浙江福彩3d走势图:自動駕駛全面分析(二):兩大路線,三大分層

  • 2019-05-24 09:31
  • 來源:電車資源EV江湖

摘要:自動駕駛是指讓汽車自己擁有環境感知、路徑規劃并且自主實現車輛控制的技術,也就是用電子技術控制汽車進行的仿人駕駛。

十一运夺金走势图 www.xcghd.icu 【電車資源EV江湖 史晨星】自動駕駛全面分析系列第二篇,上篇是市場分析,下篇是產業分析。

技術路線

6.兩大路線

自動駕駛研發兩大路線

漸進式:逐級研發,由 L1/L2ADAS 駕駛輔助系統逐級向 L4/L5過渡。

激進式:跳過駕駛輔助系統,直接從高度自動駕駛 L4 系統切入。

自動駕駛全面分析(二):兩大路線,三大分層

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7.產業鏈

自動駕駛本質是產業升級,產業鏈包括:

1)硬件:各類傳感器、集成計算處理平臺、傳統汽車組件等。

2)軟件:無人駕駛操作系統、車聯網、高精度地圖數據等。

3)整車制造

4)運營服務

自動駕駛全面分析(二):兩大路線,三大分層

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8.三大分層

自動駕駛系統分感知層、決策層、執行層,分別代替人的眼睛、大腦、手腳。

感知層:環境信息和車內信息的采集與處理,傳感器包括激光雷達、攝像頭、毫米波雷達、高精地圖、GNSS衛星定位、IMU 慣性導航等。

決策層:依據獲取的信息來進行決策判斷,制定相應控制策略,替代人類做出駕駛決策,決策算法包括模糊推理、強化學習、神經網絡和貝葉斯網絡技術等。

執行層:系統在做出決策后,替代人類對車輛進行控制,反饋到底層??櫓蔥腥撾?,包括線控加減速、線控制動、線控轉向等。

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9.感知層:多傳感器融合,兩種技術方案

感知層是自動駕駛的眼睛,獲取周圍的信息,分為定位和傳感兩部分。

定位包括高精地圖、全球導航衛星定位、慣性導航等。

周圍傳感包含了攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等。

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各種傳感器單獨使用均有一定局限。

1) 攝像頭成本低功能齊全,但易受環境影響。

2) 毫米波雷達不受環境影響,但精度較低。

3) 激光雷達精度高,但成本高。

4)高精地圖精度高,但采集困難。

5)GNSS全球導航衛星定位精度高,但信號差。

6)IMU慣性導航不受環境影響,但成本高。

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多種傳感器融合可滿足各種復雜路況,同時保證系統冗余。

百度 Apollo 研究,GNSS+IMU+Lidar/CV 融合高精度定位系統可以實現 97.5% 以上的覆蓋率。

自動駕駛全面分析(二):兩大路線,三大分層

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兩種技術方案

1)視覺主導方案:攝像頭(主導)+毫米波雷達+超聲波雷達+激光雷達,典型的代表是特斯拉,馬斯克堅持在其方案中不加入激光雷達。

2)激光雷達主導方案:激光雷達(主導)+毫米波雷達+超聲波傳感器+攝像頭,典型的代表是 Google Waymo。

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10.決策層:算法 +芯片

決策層是自動駕駛的大腦。

一方面收集感知層數據,分析周邊環境,規劃駕駛路線。

一方面控制執行層,預判路況,做出相應的車輛控制。

自動駕駛全面分析(二):兩大路線,三大分層

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決策算法是核心競爭力,分為感知層算法決策層算法。

1)感知層算法——將傳感器的輸入數據最終轉換成計算機能夠理解的自動駕駛車輛所處場景的語義表達、物體的結構化表達,包括:物體檢測、識別和跟蹤、3D環境建模、物體的運動估計等。

自動駕駛全面分析(二):兩大路線,三大分層

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2)決策層算法——基于感知層算法的輸出結果,給出最終的行為/動作指令,包括行為決策(汽車的跟隨、停止和追趕)、動作決策(汽車的轉向、速度等)、反饋控制(向油門、剎車等車輛核心控制部件發出指令)。

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根據英特爾 CEO 測算,假設一輛自動駕駛汽車配置了GPS、攝像頭、雷達和激光雷達等傳感器,每天將產生約 4000GB 待處理的傳感器數據。

考慮到自動駕駛對延遲要求很高,傳統的云計算面臨著延遲明顯、連接不穩定等問題,這意味著一個強大的車載計算平臺(芯片)成為了剛需。

計算平臺在自動駕駛中主要負責解決兩個主要問題。

1)處理輸入的信號(雷達、激光雷達、攝像頭等)。

2)做出決策判斷、給出控制信號:該加速還是剎車?該左轉還是右轉?

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英偉達 CEO 黃仁勛認為自動駕駛本質是 AI 計算問題,根據國內領先的自動駕駛芯片設計公司地平線的觀點,要實現L3級的自動駕駛起碼需要 20 個 teraflops(每秒萬億次浮點運算)以上的的計算力級別,L4級、L5級計算力的要求將繼續指數級上升。

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綜合考慮算力、功耗、成本等因素,我們認為自動駕駛芯片演進路線為CPU→GPU→FPGA(現場可編程門陣列)→ASIC(專用集成電路)。

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隨著汽車傳感器越來越多,我們認為控制器架構演進路線為ECU(電子控制單元)→DCU(域控制器)→MDC(多域控制器)。

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11.執行層:橫向 + 縱向

執行層是自動駕駛的手腳,分為橫向、縱向兩大部分。

縱向控制:油門加減速、剎車。

橫向控制:方向盤轉向。

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縱向控制主要包括驅動與制動控制,通過對電機、發動機、傳動和制動系統的控制實現傳統系統電子化升級,進入線控時代。

自動駕駛全面分析(二):兩大路線,三大分層

制動系統發展趨勢為真空液壓制動(HPB)→電子液壓制動(EHB)→線控機械制動(EMB)。

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橫向控制主要是轉向控制,目標是控制汽車自動保持期望的行車路線,并在不同的車速、載荷、風阻、路況下有很好的乘坐舒適性和穩定性。

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轉向系統發展趨勢為機械液壓助力轉向系統(HPS)→電子液壓助力轉向系統(EHPS)→電動助力轉向系統(EPS)。

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12.專利

2018 年全球自動駕駛技術發明專利排行榜中,Ford 以 1225 件專利位列第一,Samsung 排名第二,中國兩家企業百度和華為分別排名第 6 和第 8。

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(來源:電車資源EV江湖 史晨星)

本文由電車資源【EV江湖】作者撰寫,觀點僅代表個人,不代表電車資源。

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