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真正的自动驾驶技术你可能并不了解

截至目前,全球关于自动驾驶汽车的研发费用,已投入数十亿美金,并取得了十分令人振奋的成绩。

不可否认,这项技术的出现会大大地改善我们现有的出行和生活方式,但也正是因为它的这种超前性,让我们直到今天还对它存在着深深的误解。

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目前的情况如何?

客观来说,在不考虑驾驶人员的情况下,没有任何公司可以在任何条件下,在任何道路上提供完全自动驾驶系统。

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就目前来看,自动驾驶分为两派。其一,开放可以上路的自动驾驶技术;其二,封闭道路条件下的自动驾驶技术(封闭道路测试)。

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特斯拉NOA系统

现在最优秀的自动驾驶技术已经可以达到L4级别,当然,这还是要在特定情况下,走在此前设定好的路线中,比如特斯拉最新推出的NOA(Navigate on Autopilot)自动辅助导航驾驶系统,在最新的版本更新后,它已经可以在所支持的道路上,自主的进行超车、变道。进出匝道等动作,当然这还是需要人工进行授权。

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技术发展的如何?

每个自动驾驶系统都建立在一整套软件和一系列传感器之上。机器接受信息需通过激光雷达、超声波传感器、摄像头等感知装置共同协作,创造一个自动驾驶汽车能够使用并自己进行导航的世界地图。

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自动驾驶感知装置

大多数的公司都依赖于激光雷达+毫米波雷达+相机+超声波的相同基础技术,但也有一些明显的例外。比如。特斯拉和日产已经大声宣布反对激光雷达,而只依靠相机和超声波传感器让他们的汽车看到世界。

这与自动驾驶领域的其他主要参与者截然相反,大多数的开发者都依靠激光雷达形成一个带摄像头和超声波的多层安全网。

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自动驾驶汽车公司Waymo模拟城市示意图

没有争议的技术是机器信息录入和人工智能处理。大多数公司已经建立了一个模拟环境,便是一个虚拟城市,用来运行他们的汽车并快速测试罕见的场景或硬件调整。

任何建立这种模拟的公司在虚拟世界中总是比在真实世界中运行更多“里程”,使用的路线甚至在整个城市有着非常详细的映射。

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自动驾驶汽车公司Waymo模拟城市示意图

每家公司都会持续捕获图像并扫描其车辆记录,并将数据在各自的车队内共享,并进入已创建的虚拟城市。

这种分布式学习系统是特斯拉的自动驾驶仪在进入市场时能够超越如此多的纯粹自主创业公司的原因——他们在路上的车辆比其他任何竞争对手都多。

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少数初创公司正在探索的一项技术是V2X(vehicle to everything)通信。这项技术使交通信号灯能够与汽车交谈,而汽车又与其他汽车交谈,后者又与天气服务交谈。

这些系统将具有令人难以置信的动态,可以防止许多事故和交通拥堵。

但不幸的是,它还会使每个基础设施项目,交通信号灯和新车变得更加昂贵。在这些传感器和通信设备价格便宜之前,V2X技术不可能在特殊区域或具有前瞻性思维的城市之外采用。

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有什么不利之处吗?

虽然自动化对公众有用甚至有些乐趣,但对于卡车运输行业而言,这意味着完成业务方式的全面改变。

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它还为那些能够负担一整套自动驾驶的车队提供了巨大的竞争优势。与许多行业一样,劳动力是货运公司的主要成本中心。消除成本,运输变得更便宜。杂货架上的产品也变得更便宜。

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然而,对于所有这些卡车司机来说,他们需要找到新的工作。

卡车驾驶员是美国50个州中29个最常见的工作。更不用说通常在卡车运输行业雇用的520万人,或支持它的数百万人。

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TuSimple自动驾驶卡车

目前,自动卡车运输领域的领先者是TuSimple,路上有51辆卡车在美国南部的装货码头运送实际付费货物(以及邮件),但这是一个拥挤的市场,有许多的竞争对手在不断寻找未来两年内的机会。

未来该何去何从?

在L5级别的自动驾驶技术到来之前,我们必须限制我们对自动驾驶汽车的期望。

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几十年来,航空业一直在解决这个问题,一架飞机至少还有两名飞行员。

我们在未来一段时间内依旧需要人力来驾驶我们的汽车,但很快我们就能在交通稳定状况下安全地做自己想做的事,这就是技术研发先驱者为之奋斗的未来。

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责任编辑:elfliu
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