的干預(yù)請求進(jìn)行回應(yīng)。

L4-高度自動化:在特定駕駛模式下,系統(tǒng)負(fù)責(zé)執(zhí)行車輛全部動態(tài)駕駛?cè)蝿?wù),即使駕駛員在特殊情況發(fā)生時未能對系統(tǒng)提出的干預(yù)請求作出反應(yīng)。

L5-全自動化:系統(tǒng)負(fù)責(zé)完成全天候全路況的動態(tài)駕駛?cè)蝿?wù),系統(tǒng)可由駕駛員進(jìn)行管理。

三、大熱門L4級技術(shù)存在的阻礙與商業(yè)潛質(zhì)

技術(shù)上而言,目前許多涉足自動駕駛的企業(yè)已經(jīng)基本上具備了實現(xiàn)L4級自動駕駛的能力,但L4級技術(shù)在商業(yè)場景落地上仍存在一定的阻礙。當(dāng)然,隨著未來自動駕駛技術(shù)的更迭進(jìn)步,這些阻礙也無法阻擋其巨大的商業(yè)潛質(zhì)與更多的可能性。

1.現(xiàn)有阻礙

成本高:有人分析過,目前大體上實現(xiàn)L4級自動駕駛的硬件設(shè)備一般包含:6-12臺攝像頭、3-12臺毫米波雷達(dá)、5臺以內(nèi)的激光雷達(dá)以及1-2臺CNSS/IMU和1-2臺計算平臺,整體而言造價成本不低,但隨著技術(shù)進(jìn)步與資金投入,有望降低。

政策法規(guī)尚未出臺:目前大部分仍集中在測試階段,相關(guān)法律政策的并未出臺,不確定性較大。

一般城市道路落地有距離:由于深度學(xué)習(xí)只有通過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練才可以實現(xiàn)對相似目標(biāo)和道路情況的識別和判斷,而由于城市道路交通情況過于復(fù)雜,當(dāng)前L4級技術(shù)對復(fù)雜的道路情況目前應(yīng)對尚且準(zhǔn)備不足,落地城市一般道路還有一定難度。

2.商業(yè)潛質(zhì)

軟硬件提供商的創(chuàng)業(yè)機(jī)會:現(xiàn)階段,產(chǎn)業(yè)的發(fā)展仍處于基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展完善階段,創(chuàng)業(yè)機(jī)會存在于更低成本、更高效率、更高精度感知硬件供應(yīng)商和軟件方案提供商上。

物流未來的春天:L4級技術(shù)比較適合應(yīng)用于封閉園區(qū)、或點(diǎn)到電線路上的貨物運(yùn)輸應(yīng)用場景,如:港口集裝箱運(yùn)輸、干線物流運(yùn)輸、礦區(qū)、工業(yè)區(qū)運(yùn)輸作業(yè)等。這些場景下的路線較為固定,且細(xì)分領(lǐng)域司機(jī)疲勞駕駛的情況比較明顯,無人駕駛可以提高其安全性,并有效降低運(yùn)營的人力成本,提升行業(yè)效率。

自動駕駛涉及到極為復(fù)雜的多產(chǎn)業(yè)融合,傳統(tǒng)整車制造、人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等,這也給予了行業(yè)外相關(guān)技術(shù)企業(yè)進(jìn)入這一巨大新興市場的信心。

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題,請聯(lián)系舉報。

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