未來會進入無人駕駛時代 高度發達的ADAS產業可以是一個先行者

2020-12-27 中投顧問

  ADAS怎麼工作?

  ADAS市場行情分析

  隨著經濟的發展、人們生活水平的提高,汽車進入到千家萬戶,成為普通大眾的交通工具,全世界汽車保有量與日俱增。而電氣化、自主性、連接性、舒適性也被認為是未來汽車行業發展的趨勢。恩智浦在接受Yole Dédevelopment訪談的時候就曾闡述:「在過去的10年間,互聯信息娛樂、ADAS和電氣化系統正在重塑汽車行業」的觀點。

  其中,ADAS作為安全系統的一部分成為了未來趨勢的標準與焦點。早在2016年,美國就曾承諾在2022年前為所有的車輛配備AEB設備,今年上半年,美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)和公路安全保險協會(IIHS)又公布了自動緊急制動(AEB)設備的排名。同時,歐盟委員會要求在2022年之前,所有歐洲型號都必須配備ADAS設備,包括AEB。這也意味著來自監管機構的壓力促使美國和歐洲的汽車市場加速了對ADAS的接受力度。

  為什麼來自大西洋兩岸的美國和歐洲的監管機構都如此重視ADAS的布局呢?原因有三:第一,以安全為核心的ADAS設備是未來汽車的銷售亮點,在過去的十年間,美國與汽車相關的行人死亡人數有所增加,而歐洲的死亡人數減少速度正在放緩,因此布局ADAS是需求之所在,而目前基於攝像頭的AEB的ADAS 1級和2級車輛的累計數量約為5000萬輛,僅佔道路上所有車輛的4%,市場前景看好。第二,AEB現在已經被充分證明可以提高安全性,將總體碰撞率降低10-15%。據調查機構的數據顯示,如果道路上的所有車輛都配備AEB設備,歐美國家每年共可減少3000-4000人的死亡。第三,未來會進入無人駕駛時代,高度發達的ADAS產業可以是一個先行者。

  ADAS是什麼?

  ADAS是先進駕駛輔助系統(Advanced Driving Assistant System)的英文縮寫,是利用安裝於車上的各式各樣的傳感器, 在第一時間收集車內外的環境數據, 進行靜、動態物體的辨識、偵測與追蹤等技術上的處理, 從而能夠讓駕駛者在最快的時間察覺可能發生的危險, 以引起注意和提高安全性的主動安全技術。

  ADAS的系統組成與作用有哪些?

  根據ADAS的功能區別,從「環境感知→決策規劃→控制執行」的角度出發,可以將ADAS分為兩大陣營:第一個方面是報警陣營,第二個方面是輔助陣營,下面給大家詳細地介紹一下這兩大陣營的成員。

  報警陣營:

  車道偏離報警系統(LDWS)

  LDWS是車道偏離預警系統(Lane Departure Warning System )的英文縮寫,通常是通過安裝在車內擋風玻璃上的攝像頭,採集分析行車道路線,當車輛無意識地偏離車道時(比如疲勞駕駛偏離車道、新手上路不打轉向燈變道),系統會提前0.5-1秒鐘發出警報,輔助駕駛員糾正方向,主動避免汽車發生側撞、側翻等交通事故。

  360°全景環視

  360°全景環視是代替人員下車巡視一圈的一種系統,該系統可實時採集車輛四周的影像,經過圖像處理單元的一系列智能算法處理之後,形成一幅車輛四周的全景俯視圖,從而在泊車或低速行駛時為駕駛者提供輔助的車載攝像功能。駕駛人員可以通過界面來調整觀察視角,查看車輛所處的位置和周邊情況,從而在保證行車安全的同時,提升駕駛體驗。

  前方碰撞預警(FCW)

  FCW是前方碰撞預警(Forward Collision Warning)的英文縮寫,該系統通常通過雷達系統實時監測前方車輛,判斷本車於前車之間的距離、方位及相對速度,當存在潛在碰撞危險時對駕駛者進行警告。但是,FCW系統本身不會採取任何制動措施去避免碰撞或控制車輛,只是起到一個警示作用。

  夜視系統(NVS)

  NVS是夜視系統(Night Vision System)的英文縮寫,它是一種利用紅外線技術,使駕駛者在夜間或弱光線的環境下,通過紅外線攝像頭獲得更高的視覺預見能力。汽車夜視系統結構主要包括兩部分:第一部分是紅外線攝像機,第二部分是設置在擋風玻璃上的光顯示系統。其運行原理是,利用紅外攝像機,捕捉人類肉眼難以辨別的,隱藏在黑暗中的路面信息,再通過光顯示系統,將捕捉到的路面信息投射顯示在擋風玻璃上。因此,夜視系統能夠針對潛在危險向駕駛者提供更加全面準確的信息或發出早期警告,避免和減少事故的發生。

  交通標誌識別(TSR)

  TSR是交通標誌識別(Traffic Sign Recognition)的英文縮寫,主要是通過安裝在車輛上的攝像機採集道路上的交通標識信息,傳送到圖像處理模塊進行標識檢測和識別,並根據識別結果向駕駛員傳遞重要交通信息的一種系統。比如圖中遇到限速、限牌、禁止超車等標識,駕駛員卻粗心忽略了,此時TSR系統會指導駕駛員做出合理的反應,從而減輕駕駛壓力,緩解城市交通壓力,減少交通違規行為。

  盲點監測系統(BSD)

  BSD是盲點檢測系統( Blind Spot Detection)的英文縮寫,是一種基於短距微波雷達探測技術的設備,用於監測處於內外後視鏡視覺盲區側後方移動物體(如汽車、摩託車、自行車、行人),探測相鄰車道後方是否有車子在靠近,以及後視鏡盲區裡是否有車子,從而降低變道時發生碰撞事故的可能性。

  疲勞駕駛檢測系統(DDD)

  DDD 是疲勞駕駛檢測系統(Drowsy Driving Detection)的英文縮寫,通常是一種採用基於多面部特徵融合的人臉識別,結合操作信號進行綜合判斷,進而發出疲勞駕駛告警信號的系統。通過增設疲勞駕駛檢測系統,可有效地減少因疲勞駕駛產生地交通事故。

  離手檢測(HOD)

  HOD是離手檢測(Hands Off Detection)的英文縮寫,是一種通過紅外、超聲波或者是攝像頭等傳感器來檢測在行車過程中駕駛人員是否雙手脫離方向盤駕駛,並發出告警信號的系統,從而提高行車的安全性。

  輔助陣營:

  車道保持輔助系統(LKA)

  LKA是車道保持輔助系統(Lane Keeping Assistance)的英文縮寫,是一種重要的主動安全系統,主要通過攝像頭識別車輛與車道線的相對位置關係,結合方向盤轉角、車速、車輛動力學參數等信息,控制轉向系統,完成對車道線的軌跡跟蹤,它可以看成是在車道偏離預警系統(LDWS)的基礎上對剎車的控制協調裝置進行控制的一種系統。當車道保持輔助系統識別到本車道兩側的標記線,那麼系統處於待命狀態,若處於待命狀態,打轉向燈後變道,該變道行為引發的告警會被屏蔽;當車輛接近識別到的標記線並有脫離行駛車道的可能性,那麼系統會發出方向盤振動或語音告警信號,引起行駛人員的注意。

  自適應燈光控制系統(ADB)

  ADB是自適應燈光控制系統(Adaptive Driving Beam)的英文縮寫,是一種能夠根據路況自適應地變換遠光光型的智能遠光控制系統。具體來說,就是根據車輛行駛狀態、環境狀態以及道路車輛狀態,自適應燈光控制系統在自動為駕駛員開啟或退出遠光的同時,可根據車輛前方視野中的車輛位置,自適應地變換遠光光型,以避免對其他道路使用者造成眩目,降低了操作複雜性和安全隱患。

  全/半自動泊車

  全自動泊車是一鍵泊車地簡稱,不需要駕駛人員控制方向和油門等任何一項操作地自動泊車形式,而半自動泊車與全自動泊車的區別在於駕駛人員需要控制汽車油門,而油門以外地方向等控制由半自動泊車系統來解決。這種泊車方式地到來大大減輕了新手駕駛員地泊車壓力,減少了泊車事故地發生概率。

  下坡輔助系統(DAC)

  DAC是下坡輔助系統(Down-hill Assist Control)的英文縮寫,為了避免制動系統負荷過大,減輕駕駛員負擔,下山輔助控制在分動器位於L位置;車速5-25km/h並打開DAC開關的條件下,不踩加速踏板和制動踏板,下山輔助控制系統可以自動把車速控制在適當水平。下山輔助控制系統工作時停車燈會自動點亮。下坡輔助系統的出現能使車輛以恆定低速行駛,防止車輪鎖死,同時可以大大降低車輛在坑窪路面下坡時產生的震動,從而確保了行駛的穩定性與提高駕乘舒適性。

  上坡輔助系統(HAC)

  HAC是上坡輔助系統(Hill-start Assist ControL)的英文縮寫,是在ESP系統基礎上衍生開發出來的一種功能。車輛在陡峭或光滑坡面上起步時,駕駛員從制動踏板切換至油門踏板車輛將向後下滑,從而導致起步困難。為防止此情況發生,上坡起步輔助控制暫時(一般為幾秒鐘)對四個車輪施加制動以阻止車輛下滑。

  自動剎車輔助系統(AEB)

  AEB是自動剎車輔助系統(Autonomous Emergency Braking)的英文縮寫,是一種汽車主動安全技術,主要由3大模塊構成,包括控制模塊(ECU),測距模塊,和制動模塊。其中測距模塊的核心包括微波雷達、人臉識別技術和視頻系統等,它可以提供前方道路安全、準確、實時的圖像和路況信息。自動剎車輔助系統的工作原理是:採用雷達測出與前車或者障礙物的距離,然後利用數據分析模塊將測出的距離與警報距離、安全距離進行比較,小於警報距離時就進行警報提示,而小於安全距離時即使在駕駛員沒有來得及踩制動踏板的情況下,AEB系統也會啟動,使汽車自動制動,從而為安全出行保駕護航。

  自適應巡航系統(ACC)

  ACC是自適應巡航控制(Adaptive Cruise Control)的英文縮寫,是一種智能化的自動控制系統,它是定速巡航的高階產品。自適應巡航系統的工作原理是:在車輛行駛過程中,安裝在車輛前部的車距傳感器(雷達)持續掃描車輛前方道路,同時輪速傳感器採集車速信號。當與前車之間的距離過小時,ACC控制單元可以通過與制動防抱死系統、發動機控制系統協調動作,使車輪適當制動,並使發動機的輸出功率下降,以使車輛與前方車輛始終保持安全距離。自適應巡航控制系統在控制車輛制動時,通常會將制動減速度限制在不影響舒適的程度,當需要更大的減速度時,ACC控制單元會發出聲光信號通知駕駛者主動採取制動操作。當與前車之間的距離增加到安全距離時,ACC控制單元控制車輛按照設定的車速行駛。。所以自適應巡航控制既有自動巡航功能,又有防止前向撞擊功能。

  交通堵塞輔助(TJA)

  TJA是交通堵塞輔助(Traffic Jam Assist)的英文縮寫,它不是幫忙緩解交通堵塞的系統,而是在交通堵塞的時候緩解駕駛人員疲勞的一種設備。比如交通堵塞輔助在車輛行駛速度為時速60公裡以下時,能實現慢慢的跟車定速巡航,並且保持在車道中間,讓駕駛人員的擁堵之旅不用不停踩剎車,減輕駕駛人員的負擔,增加行駛舒適度。

  ADAS的關聯零部件有哪些?

  ADAS由ADAS關聯控制器、整車控制器VCU、電機控制器MCU、提供轉角等信號的EPS 、提供剎車與制動的ESP 、提供環境溫度信號的AC空調、提供轉向與車門等車身狀態信號的BCM、中控主機大屏HMI 和提供如報警信息、開啟狀態信息顯示的IP儀表組成,他們之間採用的是一種協同工作機制。

  除了這些心臟器件,ADAS的組成重點還有如汽車「眼睛」般的傳感器,ADAS採用的傳感器主要有毫米波雷達、攝像頭(包括紅外攝像頭)、轉角傳感器、輪速傳感器、室外溫度傳感器、雷射雷達、超聲波雷達、雷射雷達等。

  下面簡單的講述一下目前幾個主流傳感器的應用情況:

  1、前視攝像頭(探測距離150m)

  目前主流的前視攝像頭大都是基於Mobileye EyeQ3、Mobileye EyeQ4晶片來完成其先進駕駛輔助系統功能的,比如車道保持、車道偏離預警、道路標誌識別、自適應燈光控制、自適應巡航、自動剎車輔助系統、前方碰撞預警等,這些功能的實現不需要藉助其他傳感器,僅前視攝像頭就可單獨完成這一系列工作。這種方案最大的優點就是功能多、傳感器少、成本低。

  2、360°攝像頭(探測距離20m)

  360°攝像頭的功能不止於全景環視一個功能,它還可以完成盲點檢測、車道偏離預警等。但對於車道偏離檢測來說,前視攝像頭的性能會優於360°攝像頭,因為前視攝像頭的探測距離及精度都比360°攝像頭來的高。

  3、77G毫米波雷達(探測距離100m~200m)

  77G毫米波雷達的最大優點是探測精度高,受環境溫度等幹擾因素影響小,因此主要用於自適應巡航和自動剎車輔助系統這兩個功能,相比前視攝像頭在黑夜、大雨、大霧、大學等惡劣環境下的探測功能和精度的減退,77G毫米波雷達具有很大的優勢;但是前視攝像頭基於圖像處理的特點,可以將標識物、障礙物等分析的更加到位,因此是各有優勢。

  4、24G毫米波雷達(探測距離5m~30m)

  24G毫米波雷達主要實現近距離探測(SRR),可用於盲點檢測功能,一般在ADAS系統中與77G毫米波雷達結合使用。

  5、超聲波雷達(探測距離分UPA:0.15m~2.5m和APA:0.3m~5m兩種)

  超聲波雷達是利用傳感器內的超聲波發生器產生 40KHz 的超聲波,再由接收探頭接收經障礙物反射回來的超聲波,根據超聲波反射接收的時間差計算與障礙物之間的距離。超聲波雷達的優點在於成本低、探測精度高、不受光線影響三個方面,缺點是受環境溫度影響大(不同溫度下,超聲波傳播速度不同)、無法精確描述障礙物位置以及響應慢,目前常用於泊車系統中。

  隨著ADAS高級功能的不斷解鎖,ADAS系統對傳感器的需求會不斷上升,而傳感器的單獨工作效果明顯跟不上步伐,未來是傳感器數據融合的時代,只有更多、更全面的數據融合才能作出更正確的判斷與執行。當然,這個多不是指的傳感器數量,在傳感器數量方面,是以做減法為導向的,只有這樣才能使功能的實現成本降低,而是指的數據的交互、提取與應用。

  ADAS產業國內外行情

  Yole預測,2018年至2023年,全球先進駕駛輔助系統(ADAS)市場的複合年均增長率將達到16%,是汽車電子領域增長最快的領域之一。

  Technavio研究分析,中國汽車ADAS市場預計在2017至2021年達到接近35%的強勢複合年增長率。市場由少數成熟的製造商或供應商提供ADAS給OEM。

  Technavio的汽車電子市場首席分析師Ganesh Subramaniam表示:「中國市場是一個有著巨大發展潛力,且尚未開發的市場,政府的支持對於中國汽車市場的發展至關重要。 隨著感測器和攝像頭技術的進步,ADAS的未來元件將以接近零的誤差工作,從而確保更好的道路安全。」

  ADAS設備與系統級供應商

  Technavio在近日發布了一份關於中國汽車產業ADAS市場五大供應商的報告,報告中指出:至2021年,博世(Bosch)、大陸(Continental)、德爾福(Delphi Automotive)、DENSO和Mobileye,將是中國汽車ADAS市場中最具競爭力的業者。

  ADAS晶片級供應商

  在ADAS系統中,各類傳感器扮演著非常重要的角色,而晶片與算法更是這些傳感器的核心之所在。目前的ADAS晶片供應商主要分為前端攝像頭模組供應商、雷達供應商以及ADAS處理器晶片供應商三大類。

  前端攝像頭模組供應商

  主要集中在以索尼、三星為代表的日韓企業。

  雷達供應商

  超聲波雷達技術門檻較低,供應商較多;雷射雷達成本高昂,未商業化;毫米波雷達成本在兩者之間,技術門檻較高,主要掌握在採埃孚天合、博世等企業手中。

  ADAS處理器晶片供應商

  作為ADAS傳感器的大腦,ADAS處理器晶片的發展起步較晚,產業集中度高,供應商主要分布在Mobileye(被英特爾收購)、意法半導體、英偉達、亞德諾半導體、德州儀器、瑞薩和恩智浦等幾個半導體龍頭企業之中。下面分別介紹一下這幾個公司的主流產品。

  Mobileye攜手意法半導體——EyeQ5

  EyeQ?5將於2020年推出,它將進入下一個性能級別,能夠處理超過16個百萬像素攝像頭和其他傳感器。它的計算能力以每秒15萬億次的運算速度為目標,而在典型的應用中只需要5-6瓦。

  從EYEQ?5開始,Mobileye將支持汽車級標準作業系統,並提供一個完整的軟體開發工具包(SDK),允許客戶通過在EYEQ?5上部署算法來區分其解決方案。該SDK還可用於神經網絡的原型和部署,以及用於訪問Mobileye預先訓練的網絡層。EYEQ?5作為開放式軟體平臺的使用,得益於諸如硬體虛擬化和CPU與加速器之間的完全緩存一致性等架構元素。

  EYEQ?5專用iOS支持至少40Gbps的數據帶寬。若傳感器非常多,可以通過PCIE和千兆乙太網埠進行接入。

  Eyeq?5實現了兩個用於處理器間通信的PCIE Gen4埠,這可以使用多個Eyeq?5設備實現系統擴展或與應用處理器連接。EYEQ?設備實現了高性能片上網絡互連和多通道低功耗DDR接口,以支持高速計算和數據帶寬要求。

  英偉達——Xaiver SoC


圖片來源:英偉達官網

  英偉達在2018年發布了一款全新AI晶片—Jetson Xavier,Jetson Xavier作NVIDIA Isaac平臺的核心,是全球首款專為機器人設計的計算機。

  Jetson Xavier包含了六顆處理器,包括1個Volta Tensor Core GPU、1個8核ARM64 CPU、2個NVDLA深度學習加速器、1個圖像處理器、1個視覺處理器和1個視頻處理器,每秒可執行30萬億次操作。它的處理能力與配備了10萬美元GPU的工作站大致相同,但功率僅為30W。

  Drive PX Pegasus是針對L5級全自動駕駛計程車的AI 處理器,搭載了兩個Xavier SoC處理器。SoC上集成的CPU 也從8核變成了16核,同時增加了2塊獨立GPU。計算速度達到320Tops,相當於PX Xavier的10倍,算力能夠支持L5完全自動駕駛系統,但其功耗也達到了500W。

  亞德諾半導體——Blackfin


圖片(ADSP-BF70x Block Diagram)來源:亞德諾半導體官網

  ADI Blackfin視覺駕駛輔助系統(ADAS)都是基於Blackfin系列處理器,其中核心器件是DSP(digital signal processor,即數位訊號處理器)。具有車道偏離警告、交通信號識別、智能前燈控制、物體檢測/分類、行人檢測等功能。其中低端系統基於BF592,實現LDW功能;中端系統基於BF53x/ BF54x/ BF561,實現LDW/ HBLB/ TSR等功能;高端系統基於BF60x,採用了流水線視覺處理器(PVP),實現了LDW/ HBLB/ TSR/ FCW/ PD等功能。

  這裡主要介紹一下BF70x ,ADSP-BF70x Blackfin?處理器系列功耗不到100 mW,實現了800 MMACS的處理性能。此系列Blackfin處理器由8款高性價比成員構成,搭載最高1 MB內置SRAM,使許多應用無需採用外部存儲器,同時也提供了一個可選的DDR存儲器接口供用戶進行擴展。該系列集性能、能效、集成度和價值等優勢於一身,允許設計師在眾多新型嵌入式視覺及音頻應用領域集成16位和32位處理能力,包括工業成像、樓宇控制以及可攜式和汽車音頻等。

  德州儀器——TDA SoC

  TI在ADAS處理晶片上的產品線主要是TDAx系列,目前有TDA2x、TDA3x、TDA2Eco等三款晶片。

  TDA2x於2013年10月發布,主要面向中到中高級市場,配置了2顆ARM Cortex-A15內核與4顆Cortex-M4 內核、2顆TI定浮點 C66xDSP內核、4顆EVE視覺加速器核心,以及雙核3DGPU.TDA2x主要是前置攝像頭信息處理,包括車道報警、防撞檢測、自適應巡航以及自動泊車系統等,也可以出來多傳感器融合數據。

  TDA3x於2014年10月發布,主要面向中到中低級市場。其縮減了包括雙核A15及SGX544GPU,保留C66xDSP及EVE視覺加速器核心。從功能上看,TDA3x主要應用在後置攝像頭、2D或2.5D環視等。

  TDA2Eco是2015年發布的另一款面向中低級市場的ADAS處理器,相比於TDA2x,TDA2Eco去掉了EVE加速器,保留了一顆Cortex-A15、4顆Cortex-M4、DSP、GPU等內核。TDA2Eco支持高清3D全景環視,由於TDA3x主要應用於2D或2.5D環視,所以TDA2Eco填補了中低級市場對於高清3D全景環視應用的需求。

  瑞薩——R-Car

  瑞薩在2017年4月發布了一個ADAS及自動駕駛平臺Renesas Autonomy,主打開放策略,目的在於吸引更多一級供應商以擴大生態系統。同時發布的還有R-CarV3M SoC,該晶片配有2顆ARM CortexA53、雙CortexR7鎖步內核和1個集成ISP,可滿足符合ASIL-C級別功能安全的硬體要求,能夠在智能攝像頭、全景環視系統和雷達等多項ADAS應用中進行擴展。

  除了R-Car系列產品外,瑞薩還擁有針對雷達傳感器的專業處理器晶片,如RH850/V1R-M系列,該產品採用40nm內嵌eFlash技術,優化的DSP能快速的進行FFT的處理。

  恩智浦——BlueBox

  S32V234是NXP的S32V系列產品中2015年推出的ADAS處理晶片,在BlueBox平臺上負責視覺數據處理、多傳感器融合數據處理以及機器學習。這款晶片擁有CPU(4顆ARM CortexA53和1顆M4)、3D GPU(GC3000)和視覺加速單元(2顆APEX-2vision accelerator),能同時支持4路攝像頭,GPU能實時3D建模,計算能力為50GFLOPs。同時,S32V234晶片預留了支持毫米波雷達、雷射雷達、超聲波的接口,可實現多傳感器數據融合,最高可支持ISO26262 ASIL-C標準。

  恩智浦還有一款專門的雷達信息處理晶片MPC577XK。這是一款面向ADAS應用的Qorivva32位MCU,基於Power架構,能夠支持自適應巡航控制、智能大燈控制、車道偏離警告和盲點探測等應用。

  總結語

  目前ADAS市場滲透率不高,正處在高速發展階段的ADAS市場需求量大。這幾年我們也看到許多新的玩家進入這個領域,其中不乏國內的一些企業,比如地平線、寒武紀、四維圖新、森國科等。新的機遇也意味著新的挑戰,對於國內企業來說,政策利好是一大優勢,但是技術革新才是最終出路。

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    如今,在即將到來的萬物智能互聯時代,英特爾聚焦四大趨勢、八大領域,正快馬加鞭奔向未來。然而,當《王者榮耀》掀起了一場全民遊戲盛宴時,直接驗證了要想取得最終勝利,單槍匹馬已經不適用,關鍵在於如何選擇好隊友。 英特爾正在這麼做,尤其是在無人駕駛領域的布局。
  • AICUG社區成功舉辦2019 AI先行者大會(AI Pioneer)
    作為AICUG人工智慧技術社區創始人,田園在2019 AI先行者大會開幕辭中表示,AICUG的使命是面向海內外人工智慧企業及開發者,服務AI產業鏈上下遊及周邊企業,對接海內外項目、人才、技術,做好AI技術的國際傳播使者,推動中國AI產業進步與國際化。AICUG希望未來能夠與臨港集團開展更多合作,更快促進AI產業的落地與發展。
  • 未來,機場停機坪將實現無人駕駛
    未來10年,這些都有可能發生變化。數家公司希望說服航空公司和機場投資下一代自動駕駛交通工具,並承諾在不影響安全的情況下降低成本,提高效率。他們正在開發無人駕駛的掃雪機、行李牽引車和接駁車,有的項目應該在三到十年內就可以準備就緒。  法國一家商用自動駕駛汽車製造商Navya營運長Jérôme Riguad說:「今天人工駕駛花銷巨大。」
  • 星河互聯王磊:百度開放無人駕駛之後創業者怎麼做?
    本來這些玩家離我們比較遙遠,國內創業者還能按部就班地在這條跑道上前進,但就在上個月,百度領軍人物陸奇拋出了一枚「炸彈」,在上海車展一間小會議室裡發布了一項名為「Apollo阿波羅」的新計劃,將向所有合作夥伴免費提供無人駕駛能力,一石激起千層浪。  這一決定到底會影響哪些人?未來,中國無人駕駛領域的創業會有怎麼樣的變化?
  • 無人駕駛的四個階段,我們到哪了?
    自從谷歌開始無人駕駛汽車項目,業界就很感興趣,本來無人駕駛汽車應該是汽車巨頭們的領域,網際網路企業谷歌偏偏要來插一腳,專利曝光,似乎距離項目成功已經不遠,這次的專利到底有多少價值呢?未來的無人駕駛汽車又會是什麼樣子呢?我們來看一下。
  • 百度獲準無人化路測 自動駕駛進入新階段?
    北京智能車聯產業創新中心有限公司副總經理吳瓊說,無人化階段的車輛則像會走路的孩子,家長可以放手,偶爾幫一把,絕大多數情況學會走路的孩子自己能判斷是不是能走過去。分析人士認為,無人化階段要求自動駕駛測試企業的車輛從有行動能力進化到有判斷能力。
  • All in 爭議聲中的無人駕駛,這是他的底氣
    他認為與以往的科學方法不同,人類經歷實驗歸納、模型推演、仿真模擬的科學階段,如今已經進入到了「數據密集型科學發現」時代,也就是我們的俗稱的「科學大數據」時代。「最早的『大數據』可以追溯的16世紀中期的天文學的研究上。丹麥天文學家第谷喜歡觀測星星,用二十多年的時間積累了大量精確的天文數據。
  • 無人駕駛商業化?商業駕駛無人化?那些繞口令一般的未來趨勢 | 2016...
    也有人認為,這是無人駕駛技術走向另一個「安卓」的一步,在更多場景下「實戰」的駕駛系統,累積的數據將成為質變的基礎。分歧如此之大,無人駕駛似乎正在雲端,也似乎正在地獄。雷鋒網盤點2016年的這一現象時,發現了一個近乎繞口令的規律:無人駕駛商業化正飽受質疑,公眾對於買一輛無人車的需求沒有被激起。真實的環境複雜十分複雜,無人的私家車更具危險性,幾乎引起多數政府的警覺。