Bir zirveyi dinledikten sonra, "akıllı bağlantılı arabalar" sadece otomobil şirketlerinin söylediği kadar basit değil
Bu makale, yazar Wu Lang'den Jiashipai tarafından yazılmış orijinal bir makaledir.
"Akıllı bağlantılı araba" nedir ve otonom araçlardan ve bağlı arabalardan farkı nedir? Teknoloji araştırma ve geliştirme ve deneyleriyle ilgili olarak, açık yolların ve kapalı parkların avantajları ve dezavantajları nelerdir? 64 hatlı radar gibi algılama cihazlarına ek olarak, insan benzeri sürüş öğrenme gibi algoritmalar ne kadar oynuyor?
...
14-15 Aralık tarihlerinde Nanjing Lishui New Industry City'de "2017 Uluslararası Akıllı Bağlantılı Araç Zirvesi" düzenlendi. Zirveye, China Fortune Land Development Co., Ltd., Tsinghua Üniversitesi Profesörü Li, Didi Akıllı Ulaşım Baş Bilimcisi, Michigan Üniversitesi Tenured Profesör Henry Liu ve diğer endüstri uzmanları tarafından ortaklaşa düzenlenen China Automotive Engineering Research Institute Co., Ltd. (kısaca Çin Otomotiv Araştırma Enstitüsü) ev sahipliği yaptı. Zirveye Bosch, Volvo, NavInfo, Datang Telecom ve diğer firmalar katıldı.
Zirveye davet edilen bir misafir olarak zirveye misafir olmaktan onur duydum.Yazar olarak üniversite giriş sınavını fizikte düşülen 5 puan seviyesine getirdim. 400'e yakın doktor ve usta bir araya geldikten sonra bilim tarafından acımasızca ezildim. Biraz deneyimim var ve bunu ölümlü arkadaşlarımla paylaşıyorum.
Aşağıdaki içerik için, profesyonel okuyucular beni düzeltebilir ve akıllı bağlantılı arabalar hakkındaki görüşlerinizi ifade etmek için bir mesaj bırakabilirler. Bu zirvenin ayrıntılarını öğrenmek istiyorsanız, lütfen yorumlarda bir e-posta bırakın. Yaklaşık 75.000 kelimelik resmi bir site kısayolum ve cep telefonumla alınmış 120'den fazla canlı PPT'im var, bunlar paketlenip size gönderilebilir.
Akıllı bağlantılı arabanın temel teorisi
Zirvede, Tsinghua Üniversitesi'nden Profesör Li, akıllı ağa bağlı otomobil endüstrisinin gelişimi ve inovasyon fırsatları hakkında bir açılış konuşması yaptı, akıllı ağa bağlı otomobil endüstrisinin gelişimini ve ilgili bazı inovasyon fırsatlarını paylaştı.
İlk olarak, en temel kavram:
Akıllı bağlantılı araba = otonom kendi kendine giden araba + bağlı araba
Bu uzantıdan, ağa bağlı arabalar, arabalar ve arabalar, arabalar ve tesisler, arabalar ve insanlar ve arabalar ile İnternet arasında gerçek zamanlı çevrimiçi iletişim gerektirir. Otonom kendi kendine giden arabaların, diğer araçlardan ve diğer nesnelerden güvenli bir mesafe sağlamak için sensörleri kullanması gerekir.
Yukarı doğru, araçların çevreye, ulaşım sisteminin tamamına, yasa ve yönetmeliklere uyarlanmasıdır. Aşağı inmek, iletişim teknolojisi ve kurallarının, algılama ekipmanının, araç ekipmanının, yol tesislerinin, yüksek hassasiyetli haritaların, karar mantığı algoritmalarının vb. Entegrasyonudur.
Endüstriyel düzeyde, çip, terminal ekipman tedarikçileri, iletişim servis sağlayıcıları, TSP platform servis sağlayıcıları ve içerik / servis sağlayıcıları bir endüstriyel zincir oluşturacak ve hızlı gelişme fırsatları elde edecek.
Akıllı ağ bağlantılı araçların geliştirilmesinin işlevleri şunları kapsayacaktır: trafik güvenliği, trafik verimliliği, enerji tasarrufu ve emisyon azaltma, endüstri sürüşü, savunma uygulamaları vb.
Tsinghua Üniversitesi, temiz enerji gücü, elektronik olarak kontrol edilen şasi ve akıllı bilgi etkileşiminden oluşan üç ana sistemi birleştiren "Akıllı Çevre Dostu Araç (i-EFV)" konseptinin önerisinde başı çekti.
Kişisel yetenekler sınırlıdır ve mimari ve algoritmalar gibi bilgi noktaları açıklanır.Lütfen PPT içeriğine bakın.
Bir seyirci olarak, Tsinghua Üniversitesi'nden Profesör Li, Çin'in akıllı bağlantılı araçlar geliştirmesinin avantaj ve dezavantajlarının bir analizine sahip ve derinden katılıyorum. Temel teknolojiler ve algoritmalar ne kadar fazlaysa, bilim ve teknoloji için gereksinimler o kadar yüksek olur. Ancak zengin Çin İnternet şirketleri başka kanallar aracılığıyla bazı çözümler bulmuş görünüyor. Örneğin, Baidu ve Ford, sektörün önde gelen lidar şirketi Velodyne LiDAR'a 150 milyon ABD doları yatırım yaptı ve bunun karşılığında temel teknik destek miktarı yüksek.
Çin'de I-VISTA
23 Haziran 2017'de Çin Otomobil Araştırma Enstitüsü, dört güvenlik, deneyim, enerji tüketimi ve verimlilik değerlendirmesinden "i-VISTA Akıllı Araç Entegre Test Alanı" (Akıllı Araç Entegre Test Alanı) V1.0 sürümünü "resmi olarak yayınladı. Boyut sırasıyla akıllı sürüş ürünlerinin trafik kazalarını önleme veya hafifletmedeki etkilerini; akıllı sürüş ürünlerinin kalitesini ve hatta tüm akıllı ağa bağlı araç kullanıcısı deneyimini; yakıt tüketimi ve güç tüketimi açısından manuel sürüşe kıyasla otonom araçların avantaj ve dezavantajlarını; değerlendirme; Akıllı ulaşım sisteminin tamamında otonom araçların birbirine bağlanması, paylaşımı ve verimliliği. "Geliştirme planı ve teknik yol haritasına göre 2020 yılında V2.0'a yükseltilmesi bekleniyor.
Zirvede, Çin Otomotiv Araştırma Enstitüsü genel müdür yardımcısı Xie Fei, Chongqing ve diğer yerlerdeki i-VISTA akıllı araba testi gösteri alanlarının temel durumunun yanı sıra ilgili teknolojileri, program araştırmasını, entegrasyon testlerini ve 5G iletişim ağının gösterimini tanıttı.
Zirve sahasında, Çin Otomotiv Araştırma Enstitüsü, Nanjing Lishui Endüstriyel Yeni Şehri'nde Doğu Çin'de bir i-VISTA akıllı ağ bağlantılı araç testi gösteri üssü kurmak için China Fortune Land Development ile stratejik bir işbirliği anlaşması da imzaladı.
Açık yol testi mi yoksa kapalı yol testi mi?
Didi Smart Transportation'ın baş bilim adamı ve Amerika Birleşik Devletleri Michigan Üniversitesi'nde kadrolu profesör olan Henry Liu'nun paylaşımı, daha önce karşılaştığımız gerçek yol ölçümü konseptlerinden farklı.
Michigan Üniversitesi kampüsünde fiziksel ve sanal verilerin birleşimi ile inşa edilen Mcity kapalı test yolunda gerçek efektler simüle edilerek artırılır ve belirli senaryolar test edilir.
Henry Liu'nun bakış açısı, kapalı yol testinin birçok kusuru olmasına rağmen, gerçek yol testinin verimli olmadığıdır.Gerçek yollardan gerçeklik sahnesi kitaplıklarının çıkarılması ve artırılması analiz ve test için daha etkili olabilir.
Örneğin, kavşakları geçme testi için, test aracı seyahat ederken, algı verilerine sanal geçen araçlar eklenir ve çapraz olarak sokulan araçlar ve geçen yayalar gibi nicel veriler gibi belirli senaryoları biriktirmek için yağmur ve kar gibi parazit koşulları eklenir.
Otomatik sürüş işlemi için karar verme yöntemi: insan benzeri sürüş davranışını öğrenme
En üst düzey yapay zeka henüz ortaya çıkmadığında, sürüş sahnesi için "insan benzeri sürüş davranışını öğrenmeye" yönelik akıllı bir sistemi bağımsız olarak geliştirmek mümkün müdür? Pekin Teknoloji Enstitüsü Changshu Araştırma Enstitüsü dekan yardımcısı ve Amerika Birleşik Devletleri Berkeley Üniversitesi'nden Doktora Chen Xuemei, bir dizi çözüm paylaştı.
Sürüş yolunun ve sürücünün davranış yönteminin ölçülebileceği varsayımı altında, insan benzeri sürüş operasyonları gerçekleştirmek için otomatik sürüşü denemek için yöntemler vardır. Örneğin, insan eylemlerini en temel hareket ilkellerine böldükten sonra, sürüş için kullanılan eylemlere sürüş ilkelleri denir - sürücü davranışı karar planlama ve kontrol sürecinde bilgi ve deneyim ifade modelleme teknolojisi. Uyarlanabilir, birleştirilebilir ve aktarılabilir.
Bu tür bir öğrenme, gerçek zamanlı tespit ve işlemden çok farklı olan kendi mantıksal düşüncesini oluşturur. Tahminlerde arazi koşulları gibi karmaşık ortamlara uyum sağlanabilir.
İşletmeler tarafından paylaşılan önemli noktalar
Zirvede Bosch, Volvo, NavInfo, Datang Telecom, Qingzhi Automobile ve diğer şirketlerin paylaşımı da birçok yeni fikri beraberinde getirdi.
Tsinghua Üniversitesi'nin girişimci bir projesi olan Qingzhi Automobile, endüstriyel parklarda, limanlarda vb. İşe gidip gelmeye, kapalı, net rotalara ve kontrol edilebilir senaryolara odaklanarak sahaya "tam otomatik sürüş akıllı bağlantılı banliyö aracı" getirdi. Bu, akıllı ağ bağlantılı arabaların daha önce pratik uygulamaya konulabileceği bir mod olmalıdır. Takip eden gerçek sürüş deneyiminde, otomobilin tasarım anlayışı, yükleme kapasitesi, sürüş konforu, acil frenlemeden kaçınma ve diğer hususların hepsi iyi bir seviye gösterdi.
Küresel bir şirket olarak Bosch, canlı paylaşımda otonom sürüş teknolojilerinin geliştirilmesinde yasalar ve düzenlemeler ve yüksek çözünürlüklü haritalar gibi yerelleştirilmiş faktörlerin öneminden özellikle bahsetti.
NavInfo, yüksek hassasiyetli haritayı hedefledikten sonra, hedefi yalnızca bilgilerin yüksek doğruluğunda bulmakla kalmaz, aynı zamanda gerçek zamanlı veri güncellemesinin doğruluğunu da oluşturur.
Sürüş resmi özeti:
Önde gelen bilimsel araştırma birimleri, katkıda bulunan sanayi parkı inşaat işletmeleri ve çok teşebbüslü ortak yatırımlar ile daha fazla deneysel temel olacak. Ölçek, altyapı ve uygulama açısından bu model, Çin'in mevcut ortamının benzersiz bir avantajı olan büyük avantajlara sahiptir.
Dünyanın en büyük otomobil pazarında, zengin Çin İnternet şirketlerinin daha yüksek bir boyuttan girişiyle birleştiğinde, akıllı ağa bağlı araçların bir sonraki dalgasının, tüm endüstriyel zincirin gelişimini yönlendirmek için yeni bir rüzgar dalgası başlatacağını yargılamak zor değil.
Tekrar edeyim, yetenek sınırlıdır ve profesyonel soruları düzeltebilirsiniz; ilgili konuları tartışmak için bir mesaj bırakabilirsiniz; Zirve bilgilerine ihtiyacınız varsa, lütfen e-postanızı bırakın.
