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两核心,五层次,多要素,一张图总览无人驾驶汽车产业链

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最近突然 在分类整理无人驾驶的产业链,无人驾驶包罗万象,希望也能简洁而系统地展现无人驾驶的核心和要素,同去理清每个要素之间的逻辑关系。

一张图汇总如下:

“智能与网联”

无人驾驶汽车,准确来说,称为“智能网联汽车”,主要涵盖“智能”和“网联”有另一一3个 多核心,主要目的是实现汽车的自动驾驶,最终达到无人驾驶的情况表。

“智能”涵盖了“感知与定位”、“计算与决策”、“执行”有另一一3个 多层次,与汽车电子最基本的“传感器-控制器-执行器”逻辑关系是一致的,同去也涵盖了“智能座舱”层。

“网联”主要涵盖“通信与网络技术”层,即实现V2X(Vehicle to Everything)的车联网。

“感知与定位”

感知与定位,涵盖了车载传感器、GNSS全球卫星导航、基于微机电系统的IMU惯性传感器以及高精地图几次要素。

车载传感器主要分为激光雷达(有机械和固态本身),毫米波雷达(主要涵盖频率24GHz短中距和频率77GHz中长距本身),超声波雷达(安装入汽车前后的APA和安装入侧面的UPA雷达),车载摄像头(分为单目,双目,广角),以及恶劣天气条件下的红外传感器。

目前全球有美国GPS 、中国北斗、欧洲伽利略、俄罗斯格洛纳斯四套卫星导航系统,通称为GNSS(Global Navigation Satellite System),无人驾驶汽车前要通过GNSS接收器,车载IMU惯性传感器,结合高精度地图(路网精确三维表征),输出实时高精度三维位置、下行带宽 、姿态信息,实现厘米级定位和导航。

“计算与决策,执行”

接收来自于感知与定位层的数据,通过车载芯片可能车外云端进行计算,并做出预测,从而进行路径规划,最后对汽车的动力、转向、制动、灯光等系统(执行层)发出命令,自动实现汽车的加缓速、转向、制动等无人动作。

完成你这个系列动作的本质,实际上人工智能AI,而汽车的AI芯片,是实现无人驾驶最核心的要素。AI芯片主要有本身:一是基于传统冯·诺依曼架构的FPGA(现场可编程门阵列)和ASIC(专用集成电路)芯片,二是模仿人脑神经元社会形态的类脑芯片,当前FPGA和ASIC芯片在无人驾驶上应用较多。

无人驾驶的算法都也能分为场景识别、路径规划及车辆控制有另一一3个 多类别,每一类别有的是由多种算法组成。根据选定的场景,建立相应模型,再进行大数据验证,最终通过芯片来实现。

汽车的存储器主要分为两类:易失性,即断电后,存储器内信息流失(DRAM);非易失性,即断电后,信息仍然指在(Nand FLASH 和 NOR FLASH)。本身储存器在无人驾驶汽车上有的是极少量需求。

云计算,能资源和服务集中起来,汽车只要接入互联网,将能很轻易、方便的访问各种基于云的应用信息,而边缘计算将在无网和紧急情况表下保证无人驾驶汽车的安全,也是无人驾驶的重要组成要素。

“通信与网络”

车联网,是无人驾驶网联层的核心,即通过现代信息通信技术,实现车辆“云-管-端”有另一一3个 多层次的全面互联,最终实现“车路协同”的目的。

“云”,主要指云端,即综合平台。

“管”,主要指网络,针对于车内,逐步从CAN总线过渡到以太网;针对于车外,目前分为非蜂窝的DSRC和蜂窝C-V2X本身通信标准,C-V2X是5G诸多应用中最重要的商用场景之一。

DSRC由IEEE制定,是美国大力提倡的通信技术;C-V2X由3GPP制定,基于蜂窝网演进而来,在5G大下行带宽 、大规模连接、低延时赋能的背景下,C-V2X有望成为主流。

“端”,涵盖了车载OBU,主而是我Tbox,还涵盖了路测单元RSU,以及手机APP。

“智能座舱”

在无人驾驶发展下,以人机交互为载体的智能座舱成为了汽车另一大发展主题,智能座舱应用场景多,想象空间大,而车载信息系统是智能座舱的核心要素。

无人驾驶汽车交互界面将无处没有,从全液晶仪表,到一机多屏,未来屏幕将被“无屏形式”替代(全息、智能玻璃、HUD等)。

个性化和感情的句子化是智能座舱发展的有另一一3个 多重要方面,通过指纹验证、语音手势交互、面部3D扫描、眼球跟踪、生物传感器(心跳等)来判定用户情况表,改变车内灯光、气味、声音、音乐、图像等配合用户心情,以此满足用户个性化和感情的句子化的需求。

汽车座椅也逐渐趋向于流动性和舒适性。

“可能无处没有”

无人驾驶,从大的说属于出行Mobility的范畴,和5G,大数据,人工智能,云计算等当前热点有的是交集。

除了上文提到的四大层次,无人驾驶目前还指在着法律、道德、数据安全等挑战。

无论发展单车智能,还是走向车路协同,无人驾驶都涵盖了而是要素,深挖每有另一一3个 多要素,都指在着大大小小的“可能”,时候 可能错过了,时候 进入为时过早,而时候 正适合当下。 

来源:盖世汽车大V说 作者:汽车人参考 *本文由盖世汽车大V说专栏作者撰写,当我们歌词 为本文的真实性生和熟立性负责,观点仅代表自己,不代表盖世汽车。本文版权归原创作者和盖世汽车所有,禁止转载,违规转载法律必究。