大陆自动驾驶的味道

  • 发表于: 2014/12/11 03:17:57 来源:车云网

条条大路通罗马,实现自动驾驶也有不同的技术手段和方法。固然有离不开的传感器和摄像头,但是其他的调味品,你完全可以自己去加。

编者按:参加论坛,或者说根本点,去听一些别处的声音,某得到的最大好处是印证自身。从繁芜之中,把被各种观点想法塞得满当当乱糟糟的脑子按照真假和有无用处进行排序,得出结论的过程也是剃去的过程。剩下留白则待下一次塞满和整理。有的时候得到的结论并非是我们不清楚,而是在被点醒之前并没有形成清晰的概念和脉络。

在月初的Telematics China论坛上,Joe Berry的演讲给某留下的最深刻印象是一句话,大意如下:如果数据不能得到正确地分析和利用,那么数据就只是数据,而无法变成信息,也就一无所值。

当然,大家都知道,之所以收集数据,就是为了要用的,关键是在于怎么用。同样是在这一届Telematics China年会上,车云菌听到了一个不太常见的用法:eHorizon,中文名叫做电子地平线,可能大多数人并不太熟悉。目前,大陆静态电子地平线软件已经在商用车上安装使用了。而且,大陆认为,这套电子地平线会是自动驾驶实现的基础所在。看来,各家的自动驾驶,味道还都不太一样呢。

那么,这是个控制什么的系统呢?

简单点说,这是大陆集团对导航系统的一个扩展的应用。电子地平线中的地图与我们平常常用的导航地图有所区别,上面不仅仅有地理位置信息,还有平常地图中不太会被使用到的地形地势信息,也就是说这个地图可以知道哪里的路在什么地方会拐弯,有几个上坡下坡,路段会有多长。这些信息,是电子地平线系统的关键。

而所谓电子地平线,是以导航地图中的地形数据为重点,在地形变化之前,提前控制车辆的动力和传动部件,让他们能够在适当的时候改变工况以适应地形的变化,从而达到降低油耗和排放的目的。比如说,按照这次导航的路径,在800米之后,会有一个陡坡,并且之后还会拐弯,系统会根据这部分数据告诉给动力传动系统的控制单元,控制单元知道之后,则会根据具体的地形数据分析,发动机或变速箱的工况是否要进行调整,如何调整才能兼顾到经济性和动力性能,得到结果之后,再去指挥发动机和变速箱进行相应的改变。

这套系统的用处很明显。最简单的,如果你知道前方地形复杂的时候,最起码,不会在这个时候进行一些无谓的加速了。

最近,大陆给电子地平线技术升了级,加入了无线通讯模块,可以使用4G网络。联网之后,电子地平线新增了两部分功能,一个是数字地图的在线升级,还有一个就是可以将车辆上传感器接收到的实时数据上传到云端,与其他装有电子地平线系统的车辆共享,数据会根据实际情况的改变动态变化。


动态电子地平线

升级之后的电子地平线会让汽车能够“看得到”传感器看不到的拐角的位置。系统会将传感器探测到的数据上传到云端,同时也会根据接收到的实时的车辆和交通信息来对车辆的位置和周围环境进行判断,能够精确到车辆正在行驶的车道,从而得知车辆周围的数据。也就是说未来车辆除了利用自身的传感器和摄像头来得知车辆周围环境之外,还能够接受到来自云端的数据——这部分数据是根据车辆的定位信息所得到的,是来自于周边车辆或者交通基础设施上的信息,这个信息是车辆自身探测到数据的补充。

俺们都知道,联网是趋势,而上面提到的这两点,也是联网的根本目的——在线更新和实时数据。在线更新是让用户有更好的使用体验,能够及时获得最新的地图数据,升级变得便捷,而实时数据则是对静态地图的补充,能够加入一些实时的意外状况,比如静态地图中不会记录的修路和拥堵等。不过,在大陆看来,电子地平线系统联网之后,除了优化驾驶行为、提高燃效之外,最大的意义在于,让电子地平线能够成为其他自动驾驶技术的基础,成为实现完全自动驾驶的一个关键所在。

仔细想想的话,电子地平线的几大功能:地图——车辆可以实现自我导航、联网——将其他车辆的数据共享过来,目的在于提高车辆对于周围环境的感知度和敏感度,能够更早地做出反应、控制——这个控制是对车辆上部件的控制,能够控制动力和传动系统。只要再加上对制动系统的控制,咦,这不就是自动驾驶的路子咩?

现在用在汽车上的传感器和摄像头的探测距离大多在100-300米之间,未来随着技术的发展可能会更远,不过传感器和摄像头监控的也是在汽车周边的数据。这部分数据主要是为了解决一个“实时”的安全问题,代替人类的眼睛来观察周围、代替人类的大脑来思考如果进行应对,但是要想让出行更加顺利、得到一个“预先”的安全状态的话,车辆必须清楚地知道在自己将要经过的路上,会发生或者正在发生什么。

要实现第二个功能,让车辆能够“预知”到路径上的情况与实时的变化,那么单靠车辆本身的传感器和摄像头是不够用的,因而大陆对原本的静态电子地平线进行了更新,让他可以通过网络与云服务器相连。

在交流中,大陆集团车身电子解决方案中国区总监文英棠告诉车云菌,未来车辆对于远方的“预知”能力主要靠的还是大数据和云技术,难点在于如何处理这些大数据——怎么去对数据进行分析归类,让车辆只接收到与自己相关的数据,既能够减少车辆的负担,也能够让车辆更快地做出反应。在这个过程中,难点都压在云服务器上,因为所有的分析和处理,都是在云端完成。车辆的功能更多的只是接收数据,并结合自身传感器探测到的数据,做出反应。

也正是出于此,大陆集团认为未来自动驾驶的应用中,云技术必不可少。而要实现自动驾驶,单纯从技术的角度去考量,现在已经完全准备好了,所需要解决的都是技术之外的问题,比如法律问题、成本和量产问题。

车云小结

看来,对于自动驾驶,不同的企业,选择的解决方案都各不相同。打个不太恰当的比方,大家都做同一盘菜,基础的原料都一样,但是除了盐这类必须加入的调料之外,不同的厨师在烹饪手段和调味品上都有各自的选择,就呈现出完全不同的味道。

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