本文联汽车发展的技术现状及发展阶段分析(组图)

智能
2022
01/30
06:06
网络整理
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本文从智能网联汽车概念、发展阶段、国内外智能网联汽车发展现状等方面阐述了智能网联汽车发展的技术现状。

本文信息来自赵向墨教授在2019全国智能产业峰会上的报告

智能汽车是集环境感知、规划决策、多层次辅助驾驶等功能于一体的高速移动智能车身。通过传感器(如微波雷达、激光雷达、机器视觉技术)感知周围环境,实现驾驶员辅助驾驶(通过建议或警告)甚至全自动驾驶,致力于更高效的车辆操控。

智能汽车将弥补人为因素的不足,使其在非常复杂的路况下,能够自动机动和驾驶车辆避开障碍物,沿着预定的道路轨迹行驶,具有很强的自主性和个性。

过去智能汽车发展的三个发展阶段:

1)军用智能车辆

1980 年代初,美国国防部开始大规模资助自主陆地车辆(ALV)的研究。20世纪初,美国国防高级研究计划局开始举办智能汽车挑战赛,以促进智能汽车技术的交流。

2)高速公路环境中的智能车辆

1990年代初,智能车辆的研究逐渐转向民用,主要针对高度结构化的高速公路环境,开展无人驾驶车辆的研究,以德国联邦国防大学的VaMP系统为代表。

3)城市道路环境中的智能车辆

2000年以后,在汽车制造商将研发精力投入到智能辅助驾驶汽车上的同时,欧洲研究人员开始转向以CARSENSE项目组为代表的更复杂城市道路环境下的无人驾驶研究。

在这里,我们认为智能网联汽车不仅仅是一辆汽车,它是基于智能汽车和车联网技术的网络,以核心交通参与者(人、车、路)为网络节点,通过多源交通信息感知与集成技术,借助泛在网络通信交互和泛在计算能力,提供本地和远程的综合信息服务的复杂网络。实现车与车、车与人、车与所有相关环境的互联——泛在连接。

智能网联汽车主要由具有计算能力的车载系统、具有传感和通信能力的智能路边系统、远程云计算服务平台三部分组成。提高现有交通系统的效率、安全性和舒适性。

智能网联系统架构图

智能网联汽车十大关键技术

泛在互联智能汽车终端关键技术(车联网终端)

多源交通信息智能感知关键技术(Multi-source Information Sensing)

基于车载以太网的车载以太网网络关键技术

基于DSRC/LTE-V/5G(Car to Car / Car to Road)的车/车网络关键技术

异构网络融合

智能路边系统关键技术(智能路边系统)

高分辨率地图和定位

交通大数据分析

交通运输云计算与云存储关键技术(云计算与云存储)

信息交互与安全(信息交互与安全)

智能网联汽车技术框架体系

国外智能网联汽车发展现状

这里主要看欧美、日本等发达国家,在智能网联汽车领域有一些国家的规划。

欧美、日本等发达国家和地区开展了以解决道路信息感知、行车安全、车车通信、车路通信和车联网服务为代表的车联网系列研究项目,并且已经部署了一些结果。

美国注重立法和研发;欧洲专注于网络和自动化;日本专注于车路协同和智能驾驶。

通用凯迪拉克Super Cruise融合了雷达、超声波探测器、摄像头和GPS技术,Super Cruise系统可以减轻驾驶员在高速公路、长途驾驶和拥堵道路上的工作量。

梅赛德斯-奔驰的自动驾驶系统包括自适应巡航系统、道路障碍物识别系统、监控十字路口垂直方向的车辆驾驶系统,以及因高速过坡而处于跳跃状态的车身稳定系统。

为了提供更安全、更实用的无人驾驶汽车,宝马在2011年展示了其自主研发的自动驾驶原型车。该车可以识别汽车周围55码半径范围内的环境。

谷歌的 Waymo 自动驾驶汽车使用摄像机、雷达传感器和激光测距仪来了解周围的交通情况,并使用地图来导航前方的道路。

苹果的自动驾驶汽车配备了Velodyne生产的顶级64线激光雷达、多个微波雷达和摄像头,专注于核心软件的研发,并已获准在加州进行测试。

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