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汽车自动驾驶技术发展现状和趋势分析
来源:未知 日期:2019-06-03 11:01

  目前智能汽车是一个比较热门的话题,一些专家谈得比较宏观,一些厂家有意回避有关产品的技术细节,要系统研究汽车自动驾驶技术,予以科普还是比较困难的。接下来是笔者,结合百度公布的APollo1.5和2.0版本的内容,对汽车自动驾驶技术的发展现状和趋势分析,供大家参考。

  ①视觉感知功能。主要能替代驾驶员的眼睛的功能,能分辨出道路上行人、障碍物、交通标志、标识和交通控制信号;

  ②实时相对地图功能。基于车辆当前位置,以及车辆本身的地图,为车辆运行提供导航的功能;

  ③高速规划与控制功能。替代人的功能。将车辆实际位置与要到达目的地进行比较,在对行进线路进行选择,对车辆实际运动轨迹和状态予以控制。

  下面图1是APollo1.5公布的自动驾驶汽车外型。给人总的印象,自动驾驶汽车是在目前现有基础上加了一些特有零部件。主要是三个部件。

  对汽车总成级来说,传统汽车要升级为自动驾驶汽车,必须具备一台工业级的计算机(工控机)、定位的GPS系统和激光雷达(LiDAR)系统。这三个部件是自动驾驶汽车的核心部件(含其软件系统)。

  自动驾驶汽车的全球定位系统天线,与传统汽车上接送天线结构有所不同,通常是是北斗(GPS)双模二级放大32db有源天线陶瓷片授时蘑菇头天线)

  接收机主要用于运动载体的导航,它可以实时给出载体的位置和速度。这类接收机一般采用C/A码伪距测量,单点实时定位精度较低,一般为+-25MM,有SA影响时为+-100MM。

  这里应该是要用车规的计算机,比工业级的计算机要还有要高,主要指标有防震动、防水、防尘、通风散热等,要满足汽车使用环境要求。

  车规的计算机安放什么位置,是一个比较困难的事情,目前放在后备箱,也是无奈的方案。

  激光雷达可以获得极高的角度、距离和速度分辨率。通常角分辨率不低于0.1mard,也就是说可以分辨3km距离上相距0.3m的两个目标。(这是微波雷达无论如何也办不到的),并可同时跟踪多个目标;距离分辨率可达0.1m;速度分辨率能达到10m/s以内。距离和速度分辨率高,意味着可以利用距离——多谱勒成像技术来获得目标的清晰图像。

  目前,感知模块(传感器)是比较高端技术和端到端的深度学习模型,有待进一步挖掘。

  自动驾驶汽车可以适宜道路环境自动驾驶汽车可以适宜道路环境,如图7的自然场景。静止的物体如有:清晰车道线、树木,电线杆,路灯,交通标志牌等。注意:清晰车道线,目前还是必要的基本条件。

  前面运动机动车辆、电动自行车、行人,要能正确识别。车型从摆渡车、乘用车、客车到大客车,基本上都可以实现。

  ①激光扫描仪无法穿越固体障碍物, 如果有行人突然出现在车道上,扫描仪是无法及时检测到的;

  总的发展趋势是智能化程度越来越高,但是目前人工智能水平仍然是很低的,所以说智能驾驶汽车,要取代人来安全驾驶汽车,目前应该还没有一个可以看得见的时间表。

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