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從ADAS出發,智慧交通和自動駕駛未來可期

2019-04-24 16:32:10 責任編輯: Esme
摘要:道路千萬條,安全第一條,行車不規范,親人兩行淚。在我國,每年均有26萬人于交通事故中喪生,這意味著每天都有700人因車禍離世。而在全球
道路千萬條,安全第一條,行車不規范,親人兩行淚。在我國,每年均有26萬人于交通事故中喪生,這意味著每天都有700人因車禍離世。而在全球,每年道路交通事故所引發的損失則高達2306 億美元。數據表明,其中94%的交通事故由人為錯誤產生。基于這些洞察,從高級駕駛輔助系統(ADAS)入手,以安全為指導方針,堅持循序漸進和開放的發展方向,深挖交通數據紅利,打造智慧交通,終將能實現自動駕駛。

從ADAS入手,將安全貫穿于駕駛的全過程

我們相信,自動駕駛不是一蹴而就的。從預警、到駕駛員輔助、到自動駕駛,技術的成熟應逐步通過落地應用來實現,這才是一個良性的發展過程。

在實現自動駕駛之前,作為汽車從傳統功能車向智能互聯車過渡的一項重要技術,ADAS發揮了非常重要的作用。目前,ADAS能夠有效降低交通事故率已是行業共識。全球包括中國在內的多個國家,紛紛推出了普及ADAS相關技術應用的法律法規。消費者對ADAS的功能認知度也逐漸得到提升。

既然ADAS技術已日趨成熟,那就應當先普及ADAS技術來讓今天的道路更安全,而不是一味地等待自動駕駛完全就緒。

自動駕駛是高級駕駛輔助的最終目標,ADAS屬于L2(部分自動駕駛)級別的自動駕駛。在通往L5級別自動駕駛的道路上,ADAS系統的成熟與完善是基本保障。就目前的技術來看,ADAS系統需要突破的是外界信息采集的精度和數據處理能力,前者的解決方案是高精度攝影與激光雷達的組合,而后者的解決方案是專業的車用級處理芯片如MCU、GPU或GPU+FPGA。當然,與之配合發展的還有高精度地圖的發展。

從技術發展來看,隨著自動駕駛產業的快速發展,不同等級的自動駕駛對地圖需求各不相同,高精度地圖是L3/L3+以上級別自動駕駛不可或缺的重要支撐技術,且高精度地圖作為自動駕駛現有傳感器的補充,為車輛提供了更加可靠的感知能力。

為了實現自動化駕駛,必須具備以下三個條件:

● 車輛完全了解環境車輛;

● 根據環境做出想對應的處理;

● 確保汽車本身安全和信息安全。

這三者缺一不可。

而三個條件又依賴于高級駕駛系統(ADAS)技術的不斷發展。

ADAS的主要作用就是保證駕駛安全,目前的ADAS主要是為駕駛人提供車輛的工作情形。車外周邊環境的變化等信息。

并且同時將這些信息進行分析,從而判定并預警可能發生的危險情況,讓駕駛員今早做相應的措施,避免發生意外。

ADAS如今正在不斷發展,同樣的,伴隨著發展,它內部的技術也在日益復雜,自動化的程度也在不斷上升,直到最后演變為完全自動駕駛。

ADAS是汽車智能化必須要掌握的技術,而且還需要投入大量的時間和精力。

深挖數據紅利,全面實現智慧交通

除了發揮ADAS技術在安全駕駛方面的積極作用,也要重視相關數據的應用,挖掘數據價值,為打造智慧交通奠定堅實基礎。

同濟大學國家創新發展研究院執行院長、中國交通研究院院長李興華從研究角度出發,未來智慧交通下的數字交通系統將具備不同的特征和特質。其中以下六大概念最具代表性:

一個以用戶需求、偏好、數據流和動態響應為中心的移動性范例;建立一個動態的、多模式的交通系統,傳統的交通信息和數據共享模式必須得到根本的改變;交通需求將在公共、私人和非營利機構日益多樣化的生態系統中得到滿足;整個交通系統中無處不在的連接,車輛之間、車輛和周邊基礎設施之間、以及交通系統和其使用者;一個良好連接系統,使用戶可以輕松從A點到B點,不管其方式,服務提供商;道路、停車場動態收費,資產共享以平衡供需。

所以,預測未來的交通趨勢可能用“4+X”來概括比較有依據。

“4”是未來智慧交通的基礎,代表自動化、電動化、互聯化和共享化。

此外,在交通運輸的社會性和經濟性方面,精準、綠色、公平等特征也必不可少。

在傳統汽車行業向服務化轉型的大潮中,大數據能提升整個主機廠企業內部的運營效率。汽車行業的聯網數字化可分為三個階段,觸網時代、聯網時代和智能數字化時代。智能網聯數字化技術能夠幫助我們探索車與車、車與交通、車與智能家居之間的關系,結合一些智能化的AI技術給用戶提供更貼心的出行和生活服務輔助。比如與前車通訊預判危險、某一路線車流量過大時自動變更路線預防擁堵、汽車回家入庫智能家居自動運行等。

基于大數據的無人駕駛,也將徹底改變傳統的駕駛模式,汽車出行將不再局限于駕駛員資質和年齡,可以無視長時間駕駛帶來的疲勞效應,降低雨雪霧霾天氣發生交通事故的風險等。

結語

據預測,到2040年自動駕駛市場規模將達3000億左右,adas作為智慧交通的一環,隨著技術的進步,將逐步實現“聰明的車”駛入“智慧的路”

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