Japonya'nın Otonom Sürüş Endüstrisinin Analizi
(Hatırlatma: Makalenin sonunda bir indirme yöntemi vardır)
Japonya, otonom sürüş endüstrisini yayma konusunda uzun bir geçmişe sahip
Japon hükümeti bu gelişmekte olan endüstriyi daha önce fark etti. 2013 gibi erken bir tarihte, Abe kabinesi, Japonya'nın yüksek teknoloji endüstrilerini desteklemek ve ekonomiyi canlandırmak için SIP (Stratejik İnovasyon ve Oluşturma Programı) projesini başlattı. Bunların arasında, otonom sürüş teknolojisi (yani SIP-adus) temel bir konuma sahiptir ve Japon hükümeti ayrıca SIP Otonom Sürüş Teşvik Komitesini kurmuştur. Mayıs 2016'da Japon Metropolitan Polis Departmanı, test kurumları, test uzmanları ve test araçları için teknik gereksinimleri ortaya koyan "Otonom Araçların Yol Testi için Yönergeler" i yayınladı. Mayıs 2017'de Japon Kabinesi "Yetkililer ve Siviller için 2017 ITS Konsepti ve Yol Haritası" nı yayınladı ve 2020 civarında L2 ve L3 otonom sürüşü gerçekleştirmeyi planlıyor.
Japon şirketleri de çok erken otonom sürüş araştırma ve geliştirme geliştirdiler. 1997 gibi erken bir tarihte Toyota, Lexus LS'nin Japon yapımı Celsior'unda lazer sensörlerine dayalı ACC uyarlamalı seyir sistemini kullanıyordu. 2005 Aichi World Expo'da Toyota, araçların otomatik hız kontrolü ve fren kontrol işlevlerini gerçekleştirmek için atölye iletişim ve yer sinyalleme cihazlarını kullanabilen IMTS (Akıllı Çok Modlu Ulaşım Sistemi) ni sergiledi ve Araçların İnternetinin erken uygulamasını açtı. Ocak 2018'de CES'te Toyota, e-Palette Concept paylaşımlı elektrikli otonom konsept otomobilini sergiledi ve 2020 Tokyo Olimpiyatları'nda mümkün olan en kısa sürede deneme operasyonuna başlayacak olan "mobil kutu" konseptini önerdi. Ocak 2019'da Toyota, CES'te Guardian sürücü yardım sistemini tanıttı.
Araçların İnterneti açısından Toyota, araç İnternet teknolojisinin yaygınlaşmasını teşvik etmek için 2016'dan itibaren yeni modellere DCM sistemleri (Veri İletişim Modülleri) kurmaya başladı. Toyota, DCM tarafından toplanan verileri analiz edip kullanmak ve çeşitli hizmetlere uygulamak için BT altyapısını yükseltmeyi ve bir Toyota Büyük Veri Merkezi kurmayı planlıyor. Araçların İnternetinin geliştirilmesini hızlandırmak için Toyota, 2016 yılında Toyota Connected ile Microsoft'u da kurdu. 2017'de Toyota ayrıca işletim sistemleri, ses tanıma, hareket kontrolü, yapay zeka ve siber güvenlik araçları dahil olmak üzere Microsoft'un Araçların İnternet patentli teknolojisi için bir lisans aldı. . Genel olarak, Toyota'nın otonom sürüş teknolojisi dünyanın ön saflarında yer alıyor ve otonom sürüş için patent sayısı Google'dan sonra ikinci sırada.
Nissan, 2016'da L2 seviyesi ProPILOT sistemini başlattı ve Mayıs 2019'da ProPILOT 2.0'ı piyasaya sürdü. ProPILOT 2.0, 5 radar (1 ön + 4 köşe), 8 kamera (3 ön + 4 AVW + 1 DMS) ve 12 ultrasonik sensör ile donatılmıştır. ProPILOT otoyollarda otomatik sürüşü gerçekleştirebilir.Sürücünün, otoyolda otomatik sürüşü gerçekleştirmek için yalnızca yüksek çözünürlüklü haritaya ve aracın çeşitli kameralarından ve sensörlerinden algı işlevlerine güvenerek hedefi aracın navigasyon sistemine girmesi gerekir. Ayrıca Şubat 2018'de Nissan ve DeNA insansız taksi hizmeti Easy Ride'ı geliştirdi.
Algılama ve karar verme: milimetre dalga radar teknolojisi olgunlaşmıştır, ancak lidar ve yüksek performanslı işlemciler eksiktir
Otopilot sistemi üç bölümden oluşur: algılama, karar verme ve yürütme. Algılama katmanının donanımı, otomobilin etrafındaki çevresel bilgileri algılamak ve diğer iki işlevsel modüle bilgi desteği sağlamak için kullanılan radar ve kamera gibi sensörleri içerir. Karar verme katmanı algoritmaları, uygulama yazılımlarını ve çipleri içerir. Kameralar ve radarlar gibi sensörler tarafından ölçülen veriler, motor, şasi ve araç gövdesindeki diğer sensörler tarafından ölçülen verilerle koordine edilmelidir. Farklı işlemciler tarafından işlenen bilgiler veri yolu aracılığıyla iletilir ve son olarak komutlar yürütme katmanına gönderilir. Yönetici katmanı elektronik frenlere, elektronik hidrolik direksiyona ve elektronik gövde stabilite sistemlerine karşılık gelir.
Sensörler esas olarak ultrasonik radar, milimetre dalga radarı, lazer radarı ve kamerayı içerir. Farklı sensörlerin farklı prensipleri ve işlevleri vardır ve farklı senaryolarda kendi avantajlarını oynayabilirler, bu nedenle şu anda birbirini değiştirmek zordur. Örneğin, kamera trafik işaretleri gibi zengin sahneleri tanır ancak görüş alanından büyük ölçüde etkilenir. Lidar, yüksek ölçüm doğruluğuna sahiptir ancak maliyeti yüksektir. Milimetre dalga radarı hava ve geceden etkilenmez, ancak yayalara yansıyan dalga nispeten zayıftır.
Japon şirketleri zaten ADAS alanında daha fazla birikim yaptı. Auto2xtech'in istatistiklerine göre, 2015'ten 2017'ye kadar ADAS gelir kapsamlı sıralamasında Aisin Seiki (Aisin), Denso (Denso) ve Hitachi (Hitachi) gibi çok sayıda Japon şirketi var.
Panoramik çevre görüş sistemi, tüm yönlerde izleme bilgisi sağlayabilir ve aracın etrafında kör nokta oluşturmaz ve yol kenarına park ederken kaldırımları ve düşük izolasyon yığınlarını görebilir ve sürüş riskini azaltır. Nissan, AVM sistemleriyle donatılmış arabaları tanıtan ilk şirketlerden biridir. Nissan'ın AVM'si, bir radarla birlikte kullanılır.Park ederken, sol taraf birleşik bir üstten görünüm gösterir ve sağ taraf arka, sağ ve sol görüntüleri görüntülemek için geçiş yapabilir. Aynı zamanda araç ile radar tarafından tespit edilen engel arasındaki mesafe de ekranda görüntülenebilir.
Honda tarafından geliştirilen Çoklu Görüş Kamera Sistemi, Nissan'ın AVM'sine benzer bir düzene sahip. Ön, arka ve dikiz aynalarındaki dört CCD balık gözü kamera aracılığıyla, ECU elektronik kontrol bileşenleri, kuşbakışı görünümü sentezlemek için video içeriğini entegre etmek için kullanılır.
Fujitsu'nun "OMNIVIEW" sistemi, herhangi bir perspektiften tüm sahneleri görüntüleyebilen üç boyutlu bir model kullanır. 33 ms ultra yüksek hızlı işleme sayesinde, 4 kameradan gelen görüntü sinyalleri, yüksek hızlı sürüşte bile gerçek zamanlı olarak sürücü koltuğundaki monitörde görüntülenebilir. Bakış açısı, kullanıcının gereksinimlerine göre isteğe göre döndürülebildiğinden, sürücüye benzeri görülmemiş yeni bir görüş alanı sunarak aracın çevre koşullarını ve araç gövdesinin konumunu bir bakışta netleştirebilir.
Japon şirketleri ayrıca milimetre dalga radarı için uzun vadeli araştırma ve geliştirme biriktirdi. 1990'ların başlarında Denso, engelleri tespit etmek için damperli kamyonlar için erken bir milimetre dalga radarı geliştirdi. O zamandan beri Denso, diğer araçlar için art arda çeşitli milimetre dalga radarları geliştirdi. 2003 yılında Denso, milimetre dalga radarını dünyadaki yeni bir çarpışma öncesi elektronik sisteme uyguladı. 2010 yılında Denso, 76GHz radar modeli DNMWR004'ü piyasaya sundu. 2012 yılında Denso, milimetre dalga radar teknolojisinde bir çığır açmıştır.En son çok bölgeli radarının 205 metreye kadar algılama aralığı ve 35 metre içinde artı veya eksi 18 ° algılama aralığı vardır. Eski model radardan daha yüksek. Denso, 2017 yılında endüstri lideri bir 24GHz milimetre altı dalga radarı geliştirdi ve bunu en yeni 2018 Toyota Camry'ye uyguladı.
Şu anda, piyasadaki ana akım araca monteli milimetre dalga radar frekans bantları 24GHz (kısa ve orta menzilli radar için kullanılır, 15-30 metre) ve 77GHz (uzun menzilli radar için kullanılır, 100-200 metre). Bunların arasında 77GHz radarı, küçük boyutu, uzun menzili ve yüksek teknik zorluğu nedeniyle sadece Çin anakarası, Bosch, Denso, TRW ve Hitachi gibi birkaç şirket tarafından kontrol edilmektedir.Japon şirketleri de aralarında oldukça rekabetçidir. 2012 gibi erken bir tarihte, Fujitsu, araçlarda kullanılabilen bir 77GHz milimetre dalga radarı geliştirdi. Hitachi, 2017 yılında dünyanın en küçük 77GHz milimetre dalga radarını geliştirdi. Şu anda, Fujitsu, Denso, Hitachi vb. Elektronik şirketleri de 79GHz radar geliştirmeye başladı.
Lidar açısından Japon şirketleri nispeten zayıf teknolojiye sahip. Pazar Araştırma Raporlarına göre, dünyadaki ilk on lidar üreticisi arasında Japon şirketi yok. Pazar Araştırma Raporlarına göre, küresel lidar üreticileri ağırlıklı olarak Amerika Birleşik Devletleri'nde yoğunlaşmış durumda.Örneğin, Velodyne'in lidar'ı Google ve Baidu gibi birçok otonom sürüş şirketi tarafından benimsendi.
Japon şirketleri de aktif olarak lidar geliştiriyor. 1996 gibi erken bir tarihte, Denso doğrusal bir lidar geliştirdi ve 1997'de Denso iki boyutlu bir lidar geliştirdi. Denso, 2016 yılında lazer geliştiricisi TriLumina'ya yatırım yaptı. TriLumina 2010 yılında kurulmuştur ve esas olarak lidar ve diğer kaynaklar için ışık kaynakları sağlar. Pioneer, 2017 Tokyo Motor Show'da MEMS aynalarını kullanan bir 3D lidar sergiledi ve 2019'da L3 otonom sürüş için kullanılabilecek ve 2020'den sonra seri üretime ulaşabilecek bir lidar piyasaya sürmeyi planlıyor. Nisan 2019'da Pioneer ve Canon, Pioneer'in lidar ve Canon'un optik bileşenlerindeki teknoloji birikimine dayanarak daha kompakt ve daha yüksek performanslı bir 3D lidar geliştirmek için bir işbirliğini duyurdu. OMRON, Eylül 2018'de 150 m'den fazla algılama mesafesine sahip uzun menzilli bir lidar geliştirdi. Bu lidar, NVIDIA'nın otonom sürüş platformu "NVIDIA DRIVE" tarafından da benimsenmiştir.
Japon şirketleri, kendi geliştirmelerinin yanı sıra, bu alanda konuşlandırmak için yabancı lidar şirketlerine de yatırım yapıyor. Toyota, Eylül 2017'de bir lidar şirketi olan Luminar'a yatırım yaptı ve Toyota Araştırma Enstitüsü, şirketin otonom sürüş platformunun en son sürümünü geliştirmek için Luminar ile işbirliği yapacak. Luminar, sürücüsüz araçlar için LIDAR sensörleri ve algılama yazılımı üretiminde uzmanlaşmış, Palo Alto, California merkezli bir başlangıç şirketidir. Orlando, Florida'da 30.000 metrekareden fazla alanı kaplayan bir üretim tesisi var. Luminar şu anda Volvo, Toyota ve Audi'den sipariş almıştır. Aralık 2018'de Nikon, lidar'ın lideri Velodyne'ye 25 milyon ABD doları yatırım yaptı. Nisan 2019'da ikili, Nikon'un Velodyne seri üretim lidarına yardımcı olması için bir anlaşmaya vardı. Nikon'un hassas optik cihazların seri üretimindeki teknoloji birikimine dayanarak, Velodyne'in düşük maliyetli lidarın seri üretimini gerçekleştirmesi bekleniyor.
Karar verme açısından, Japon Renesas Electronics dünyanın en büyük otomotiv MCU / SoC üreticisidir. Otomotiv kokpitleri, enstrümantasyon ve HEV / EV gibi alt bölümlerde, Renesas'ın MCU / SoC pazar payı% 30'u aşıyor. ADAS alanında Renesas, 2014 yılında yüksek çözünürlüklü surround görünüm işlevlerini destekleyen R-Car V2H SoC ürününü piyasaya sürdü. ADAS ve otonom sürüş için açık bir platform olan Renesas Autonomy, kullanıcıların algoritmaları, fonksiyon kütüphanelerini ve gerçek zamanlı işletim sistemlerini (RTOS) platforma aktarmasını kolaylaştırmak için Nisan 2017'de piyasaya sürüldü. Aynı zamanda, Renesas Autonomy, esas olarak ön görüş kameralarının veri işlemesi için kullanılan bir görüntü tanıma SoC olan ilk ürün olan R-Car V3M'yi piyasaya sürdü, ancak aynı zamanda çevre görüş sistemleri veya lidarların veri işlemesi için de kullanılabilir. Daha sonra, yükseltilmiş R-Car V3H piyasaya sürüldü. R-Car V3H ayrıca ağırlıklı olarak önden görüş kameraları için kullanılır.Performansı R-Car V3M'den 5 kat daha fazladır ve L3 seviyesinde otonom sürüşü destekleyebilir.
Ancak, daha yüksek seviyeli otonom sürüş, daha güçlü bilgi işlem gücü gerektirir Günümüzde, GPU veya FPGA, yüksek seviyeli otonom sürüş için yaygın çözümlerdir. Şu anda Japon şirketlerinin GPU ve FPGA'da belirgin bir avantajı yok. Ayrık GPU'lar artık NVIDIA ve AMD'nin duopoly aşamasındadır.Toyota ve Komatsu gibi Japon otomobil şirketleri, otonom sürüşü gerçekleştirmek için çoğunlukla yabancı şirketlerle (özellikle NVIDIA) işbirliği yapmayı tercih ediyor. FPGA pazarı da oldukça tekel konumunda.İlk sırada yer alan Xilinx ve Intel (Altera), pazarın yaklaşık% 90'ını oluşturuyor ve ilk beş tedarikçi Amerikan şirketleri tarafından devralındı.
IoV ve yüksek hassasiyetli haritalar otonom sürüşe yardımcı olur
Araçların İnterneti, otonom sürüşün temelidir. Geleneksel arabalar ayrı bireylerdir, kendi kendine giden arabalar birbirine bağlanacak ve araba bir mobil terminal haline gelecektir. Buluttaki yüksek hassasiyetli haritalarla yol planlamasını gerçekleştirin ve yüksek hassasiyetli haritaları güncellemek için gerçek zamanlı yol koşullarını yükleyin. Araçların, insanların ve yolların durumunun daha iyi algılanması için araçlar ile karayolu altyapısı arasında gerçek zamanlı iletişim Araçların İnterneti üzerinden gerçekleştirilir. Yerel karar verme ve bulutla karar verme yöntemleri aracılığıyla, büyük veri elde etmek için radarı, MEMS'i ve diğer sensörleri analiz edin ve ardından yürütme birimi aracılığıyla aracı kontrol edin.
Japonya, 1995 yılı başlarında "Yol Trafik Bilgi ve İletişim Sistemi" ni (VICS) kurmaya başladı. Bu sistem, Yol Trafik Bilgi ve İletişim Sistem Merkezi tarafından düzenlenen ve işlenen trafik sıkışıklığı ve trafik kısıtlama bilgilerini araç içi ekipmana ve Metin, resimler ve diğer formlar sürücüye gerçek zamanlı olarak iletilir. 1997 yılında Honda, Araçların İnterneti servisi Internavi'yi başlattı ve ardından Toyota ve Nissan, Araçların İnternet servisleri G-Book ve CarWings'i başlattı. 2016 yılında Toyota, araçlara V2X teknolojisini uygulayan dünyanın ilk şirketi olmak için özel kısa menzilli iletişim teknolojisini (DSRC) kullandı. Ekim 2017'de Honda, V2X teknolojisini test etmek için Ohio, Marysville ile işbirliği yapacağını duyurdu. Aynı yılın Kasım ayında Honda, 5G teknolojisini geliştirmek ve test etmek için çevrimiçi bankacılık ile işbirliği yapacağını duyurdu. Ocak 2018'de Nissan, Çin, Ericsson, NTT DOCOMO, OKI ve Qualcomm Technologies ile C-V2X teknolojisinin ortak bir testini duyurdu. Şubat 2019'da Japonya'nın Aichi Eyaleti, iki otonom aracı aynı anda uzaktan kontrol etme testini gerçekleştirmek için 5G test platformunu kullandı. Testte biri 5G iletişim teknolojisini, diğeri ise mevcut 4G iletişim teknolojisini kullanan iki Toyota "Previa" MPV ticari aracı kullanıldı.
Yüksek hassasiyetli haritalar, V2X için başka bir kilit noktadır. Otomatik sürüş sürecinde, yüksek hassasiyetli işlevler arasında yüksek hassasiyetli konumlandırma, yardımcı ortam algılama, planlama ve karar verme bulunur. Bunların en önemlisi, aracın haritada kesin konumunu elde etmek için otonom araç üzerindeki sensörlerin algıladığı çevresel bilgileri yüksek hassasiyetli harita ile karşılaştıran yüksek hassasiyetli konumlandırmadır.Bu, yol planlama ve karar verme için ön şarttır. Yardımcı çevre algısı, ayrıntılı yol bilgilerini yüksek hassasiyetli harita üzerinde işaretlemek ve aracın algılama sürecinde doğrulamasına yardımcı olmaktır. Örneğin, araç sensörü öndeki yoldaki çukurları algıladığında, yüksek hassasiyetli haritadaki verilerle karşılaştırılabilir.Aynı çukurlar haritada da işaretlenmişse, yargıyı doğrulamak için kullanılabilir. Planlama karar verme, bulut platformunu sensörlerin algılayamadığı alanlardaki (birkaç kilometre uzakta gibi) yol koşullarını anlamak ve önceden kaçınmak için kullanmaktır.
Yüksek hassasiyetli harita iki seviyeye bölünmüştür, alt katman statik yüksek hassasiyetli bir haritadır ve üst katman dinamik yüksek hassasiyetli bir haritadır. Statik yüksek hassasiyetli harita, şerit modellerini, yol bileşenlerini, yol niteliklerini ve diğer konumlandırma katmanlarını içerir. Bu, mevcut imaj işinin odak noktasıdır. Her şeyden önce, yüksek hassasiyetli haritanın şerit düzeyinde otonom sürüş navigasyonunu karşılaması gerekir, bu nedenle şerit çizgileri, araba Andong merkez çizgileri, şerit özellik değişiklikleri vb. Gibi yol detay bilgilerini içermesi gerekir, örneğin arabanın hangi alanların noktalı olduğunu bilmesini sağlayın ve şeritleri değiştirebilir. Ek olarak, şerit modelinin, aracın doğru bir şekilde dönebilmesi, fren yapabilmesi ve tırmanabilmesi için yol eğriliği, eğim, yön ve çapraz eğim gibi matematiksel parametreleri de içermesi gerekir. Bu bilgi şerit modelini oluşturur. Ayrıca trafik işaretleri ve yol işaretleri gibi yol bileşenleri dahil edilmeli ve GPS'in kaybolduğu alanlar ve yol yapım durumu gibi özel noktalar işaretlenmelidir.
2013 yılında SIP projesinin kurulmasının ardından Japon hükümeti kendi yüksek çözünürlüklü haritalarını üretmeyi planlamaya başladı. 2015 yılında, proje otonom sürüşe ilişkin statik bir veri araştırması gerçekleştirdi.Veri modeli Japonya Elektronik Harita Derneği'nin (DRM) temel model çerçevesine dayanıyordu ve anket, tanınmış Japon harita şirketi Pasco tarafından yönetildi. Haziran 2016'da Dinamik Harita Planlama kurulmuş olup, şirketin hissedarları arasında Japonya'nın 9 büyük otomobil şirketi, Mitsubishi Electric ve harita geliştiricisi Zerin bulunmaktadır. Çekirdek teknoloji, Mitsubishi Electric'in MMS'inden (Mobil Haritalama Sistemi) türetilmiştir. Haziran 2017'de Japon devlet kurumu INCJ katıldı ve% 33,5'lik bir ortaklık oranı ile en büyük hissedar oldu, Mitsubishi Electric% 14, harita geliştiricisi Zenrin% 12, harita geliştiricisi PASCO% 12, Harita İhraççı,% 10 oranında Aisan Technology,% 8 oranında Growment,% 8 oranında Toyota Map Master ve kalan hisseler 9 büyük otomobil üreticisi olup, şirket ismini de Dynamic Map Platform olarak değiştirmiştir. Mart 2019 itibarıyla Dinamik Harita Platformunun yüksek hassasiyetli haritaları Japonya'daki tüm otoyolları kapsamaktadır. Dinamik Harita Platformunun harita standardı, Toyota, Honda, Nissan ve Mazda dahil olmak üzere 10 OEM tarafından da kabul edildi.
Hatırlatma: Orijinal belgeye ihtiyacınız varsa, lütfen gelecekteki düşünce kuruluşu www.vzkoo.com'da oturum açın, arayın ve indirin.
(Rapor kaynağı: CITIC İnşaat Menkul Kıymetleri; Analist: Chen Meng)
