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汽车世界

无人驾驶开辟新蓝海

发布日期:2016-8-23 作者:任明杰 来源:

  

 

在国内外汽车龙头加快布局无人驾驶乘用车的同时,无人驾驶巴士、无人驾驶卡车等领域有望成为新的蓝海。业内人士指出,无人驾驶加快向多车型渗透,源于其在提升驾驶安全性和运营效率方面的优势正得到越来越多的认可。不过,无人驾驶在技术方面仍然有很多不成熟的地方,要想尽快实现商业化,仍然需要在多方面进行提升。

 

向多个车型渗透

 

今年以来,无人驾驶站上风口,沃尔沃、丰田、奥迪、宝马等全球汽车巨头,以及长安汽车、北汽集团等国内汽车龙头均加快了在无人驾驶方面的布局。同时,无人驾驶技术在巴士、卡车等领域加快渗透。“大多数车企的无人驾驶还处于测试过程中,在发展过程中呈现出多点开花的局面,通过向多车型的渗透,寻求无人驾驶商业化的最佳途径。”业内人士表示。

在无人驾驶巴士方面,日本电子商务和移动游戏提供商DeNA推出一款名为Robot Shuttle的无人驾驶巴士。这款无人驾驶巴士共有6个座位,行驶速度为40公里/小时。DeNA公司计划将这款无人驾驶巴士推广到“最后一英里”服务项目中,专门针对从公共交通工具到目的地之间的交通运输。与DeNA合作推出Robot Shuttle的法国公司EasyMile,早在去年就迈出了商业化的第一步,其生产的EZ10无人驾驶公交车在去年年底投入使用。EZ10满载为12人,巡航速度为20公里/时,最高时速可以达到40公里/时。

除了无人驾驶微型巴士,无人驾驶大巴也早已进行了路测。去年97日,宇通客车宣布,公司研制的无人驾驶大客车在全开放道路测试成功。

在郑州至开封的城际快速路上,其他车辆、行人正常通行的全开放环境下,宇通公司研发的自动无人驾驶大客车行驶了32.6公里,全程无人工干预,途经26个信号灯路口,顺利完成跟车行驶、自主换道、邻道超车、自动识别信号灯等测试项目,成为全球首台成功通过测试的大客车。

无人驾驶卡车初创企业Otto联合创始人表示,今年年底有望将其研发的无人驾驶系统交付给长途卡车司机。Otto由谷歌汽车和地图项目资深高管安东尼·莱万多斯基、里奥·罗恩共同创办。未来,该公司还将在位于北加州的无人驾驶汽车试验场GoMentum Station测试五辆经改装的沃尔沃卡车。莱万多斯基表示,到今年年底,个体卡车司机和大型商业合作伙伴将开始使用Otto无人驾驶系统,到2017年该系统将拥有数千位测试者。

 

提升安全与效率

 

业内人士指出,从无人驾驶乘用车,到无人驾驶巴士、卡车,无人驾驶技术加快渗透,源于无人驾驶在安全和提升效率方面的优势正得到越来越多的认可。

在安全性方面,业内人士表示,随着技术的不断完善,无人驾驶汽车有可能大幅降低交通事故的数量。研究数据显示,如果美国公路上90%的汽车变成无人驾驶汽车,车祸数量将从600万起降至130万起。无人驾驶汽车采用传感器识别环境,反应速度只需要0.6秒,比人眼反应速度快3倍。同时,车与车互联、车与交通设施的互联,将协助汽车变得更加智能。

安全性对于无人驾驶卡车来说尤其重要。美国交通部数据显示,美国卡车年行驶里程占所有车型里程数的5.6%,但事故率却高达9.5%。在今年4月长安无人驾驶汽车52000公里的跟车试乘过程中,在高速公路服务区,就有大货车司机对记者表示,“其实大货车最需要无人驾驶,因为长途驾驶容易疲劳,造成交通事故。”

据了解,沃尔沃研发的100辆无人驾驶卡车将在2017年上路,此项目被称为“Drive Me”。沃尔沃无人驾驶卡车配置的传感器包括雷达、声呐、激光扫描器和光学摄像头等,围绕整个汽车车身,覆盖到360度角落。这些系统能让汽车识别路上出现的实时“路障”,以及阅读路标和限速标志。沃尔沃无人驾驶汽车还支持高清3D地图和GPS定位。

 

技术仍需完善

 

无人驾驶的安全性一直备受关注。82日,一辆在自动驾驶模式下的特斯拉Model S与另外一辆车发生了剐蹭。而在此前的57日,行驶在高速公路上的特斯拉Model S,与一辆拖挂货车侧面相撞。初步调查结果认定,驾车人正在使用这款汽车的两种辅助驾驶功能,即“路况识别巡航控制”和“自动操(纵方向)盘”功能。

招商证券认为,事故的本质原因在于渐进无人驾驶路线的固有缺陷。从智能的角度看,在节省成本、易于推广的同时,传感器系统做了一些节略。以摄像头为主,没有加装精确度可以达到厘米级的多线激光雷达,没有使用精确度可以达到厘米级别的高精度地图。从网联的角度看,没有V2X车联网,没有做到车与车互联、车与基础设施互联,类比于飞机的自动驾驶、自动降落中飞机与飞机的互联、飞机与跑道的互联,可以确保万无一失。

同时,事件本身揭露了目前算法及硬件技术的短板,单目摄像头对于立体及大面积平面物体的识别存在硬伤,毫米波雷达存在识别区间限制,以及在极端情况下对于综合情景的取舍及冗余判断等问题。此事件预计将对无人驾驶领域的硬件及算法产生促进,对于双目/广角摄像头、毫米波雷达、激光雷达的综合采用可能迎来破冰,特别是对成本较高的激光雷达+多摄像头方案可能带来助推作用。

另外,在提升运营效率方面,无人驾驶仍然有着很大的改善空间。以BestMile打造的无人驾驶巴士EZ10为例,其20公里/时的速度难以满足人们的出行需求。而为辨别障碍物方面,无人驾驶巴士需在途中频繁停车,这也让其运行效率大大降低。同时,无人驾驶巴士也存在着无人驾驶的普遍障碍,无人驾驶巴士应遵守的交通法规依然不明确;一旦出现交通事故,责任认定也是一个问题。

不过,BestMile的联合创始人Gindrat认为,频繁停车的问题真实存在,但技术革新很快。另外,市政和公交车运营商对于无人驾驶汽车的兴趣正在不断地增长,无人驾驶车辆的相关立法已被欧盟委员会提上日程。

 

 

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