導言:需要指出的是,我們討論的是目前基於量產的智能駕駛相關技術。因為在研發或概念期,很多前沿科技都是可以試驗的。而面向客戶的量產汽車,對技術成熟度的要求就是另一標準了(比如上下遊供應鏈的供給,量產成本的控制等等)。
未來十年哪些技術會是高科技王冠上的明珠?
相信智能駕駛必將佔有一席之地。作為一種智慧出行模式,智能駕駛將給無數渴望在駕駛過程中「解放四肢」的人們帶來無限憧憬和嚮往。
但這種「憧憬」並不簡單,回想一下咱們平時是怎麼開車的:通過眼睛感知周邊環境,再由大腦對感知到的信息進行分析決策,最後在收到指令後由手腳控制車輛。當「解放四肢」的智能駕駛真正實現由車輛全部或部分替代這些本來由人執行的功能時,有沒有電影中未來出行場景的既視感?
「看、想、做」,智能駕駛誰最關鍵?
馬歇爾·麥克盧漢在《理解媒介:論人的延伸》中提出媒介是人的感覺能力的延伸或擴展:文字和印刷媒介是人的視覺能力的延伸,廣播是人的聽覺能力的延伸,而智能駕駛無疑是人類「視、聽、觸」等能力的延伸。智能駕駛的核心就在於車輛的感知、決策、執行。那麼在「看、想、做」這三項智能駕駛亟待突破的基礎共性技術上,哪項技術最為關鍵?
首先,來看「做」,也就是車輛執行。車輛執行相當於人類的手腳,擔負著剎車、轉向、加速等功能。當接收到決策系統發出的指令後,車輛要立刻做出相應的動作。
其次,是「想」,也就是車輛的行為決策,相當於人類的大腦思維,擔負著在動態變化的環境中實時調整駕駛策略並做出最優行動選擇的功能:前面沒車,趕緊加速;行人衝出來了,趕緊剎車。
但無論是決策、還是執行,最重要的先決條件是能夠完成物體探測、信號識別、分類、判斷等功能的感知技術,也就是「看」:有車在加塞?紅燈還是綠燈?哎呀,怎麼竄出個貓?當車輛「看」到這些信息時並做出合理反應時,人們才有足夠的信心將駕駛權交給車輛。可以說,環境感知是當下智能駕駛最最關鍵利器。
環境感知技術的「屠龍刀」和「倚天劍」
現階段環境感知技術的關鍵在於傳感器,通過傳感器來接受外部各種物理量並轉換成電信號,主要分為三種類別:
視覺傳感器——攝像頭
攝像頭類似人類的眼睛,多攝像頭更多類似動物的複眼,能清楚辨識物體,檢測大多數信息,成本較便宜,缺點是容易受到光線和天氣的影響。特斯拉之前在美國的事故就是因為攝像頭在面對強光直射的時候,沒有分辨出白色貨車和天空。
雷達傳感器——毫米波雷達、超聲波雷達
雷達傳感器更多類似于于耳朵的功能,根據探測距離、解析度等因素不同,可分為毫米波雷達、超聲波雷達。毫米波雷達穿透能力強,具備全天時全天候以及遠距離探測優勢。缺點是方位解析度不是很高,無法感知行人、樹木等物體。
毫米波雷達很早就一直在高檔汽車應用,技術相對成熟,據了解,在特斯拉車上搭載了一個探測距離達160米的毫米波雷達,而新上市的ARCFOX αT車上搭載了5個五代毫米波雷達,可提供高達210米的探測距離、最大±75°的視場角和更高探測精度。
超聲波雷達穿透性強、測距簡單、在短距離測量中優勢明顯,主要用於倒車輔助,缺點速度慢,測量精度不高。目前特斯拉、ARCFOX、蔚來等主流車型超聲波雷達都達12個之多,這也是幾款產品在智能駕駛自動泊車功能的強大所在。
雷射傳感器——雷射雷達
雷射雷達因測距精準、範圍廣、強抗幹擾能力、全天時工作等特性受到奧迪、通用等眾多廠家青睞,沃爾沃更是表示,雷射雷達是汽車邁向全自動的關鍵,對絕大多數車企而言,似乎搭載雷射雷達已不是「要不要」而是「能不能」的話題。
不過面向智能駕駛應用的車載雷射雷達面臨不少挑戰,除受環境影響大外,成本高是其被大規模使用的最大障礙。目前,量產車型中除了奧迪已在A8L車型上搭載雷射雷達,以及ARCFOX、沃爾沃等少數品牌透露將準備搭載雷射雷達外,雷射雷達的產業化應用之路任重而道遠。
不難發現,每一種傳感器都有性能邊界,它們各具優缺點。而隨著智能駕駛產業逐步形成規模,環境感知技術路線形成了兩大陣營,頗具你有「屠龍刀」,我有「倚天劍」的互爭態勢:
一種是以特斯拉、日產為代表,主要以攝像頭為主並深度學習的視覺主導技術方向。特斯拉標配8個攝像頭,包括倒車攝像頭、前置三目攝像頭以及兩側4個攝像頭。將多裝攝像頭好能智能駕駛的精髓體現的淋漓盡致。
一種是以奧迪、蔚來、ARCFOX、沃爾沃等為代表,主要通過攝像頭、毫米波雷達、雷射雷達等多傳感器融合的技術方向,更像是眼睛+耳朵的組合。據了解,中國高端品牌中蔚來ES8和ARCFOX αT搭載了多達23個智能駕駛傳感器,比亞迪漢也搭載20個傳感器。足以顯見,將多種傳感器進行融合,各取所長,已成為當下主流車企的趨勢。
當然實現傳感器融合,也是有前提條件的,一是硬體層面傳感器數量要足夠多,二是軟體層面算法要足夠優化,數據處理速度要夠快,而這也是ARCFOX、一汽等中國品牌紛紛與華為等科技巨頭展開合作的重要原因。據了解,ΑRCFOX 旗下首款量產SUV,ARCFOX αT將搭載晶片算力達到352TOPs(每秒運算352萬億次)的華為新一代MH5000 5G晶片 T-BOX,結合域控制器可支持智能駕駛最高功能安全ASIL-D等級。
綜合來看,兩種發展路線可謂是各有千秋,在規範化的用車場景中,走視覺計算路線的特斯拉已取得了不小的成績,在實際數據上更具優勢;而傳感器融合路線因感知手段更多元,能顯著提高系統的冗餘度和容錯性,在路況更複雜的用車場景中表現更佳,受到更多車企的青睞。就目前而言,路況複雜、行車環境多變的中國市場顯然更適合走傳感器融合路線,畢竟適合的才是最好的!
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