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无人驾驶技术是什么鬼,有哪些世界领先的玩家,中国发展状况如何?这篇文章你都可以了解到

电子设计 来源:电子发烧友网 作者:丁德辉 2017-12-26 14:23 次阅读

无人驾驶汽车是智能汽车的一种,也称为轮式移动机器人,主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目标。

据汤森路透知识产权与科技最新报告显示,2010年到 2015年间,与汽车无人驾驶技术相关的发明专利超过22,000件,并且在此过程中,部分企业已崭露头角,成为该领域的行业领导者。

什么是无人驾驶技术?

汽车自动驾驶技术是一种通过实时系统控制的实现无人驾驶的智能汽车运行技术,它依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统技术中的若干技术协同合作,让汽车上的车载电脑可以在没有任何人类主动的操作下,自动安全地操作汽车运行。

在汽车自动驾驶技术中,按照从低端到高端一般可以分为:非自动、部分功能的自动化、多个功能联动的自动化、有限的自动驾驶以及完全的自动驾驶几个等级。伴随着科技的发展,完全的汽车自动驾驶技术将会在不久的将来得到实现。

自动驾驶原理

汽车自动驾驶技术的实现是通过摄像头采集路面情况的图像(或者在雷达和激光探测器的协助下判断距离),利用车辆自动驾驶技术的图像分析程序对当前环境作出判断,发出相应的指令进而控制车辆的行驶状态改变。具体实施步骤如下:

1:用高精度摄像头采集路面信息(或者雷达,激光等距离传感器同时测量出路面异常信息的距离)

2:将图像信息和距离信息传送至车辆控制中心,道路信息经过处理后将指令发送至车辆控制单元。

3:车辆控制单元依据第二步的指令进行车辆行驶状态的改变的操作。而在这一系列的指令判断技术中采用深度神经网络技术。

关键技术

人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统技术是汽车自动驾驶技术中常用的集中技术,利用这些技术可以获取车辆行驶过程中道路上的信息,这些信息获取的准确与否直接关系着汽车自动驾驶的安全性。将以上技术进行概括总结,可以分为以下四项:

传感器技术:传感器技术直接联系着现实世界与汽车控制系统,而传感器技术又包含图像传感器和距离传感器。在自动驾驶功能的汽车中常见单摄像头、多摄像头,多普勒雷达(短距离雷达、远距离雷达,激光雷达),GPS定位装置等,正式这些传感器构成了汽车自动驾驶的眼睛,看清道路上的种种。

车辆电子技术汽车电子的特点就是可靠,安全,稳定。而汽车电子中的中央处理器必须要满足以上要求,同时能够处理多个传感器采集的数据。只有这样才能利用汽车的“大脑”(中央处理器)将采集到的信息(传感器获取)通过“神经网络”(CAN总线)达到控制“四肢”(四个轮子的制动、加速和转向)的目的。

操作控制技术:计算机控制系统将处理结果与操作硬件结合起来,实现加速减速、刹车停车、变向避让,以及人机对话等等,通过自动驾驶技术中的操作控制系统,可以使无人驾驶汽车具备了替代人工操纵的能力,其主要完成数据分析、数据建模、数据判断和车辆状态调整的功能。

网络传输技术:无人驾驶汽车要能上路,必须具备与互联网、局域网联络和道路环境识别功能,包括车与车的联络对话、车与卫星通讯、车与天气预报的联络、车与交通指挥网的联络,才能正确识别和选择道路、正确服从交通警察的指挥、正确决定通过交叉路口、正确避让危险和安全行车。而这些信息的获取和处理必须通过网络进行数据和信息的传输,而在信息的传输过程中,信息的安全性也需要特别的注意。

经过近些年的发展,车辆自动驾驶技术已经获得了巨大的提高,相信全自动汽车驾驶技术在不久的将来会得到广泛的应用。然而,汽车自动驾驶仍然还经受天气的挑战,拟人化的挑战和效率、价格、实用性的挑战。

目前世界上领先的无人驾驶技术厂商:

百度

百度在 2015 年开始一直在公开测试其自动驾驶汽车技术,并在当年的 12 月与宝马合作的宝马 3 系列完成了 18.3 英里的路线(现在已经与宝马结束合作),包括车道变换和掉头。百度在 2016 年面向公众也做了一系列测试,据说会即将推出面向市场的产品并计划在 2021 年批量生产。

nuTonomy

nuTonomy 是 2013 年从麻省理工走出的一家位于波士顿的创业公司。2016 年 8 月,nuTonomy 在新加坡启动了出租车自动驾驶的项目实验,并计划将试点扩展到老家波士顿。

去年 12 月,nuTonomy 获得了2000 万美元的风头,投资方包括新加坡政府和福特公司执行董事长 Bill Ford 创立的一家风投基金 Fontinalis Partners

Uber

Uber 虽在在去年 9 月在匹兹堡进行了声势浩大的无人驾驶测试,但它的排名并不高。在没有取得自动驾驶测试许可证的情况下,Uber 去年在旧金山启动了自动驾驶试点,并引发了巨大的争议。在当局撤消了其 16 辆沃尔沃自动驾驶汽车的注册之后,Uber 离开了加州转向了亚利桑那州,但很快在测试中发生了一起车祸。

今年 1 月,Uber 和戴姆勒达成合作。最近 Uber 被 Google 指责其盗窃了其无人驾驶技术的知识产权,让 Uber 再度陷入到危机当中。

本田
本田在加州拥有自动驾驶测试许可证,但仅限在 2016 年前,目前他们可能会于 Google 旗下的 Waymo 进行合作。

ZF

作为德国的一家公司,美国前总统奥巴马曾经参观了 ZF 的避免碰撞和自动驾驶做技术。前首席执行官 Sommer 在 2017 年 CES 展上将其自动驾驶系统 ProAI 与 nVidia 的PX2 处理平台商业化之后大大提高了分数。ZF 是第一家将nVidia 计算平台投入生产的公司。预计在 2020 年前后,ProAI 将出现在量产车中。

丰田
相对其他公司来说,丰田的无人驾驶战略显得比较保守,但该公司仍然做出了在未来五年投资 10 亿美元的计划。丰田的研究重点是如何使汽车不会发生碰撞。

Navigant 认为丰田的制造能力很强大,并拥有完整的自动驾驶车辆生产资源和专业技能。

特斯拉

旨在于用无人驾驶维持高股价的特斯拉的排名出人意料的低,Navigant 怀疑其无法达到第四级技术的能力。

特斯拉现在正在建造新的车型来改善特斯拉的自动驾驶系统,并将系统改名为 Autopilot 2。特斯拉要在 2017 年计划要把车从洛杉矶开到纽约。

2015 年 Autopilot 首次被应用后,特斯拉汽车的碰撞率下降了 40%,但 Navigant 认为一系列致命的事故发生后,特斯拉的这一技术面临着巨大的挑战、国家公路交通安全管理局表示,自动驾驶系统并没有什么错,因为司机有足够的时间进行干预并避免事故。但如同 Navigant 报告指出的那样,有一些司机会滥用系统并进行其它一些事物。

Navigant 也怀疑特斯拉在没有激光雷达技术的情况下实现第四级别的完全自动驾驶技术。特斯拉反对这一技术的理由是激光雷达太贵了,Google 定制的激光雷达成本高达 8 万美元,如果要在特斯拉的全部汽车上安装该技术将会大大提高成本。

标致雪铁龙

标致雪铁龙目前是欧洲的第二大汽车制造商,并计划在 2020 年前在路上拥有完全无人驾驶的汽车。2015 年 10 月,他们的自动驾驶汽车曾经在巴黎和波尔多驾驶了 360 英里。

前年提到的 ZF 将会为标致雪铁龙提供相机、雷达和软件技术,这些车将会在 2018 年上路。

现代

现代已经开始研发高级驾驶助理系统,在 2016 年的新款伊兰特中就加入了车道保持助手功能。现代计划在2020年的成车中加入自动驾驶功能,但是完全自动驾驶需要等到 2030 年。

在 2017 年的 CES 上,现代展示了自动驾驶汽车 Ioniq 电动车原型。

特尔斐

作为一家汽车电子零部件供应商,特尔斐计划于 2022 年发布面向大众的自动驾驶汽车。特尔斐改装的自动驾驶奥迪在 2015 年的时候就已经完成了美国全境之旅。

2016 年 11 月,特尔斐还跟Intel签下订单,同意购买 Intel 生产的自动驾驶系统专用处理器。Intel 最近刚刚花费 153 亿美元受够了自动驾驶技术公司Mobileye。

特尔斐是本次排行中得分最高的汽车零部件供应商,仅用了 3 年时间就排到前列。

沃尔沃

沃尔沃表示将会逐渐为车辆加入半自动驾驶技术,到2020年实现「deathproof(死亡防御)」的目标。作为 Drive Me 自动驾驶项目的一部分,沃尔沃的自动驾驶汽车将在哥德堡、瑞典、伦敦三地开始测试。

此外,沃尔沃也将在中国主导一项名为「高级自动驾驶实验」的项目,100 名志愿者将参与无人驾驶的 Volvo XC90s 的公路测试,截至目前尚未公布开测时间。

沃尔沃和 Uber 去年 8 月份达成 3 亿美元协议童工开发自动驾驶汽车,目前相关车辆已经在美国亚利桑那州的路上行驶,不过上周开在路上的 Uber 自动驾驶汽车因事故翻车了。

Google Waymo

Google 的无人汽车驾驶项目Waymo 也只获得了第 7 名的位置,自 Google 在 2009 年启动自动驾驶项目以来,Waymo 已经驾驶了超过 200 万英里。

Waymo 目前正在和菲亚特·克莱斯勒合作,有报道说他们会在 2017 年年底启动机器人出租车服务,该公司将会制造车内所有的硬件,并有可能把激光雷达的价格下降 90%。

Waymo 自己并不会生产车辆,而是向合作伙伴提供自主驾驶平台。


宝马

宝马已经在其豪华车上发布了先进的架势辅助技术,如图中的宝马 7 系和 5 系。其 DriverAssistant Plus 技术包括车道辅助、停车辅助和交通堵塞辅助等技术。

宝马计划在 2021 年发布一款完全自主驾驶汽车,并将于刚刚被英特尔收购的 Mobileye 合作。

大众

大众自 2006 年以来一直在研究自动驾驶技术,旗下的奥车品牌奥迪是 2012 年在内华达州首个获得自主驾驶汽车执照的公司,并在加州也获得了牌照。

2015 年,奥迪 A7 从硅谷到拉斯维加斯的路程中在自动驾驶模式下行驶了 550 英里。近日宣布与 nVidia 合作并计划在 2020 年推出自动驾驶汽车。

戴姆勒

戴姆勒在梅赛德斯 S 级和 E 级轿车中安装了一套半自动驾驶的系统。

戴姆勒计划在 2020 年前开发自动驾驶的卡车。Navigant 认为戴姆勒有成为无人驾驶技术开发的领导者,但作为高端品牌可能会于普通大众离很远。

雷诺-日产

雷诺-日产已经发了自动驾驶功能的汽车 ProPILOT,可以让汽车在高速公路上自动驾驶。雷诺-日产计划在欧洲、美国和中国推出 ProPILOT,其目标是在 2020 年实现完全自主技术前逐渐在 ProPILOT 中增加自动驾驶技术。

通用汽车

通用汽车在 2016 年以 5.81 亿美元的价格收购了自动驾驶技术创业公司 Cruise Automation。

通用汽车首席执行官 Mary Barra 在 12 日表示该公司将会在密歇根州开始雪佛兰无人驾驶电动车的测试,该公司还会在亚利桑那和旧金山测试。她对媒体表示通用将会专注于在不同路况下测试无人驾驶技术以确保安全。

福特

福特的目标是在 2021 年前推出完全无人驾驶汽车,现在福特的无人驾驶车队被调整为 100 辆,目前正在亚利桑那、密歇根和加利福尼亚测试。

福特表示要让更多的人能够买得起无人驾驶汽车。

中国的无人驾驶技术发展史:

中国自主研制的无人车——由国防科技大学自主研制的红旗HQ3无人车,2011年7月14日首次完成了从长沙到武汉286公里的高速全程无人驾驶实验,创造了中国自主研制的无人车在复杂交通状况下自主驾驶的新纪录,标志着中国无人车在复杂环境识别、智能行为决策和控制等方面实现了新的技术突破,达到世界先进水平。

红旗HQ3无人车由国防科技大学自主研制,2011年7月中旬它从京珠高速公路长沙杨梓冲收费站出发,历时3小时22分钟到达武汉,总距离286公里。实验中,无人车自主超车67次,途遇复杂天气,部分路段有雾,在咸宁还遭逢降雨。
红旗HQ3全程由计算机系统控制车辆行驶速度和方向,系统设定的最高时速为110公里。在实验过程中,实测的全程自主驾驶平均时速为87公里。国防科技大学方面透露,该车在特殊情况下进行人工干预的距离仅为2.24公里,仅占自主驾驶总里程的0.78%。
从20世纪80年代末开始,在贺汉根教授带领下,2001年研制成功时速达76公里的无人车,2003年研制成功中国首台高速无人驾驶轿车,最高时速可达170公里;2006年研制的新一代无人驾驶红旗HQ3,则在可靠性和小型化方面取得突破。此次红旗HQ3无人车实验成功创造了中国自主研制的无人车在复杂交通状况下自主驾驶的新纪录,这标志着中国在该领域已经达到世界先进水平。
到2020年,驾驶员将不必再为汽车追尾而烦恼,“无人驾驶汽车将通过自身的雷达系统检测与前车的距离,如果与前车距离过近,汽车将会自动刹车。”
到2030年,驾驶员基本上可以在较复杂路况下只控制方向盘或只踩油门和刹车了,因为半自动驾驶技术会在大多数车辆上得到应用,那时汽车会自动设置路线或自动进行油门和刹车的配合。
国家自然科学基金委员会称,中国自主研发的无人驾驶汽车2013年将测试从北京行驶到天津,2015年将测试从北京行驶到深圳。
百度无人驾驶汽车

2014年7月24日 ,记者从百度证实,百度已启动无人驾驶汽车研发计划。
根据规划,该无人驾驶汽车可自动识别交通指示牌和行车信息,具备雷达、相机、全球卫星导航等电子设施,并安装同步传感器。车主只要向导航系统输入目的地,汽车即可自动行驶,前往目的地。在行驶过程中,汽车会通过传感设备上传路况信息,在大量数据基础上进行实时定位分析,从而判断行驶方向和速度。
百度方面证实,百度已经将视觉、听觉等识别技术应用在无人汽车系统研发中,负责该项目的是百度深度学习研究院。
清华无人驾驶汽车
90年代初期清华大学开始研究无人驾驶车辆的相关技术。90年代后期,清华大学研发的无人驾驶试验平台THMR系列无人车问世。
2003年,清华大学研制成功THMR-V(Tsinghua Mobile Robot-V)型无人驾驶车辆,能在清晰车道线的结构化道路上完成巡线行驶,最高车速超过100km/h。

2008年,由中国工程院李德毅院士带队组成了清华大学智能车团队,清华大学智能车团队是隶属于清华大学计算机科学与技术系人工智能方向,共有老师、博士生等二十余人。主要从事汽车无人驾驶的研发,具体涉及图像识别、导航定位、车辆改造,人工智能软件算法等。目前已经多条开放道路无人驾驶实验,无人驾驶行驶里程超过30万公里,在国内人工智能领域属于顶尖水平,有较高知名度。清华大学智能车团队多次参加 中国智能车未来挑战赛,并取得第二、第三的优秀成绩。

总结:目前无人驾驶技术仍在不断进步和完善的阶段,技术成熟度并不完美,有很多安全隐患,就像之前媒体报道的google、百度无人车事故那样,技术还没有给人安全感,让很多人对无人驾驶前景看淡!其实不然,电子发烧友小编觉得,无人驾驶技术前景仍是美好的,技术的突破和进步也指日可待,毕竟对于投入了很多资金和人力物力的厂商而言,他们是这个技术实实在在的推动者,相信未来五到十年,无人驾驶技术和方案的完善,无人驾驶汽车随处可见!到时候真是科技改变生活的时候了!作为一个观察者,我们需要擦亮眼睛,凡事客观对待,不要跟风,做好一个正确的态度对待无人驾驶,给技术开发者一些耐心,加油,无人驾驶者!

(本文是电子发烧友整理发布,未经许可,禁止转载,谢谢!)

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