Kaç kişi otonom sürüşün sürücü olmadığı anlamına geldiğini düşünüyor?
Geçmiş içeriği takip etmek ve görüntülemek için yukarıdaki [Araba Bulutu] 'na tıklayın.
"
L4 kendi kendine giden bir araba birçok kısıtlama koyarsa, bu, hala çözülmemiş birçok teknik sorunu olduğu ve L5'ten uzak olduğu anlamına gelir.
"
Pek çok firma, parklar, kampüsler, manzaralı noktalar ve sabit otobüs güzergahları gibi sınırlı ortamlarda yolcu taşıyabilen kendi arabalarını sağlamaya başladı. Ürün tanıtımlarında, teknolojik anlamda dolu yüksek frekanslı "insansız sürüş" kelimesini sık sık görebiliriz ve yanlışlıkla "gelecek burada" nın bir düzine heyecan ve heyecanını alırız!
Tam otomatik sürüş hayalini gerçekleştirsek bile, direksiyonun arkasında sürücü olmadığı sürece bir dakika bekleyin.
(Not: Bu makaledeki tüm "otomatik sürüş" SAE L4-L5'in otomasyon derecesine atıfta bulunmaktadır.)
Bu soruyu akılda tutarak Che Yunjun, yurtiçi ve yurtdışındaki birkaç tipik şirketi gözlemledi ve bazı analizler ve karşılaştırmalar yaptı.
Yurtdışında yolcu taşıyan birçok insansız aracın halihazırda şehir içi yollarda olduğunu gördük. Waymo ve İngiliz Lutz Pathfinder gibi iki koltuklu otomobiller bu aşamada özellikle tercih edilmiyor gibi görünüyor. Asıl sebep, uygun maliyetli hususlar, sensörler ve güvenliği sağlamak için gereksiz tasarımların çok fazla ek maliyeti artıracağıdır (aşağıdaki tablodan, bir Araba oldukça pahalıdır). Pek çok haberin kahramanı, çok koltuklu minibüstür Daha yüksek profilli tedarik şirketleri arasında Fransa'nın Navya ve EasyMile, Amerika Birleşik Devletleri'nin Yerel Motorları ve Japonya'nın SB Drive'ı yer alıyor.
Soldan sağa ve yukarıdan aşağıya: Arma, EZ10, Olli, SB Drive minibüs, internetten fotoğraflar
Yerli insansız araçlar genel olarak manzaralı noktalar, parklar ve otoparklar gibi sınırlı ve kapalı alanlarda çalıştırılır.Araçlar arasında geleneksel araç modifiye edilmiş araçlar, küçük iki kişilik araçlar ve küçük otobüsler yer alır. Büyük İnternet şirketleri, OEM'ler ve araştırma kurumları ilgili projeler başlattı. Temsilci şirketler Baidu ve BAIC'dir. Ana başlangıç şirketleri Zhixing ve Uisee Technology'dir. Diğer bir araştırma kurumu ise Akıllı Araç Teknolojisi Dönüşüm Merkezi'dir (IVTTC).
Soldan sağa ve yukarıdan aşağıya: Baidu, BAIC, Zhixingzhe, Yushi, IVTTC'nin insansız araçları, bazı fotoğraflar internetten alınmıştır.
Bazı şirketler ayrıca manyetik çiviler, manyetik sensör dizileri ve kılavuz raylar gibi manyetik yönlendirme cihazları kurarak insansız sürüş elde etmek için elektromekanik kontrol teknolojisi eğrilerini kullanır. Bu arabalar yolda koşuşturmaya başladığında mutlu olabilir miyiz? Cevap elbette hayır.
Her şeyden önce, bir arabanın tamamen otonom olup olmadığı, hiçbir şekilde bir sürücü olup olmadığına göre değerlendirilmez.
SAE standardında (J3016 , kendi kendine giden arabaların tanımı ve sınıflandırmasının 2016 baskısı), tam otomatik sürüş gerçekten de sürücüden kurtulabilse de, gerçek bir "otonom sürüş" otomobil gerçek zamanlı sürüş sırasında aşağıdaki gereksinimleri karşılamaya devam etmelidir Tüm eylemler:
1. Yönlendirerek aracı yanlamasına kontrol edin
2. Hızlanma ve yavaşlama yoluyla aracın boylamasına hareketini kontrol edin
3. Engelleri ve olayları izleyerek, tanımlayarak ve sınıflandırarak sürüş ortamını izleyin ve müdahale için hazırlanın
4. Engellere ve yol olaylarına göre müdahale edin
5. Bir araç hareket planı yapın
6. Araç bilgilerini ışık, sinyal, tutum vb. Yoluyla dışarıya iletin.
Gördüğümüz insansız araçlar çevreyi izleyebiliyor, karar verebiliyor, kendi kendilerine plan yapabiliyor ve nihayet karşılık gelen işlemleri yapabiliyor olsalar da yeterince kapsamlı değiller. Bu arabalar teknik olarak hala insan sürücüler kadar esnek ve özgürce çeşitli durumlarla baş edemiyor. Test operasyonu sırasında aracın otopilot teknolojisine herkesin yeterince güvenmediğini gördük - bazı araçlar yeni bir şehre girdiğinde, acil fren düğmesine basmak için özel bir kişi de görevlendirildi. Bazı arabalar deneme işletimindeyken, sürücü sürüş pozisyonunda oturacak ve önlem olarak direksiyon simidini tutacaktır.
En önemlisi, tamamen otonom araçlar ile sürücü yardımı arasındaki farkın anahtarı, sistem çalışmadığında veya sistemin orijinal çalışma tasarım aralığını aştığında, sistemin insanlara güvenmeyeceği ve mümkün olduğunca güvenli kullanmayacağıdır. Çözmenin yolu. Ne yazık ki, bu şirketler ürünlerini piyasaya sürdüklerinde, bir sistem arızası veya aşırı kapasite durumunda kendi başlarına risk alıp alamayacaklarından kaçındılar. Ve güvenlik sistemi sağlamlığını ölçmek için önemli kriter, kısa vadeli deneyimlerle test edilemez.
İkincisi, "çevreyi kısıtlamanın" ne anlama geldiğini anlamalıyız.
Otomatik sürüş sistemi yeterince güvenilir olmadığı için basit bir ortamda güvenli çalışmayı sağlayacaktır. Ortamın sınırlandırılıp sınırlandırılmayacağı, L4 ve L5 arasındaki ayrım çizgisine karar vermektir. Aşağıda SAE tarafından bahsedilen bazı niteliklerin tam listesi yoktur, örneğin:
Hız (yüksek hız, düşük hız vb.)
Coğrafya (ova, dağ vb.)
Karayolu koşulları (düz yollar, kavisli yollar vb.)
Çevre ortamı (hava durumu, iklim, altyapı vb.)
Trafik trafik durumu (basit, karmaşık, düzensiz davranış, sabit rota vb.)
Zamansal dönem (gündüz, gece)
...
Elbette, kendi kendine giden bir L4 arabası birden fazla kısıtlı ortam oluşturabilir ve bunları özgürce birleştirebilir.Örneğin, gündüzleri sadece düşük hızda sürüyor ve yolda hiç yaya yok, bu nedenle çeşitli kısıtlı sürücüsüz arabalar ortaya çıktı. Bununla birlikte, tasarım çalışma aralığını sınırlamak, otonom sürüş sisteminin L5'ten ne kadar uzakta olduğunu görmemizi sağlayacaktır. Kendi kendine giden bir L4 otomobili birçok kısıtlama koyarsa, bu hala çözülmemiş birçok teknik sorunu olduğu anlamına gelir.
Örneğin, birçok insansız araç, sürüş zorluğunu basitleştirmek için çeşitli kısıtlama yöntemleri kullanır. Bu sürücüsüz arabalar çok yavaş gidiyor, bu nedenle sistemin gerçek zamanlı bilgi işlem gücü çok yüksek değil. Tüm arabalar aynı rota üzerinde gidip gelir, bu nedenle çok fazla yol değişikliğini düşünmeye gerek yoktur. Araçlar aynı zamanda nispeten güvenli başa çıkma stratejileri benimserler. Örneğin, insanlar nadiren şeritleri geçerler ve değiştirirler ve durdurmaya ve onlardan kaçınmaya çalışırlar.
Yukarıdaki durumda, yol koşulları basittir, ortam kontrol edilebilir ve yalnızca gündüzleri sürerek sensörlerin ve algoritmaların gece çalışamayacağını gösterir. Araçlar yalnızca kapalı bir parkta seyahat edebilir ve yüksek hassasiyetli harita, yüksek frekanslı güncellemeleri çok fazla dikkate almaz. Örneğin, sürüş ortamının insansız ve araçsız olması, algılama ve karar vermenin hala karmaşık yol koşullarıyla uğraşmak zorunda olduğunu gösterir. Che Yun daha önce, otonom sürüş için yolların% 10'unun hala tamamlanmadığını, ancak kalan% 10'un zaman ve maliyetin% 90'ını gerektirdiğini belirten bir belge yayınladı.
Ve görüyoruz ki, ticarileştirme konusunda, hiçbir şekilde tüm paketi tek bir şirket yapamaz. Araba şirketleri, trafik bilgi şirketleri, çözüm sağlayıcıları ve operatörlerin tümü zincirin tamamına katılacak ve yeterince büyük bir kâr alanı elde etmek için, temel veri kaynaklarına mümkün olduğunca hakim olmaları gerekir. Veri birikimi ve algoritmaların eğitimi uzun bir süreçtir.
Che Yun özeti
Otonom sürüş, farklı aşamalarda ticarileştirmenin yollarını bulabilir, böylelikle şirketler kâr yoluyla sağlıklı gelişim için sermaye elde edebilir. Bununla birlikte, sektör otonom sürüşün geliştirilmesi için kritik bir döneme girdiğinde, ürünleri "insansız sürüş" olarak etiketlemekle meşgul olmamalıyız, ancak bazı zor çözümlerden daha fazla bahsetmeliyiz, böylece gerçek hayatta otonom sürüş ürünleri yapabilelim Bize güvenli ve konforlu bir sürüş deneyimi yaşatın.
Che Yun önerilir
