Otonom sürüş | Tsinghua, otonom sürüşün ön saflarında yer alan altı temel teknolojiyi piyasaya sürüyor
Geleneksel otomobil şirketlerinden yeni otomobil güçlerine, İnternet devlerine kadar hepsi otonom sürüşü ekliyor.
Otonom sürüş, yalnızca daha verimli ve güvenli bir ulaşım işletim sistemine işaret etmekle kalmıyor, aynı zamanda büyük bir değer zincirinin yeniden yapılandırılması anlamına geliyor, bu nedenle hükümet, sermaye ve endüstriden yoğun ilgi gördü.
Tsinghua-Chinese Academy of Engineering Knowledge and Intelligence Joint Research Center'ın Autonomous Driving Frontier Raporunu, teknoloji, yetenek, uygulama ve trendlerin boyutlarından otonom sürüş endüstrisinin gelişimini değerlendirmek için öneriyoruz.
Aşağıdakiler editör tarafından organize edilen ve sunulan kuru ürünlerdir:
Otonom sürüş: bilim kurgudan inişe
Otonom sürüş, yani otomobilin insansız operasyon sağlamak için sensörleri ve bilgisayar sistemlerini kullandığı akıllı sürüş. 20. yüzyılda, onlarca yıllık bir tarih oldu ve 21. yüzyılın başlangıcı, pratikliğe yakın bir eğilim gösterdi.
İnsan sürücülerin uzun vadeli sürüş pratiği anlayışıyla, İnsansız sürüş teknolojisi, "çevresel algı-karar ve planlama-kontrol ve yürütme" sürecinin anlaşılması, öğrenilmesi ve hafızasının gerçekleştirilmesi için ayrıştırılabilir.
Uluslararası Otomotiv Mühendisleri Topluluğu tarafından 2014 yılında formüle edilen SAE J3016 standardına göre, otomotiv otomasyon sistemleri altı seviyeye ayrılabilir: Seviye 0 (otomasyon yok) ~ Seviye 5 (tam otomasyon). Bu standart yalnızca ABD Ulaştırma Bakanlığı tarafından federal bir standart olarak benimsenmemiş, aynı zamanda küresel otomotiv endüstrisinin otonom sürüş düzeyini değerlendirmesi için ortak bir standart haline gelmiştir.
Teknik açıdan sürücüsüz arabalar, yazılım ve donanımı birleştiren, otomatik kontrol teknolojisini, modern algılama teknolojisini, bilgisayar teknolojisini, bilgi ve iletişim teknolojisini ve yapay zekayı kullanan karmaşık bir akıllı otomasyon sistemidir.
Stratejik bir bakış açısından, otonom sürüş, trafik güvenliğini etkili bir şekilde artırabilen, enerji tasarrufu ve emisyon azaltımı sağlayabilen, trafik sıkışıklığını ortadan kaldırabilen ve endüstriyel dönüşümü teşvik edebilen daha güçlü hareketliliğe sahiptir.
KPMG: Otonom sürüş teknolojisi, 2014 ve 2030 yılları arasında araba kazalarından kaynaklanan küresel ölüm oranını 2500 azaltabilir;
IHS Otomotiv: İnsansız seri üretilen otomobiller 2025'te piyasaya sürülecek ve satışların 230.000'e ulaşacağı tahmin ediliyor;
Intel: Sürücüsüz otomobil pazarının büyüklüğü 2050 yılına kadar 7 trilyon dolara ulaşacak.
Bu nedenle, otonom araçlar çeşitli ülkelerin hükümetlerinden benzeri görülmemiş bir ilgi gördü.Yurtiçi ve yurtdışındaki kolejler ve araştırma kurumları çok fazla insan gücü ve fizik yatırdı ve büyük otomobil şirketleri, teknoloji şirketleri, otomobil parçaları tedarikçileri ve otonom araç girişimleri de Bu alandaki düzen.
Yabancı ülkelerde, insansız sürüş teknolojisinin yükselişi 1970'lerde laboratuvara kadar izlenebilir; daha sonra 1984'te DARPA (ABD Savunma İleri Araştırma Projeleri Ajansı) ve Ordu otonom kara aracı (ALV) projesinde işbirliği yaptı; aynı dönemde Amerika Birleşik Devletleri Carnegie Mellon, Stanford, MIT, vb. Gibi tanınmış üniversiteler art arda sürücüsüz otomobil araştırma çalışmalarına katıldı ve ünlü NavLab serisi akıllı araçlar Carnegie Mellon Üniversitesi'nden geldi.
2009'da Google, insansız sürüş teknolojisinin (Şoför Projesi) geliştirilmesinin başladığını duyurdu ve Mayıs 2012'de Amerika Birleşik Devletleri'nde (Nevada) ilk sürücüsüz araç yol testi iznini aldı; daha sonra Google, kendi kendine sürüş işini böldü , Bağımsız yeni bir şirket Waymo'nun kurulması. Google'ın liderliğinde, insansız sürüş alanına yeni teknik güçler girdi.
Sürücüsüz Yabancı Otomobillerin Geliştirme Atlası (Önemli Olayların Listesi)
Yabancı bilimsel araştırma kurumlarında insansız sürüş teknolojisinin araştırma ve geliştirme sürecine genel bakış
Yabancı yeni teknoloji güçlerinin sürücüsüz teknoloji araştırmalarına katkısı (Google'ı örnek olarak alınız)
Amerika Birleşik Devletleri ve gelişmiş ülkelerle karşılaştırıldığında, Çin'in sürücüsüz otomobiller üzerine araştırması, 1980'lerin sonundan itibaren biraz sonra başladı. Bağımsız araştırma ve geliştirmeye odaklanan yabancı otomobil üreticilerinden farklı olarak, Çinli otomobil üreticileri çoğunlukla sürücüsüz teknoloji geliştirmek için yerel araştırma enstitüleriyle verimli bir şekilde işbirliği yapma yöntemini benimsiyor.
2011 yılında FAW Group, Hongqi HQ3 sürücüsüz arabasını geliştirmek için Ulusal Savunma Teknolojisi Üniversitesi ile birlikte çalışarak 286 kilometrelik otoyol odaklı tam yollu sürücüsüz bir testi tamamladı; 2013 yılında Baidu sürücüsüz araba projesini başlattı ve geleneksel otomobil şirketleriyle işbirliğini geliştirdi. Sonrasında yüksek teknoloji firmaları yarışmaya katıldı.
Yerli sürücüsüz otomobil geliştirme haritası (önemli olayların listesi)
Yerli araştırma kurumlarında insansız sürüş teknolojisinin araştırma ve geliştirme sürecine genel bakış
Yerli yeni teknik güçlerin sürücüsüz teknoloji araştırmalarına katkısı (örnek olarak Baidu'yu alın)
Altı temel teknolojiye genel bakış
İnsansız araçların temel teknolojileri arasında çevresel algılama, hassas konumlandırma, karar verme ve planlama, kontrol ve yürütme, yüksek hassasiyetli haritalar ve araç ağı V2X ve insansız araç test ve doğrulama teknolojileri bulunur. Bunların arasında çevre algılama, karar verme ve planlama ile araç kontrol bağlantıları yapay zeka uygulamasını içerir.
Çevresel algılama teknolojisi
Çevresel algı, bir otomobilin vücut etrafındaki sarsılmış ve statik nesnelerin 3B yeniden yapılandırmasını gerçekleştirmek için sensör kitlerini kullanması olarak anlaşılabilir. Şu anda, çevresel algılama teknolojisi için iki teknik yol vardır: Biri Tesla tarafından temsil edilen kamera tarafından yönetilen çoklu sensör füzyon şeması, diğeri ise Google ve Baidu tarafından temsil edilen lidar ve diğer sensörler tarafından yönetiliyor. Yardımcı bir teknik çözüm olarak.
Hassas konumlandırma teknolojisi
Adından da anlaşılacağı gibi hassas konumlandırma teknolojisi, aracın eylemsiz navigasyon sistemi, tekerlek hız kodlayıcı ve yol hesaplama, uydu navigasyon sistemi ve SLAM otonom navigasyon sistemini içeren fiziksel konumunu yönlendirmesine izin vermektir.
Karar verme ve planlama teknikleri
Çevre algılama ve navigasyon alt sistemine göre, otonom aracın davranışsal karar verme ve yol planlama sistemi, bilgi işleme için verilen başlangıç noktası ve bitiş noktasını birleştirir. Şu anda, otonom sürüş kararı verme ve planlama için özel çip / bilgi işlem platformları arasında Intel-Mobileye tarafından geliştirilen EyeQX ve NVIDIA tarafından NVIDIA Drive PX serisi bulunmaktadır.
Kontrol ve Yürütme Sistemi
Araç kontrol platformu, aracın çeşitli kontrol sistemlerini kontrol eden insansız aracın temel bileşenidir. Araç kontrol sistemi iki bağlantıya bölünebilir: boylamsal kontrol (önceden belirlenen araç hızını izlemek için entegre gaz ve fren kontrol yöntemini kullanarak) ve yanal kontrol (sürücü davranışının simülasyonu ve araç dinamiklerinin analizi dahil).
Yüksek hassasiyetli harita ve araç ağı V2X
Potansiyel risklerden daha iyi kaçınmak ve araçların eğim, kavis, yön vb. Gibi karmaşık yol bilgilerini tahmin etmesine yardımcı olmak için, insansız sürüşün genellikle gerçek zamanlı yüksek hassasiyetli haritaları birleştirmesi gerekir ve bu gerçek zamanlı performans, Araçların İnterneti (V2X sistemi) aracılığıyla elde edilebilir. .
Otonom araçlarda yapay zeka uygulaması
Kendi kendine giden araba akademik etkin noktası
Bilginlerin dağılımı ve göçü
Uluslararası Dergi Konferansı'nın akademik makalelerine göre, AMiner, otonom sürüşün küresel h-endeksi sıralamasında (akademisyenlerin akademik başarılarını doğru bir şekilde yansıtan uluslararası kabul görmüş bir endeks) İLK 1000 akademisyenini hesapladı ve analiz etti ve bu alandaki akademisyenlerin haritasını çıkardı (otomatik araç) Küresel dağıtım haritası.
Otonom sürüş alanındaki akademisyenlerin küresel dağılım haritası
Çeşitli ülkelerdeki otonom sürüş yeteneklerinin istatistikleri
Bundan, bunu ulusal bir perspektiften görebiliriz, Amerika Birleşik Devletleri, otonom araç araştırma araştırmacılarının en büyük bir araya geldiği ülkedir, onu Birleşik Krallık ve Çin izlemektedir ve Kanada ve İtalya da bu alanda birçok yeteneği bir araya getirmiştir; Bölgesel bir bakış açısına göre, Batı Avrupa, otonom sürüş yeteneklerinin yoğun olduğu bir alan iken, Çin ana karası ve doğu Amerika Birleşik Devletleri de çok sayıda yeteneği çekmiştir.
Çinli Bursiyerlerin Dağılımı
Çin söz konusu olduğunda, otonom sürüş araştırma uzmanları çoğunlukla Pekin, Şangay ve Nanjing'de yoğunlaşıyor, ardından Xi'an, Changsha, Wuhan ve Chengdu geliyor.
Çeşitli ülkelerin yetenek göç haritası
Küresel otonom sürüş h-endeksi sıralamasında ilk 1000 uzman ve akademisyenin göç yolu istatistiklerine göre, Amerika Birleşik Devletleri otonom sürüş alanında önemli bir ülkedir. Yetenek girdisi ve çıktısının her ikisi de öncülük ediyor (dışarı akış, girişten biraz daha fazla), ardından Çin'den gelen yetenek girişinin çıkışı aştığı Birleşik Krallık, Almanya, Çin ve Kanada izliyor.
Küresel h-endeksi (solda) ve cinsiyete (sağda) göre otonom sürüş yeteneklerinin istatistikleri
H-endeksi endeksine göre, küresel otonom sürüş h-endeksi sıralamasında ilk 1000 akademisyen arasında, 20'den 40'a kadar akademisyenlerin sayısı en büyüğüdür (% 40), onu cinsiyetten 40'tan 60'a (% 20); Bakın, dünyadaki erkek otopilot bilginlerinin oranı% 97, kadınlarınkinden çok daha yüksek.
Çin'deki otonom sürüş yeteneklerinin h-endeksi (solda) ve cinsiyete (sağda) göre istatistiksel bir haritası
Çin'de, h-endeksi endeksi 10'dan küçük veya 10'a eşit olan akademisyenler% 69'unu oluşturuyor ve h-endeksi 60'a eşit veya 60'a eşit olan akademisyenler en azını oluşturuyor, yalnızca% 1'i oluşturuyor.
Temsilci yabancı akademisyenler
Temsilci yerli araştırma akademisyenleri
Uygulamalar ve trendler
Otonom sürüş uygulaması şu anda ağırlıklı olarak toplu taşıma, hızlı ulaşım ve yaşlılar ve engelliler için otomotiv kategorilerine yansımaktadır.
Toplu taşıma anlamında arabalara göre sıradan insanlara daha fazla fayda sağlayabilmekte, bu teknolojinin de başlangıç noktası olan yapay zeka ve otonom sürüşün getirdiği teknolojik yenilik ve rahatlığı hissetmelerini sağlamaktadır.
Bu yılın Mart ayında, Fransa'nın EasyMile sürücüsüz otobüsü EZ10, California yollarında çalışan sürücü koltuğu olmayan ilk otomobil oldu ve bu aynı zamanda California'nın yeni otonom anlaşmasından yararlanan ilk şirket oldu.
Küresel yaşlanma sorununun yoğunlaşmasıyla birlikte, otonom sürüş teknolojisi, ekspres teslimat ve diğer endüstrilerdeki işgücü eksikliğini gidermeye çalışıyor. Teknoloji olgunlaştıkça ve pazar popülaritesi arttıkça, insansız teslimat kaçınılmaz bir trend haline gelecektir.
2018'deki "618" promosyonu sırasında, JD'nin Beijing Shangdi dağıtım istasyonunda 20'den fazla dağıtım robotu göründü. Sevkiyat platformundan siparişlerin gönderilmesiyle, "618" mal için siparişleri taşıyan üç teslimat robotunun ilk partisi sırayla yola çıktı ve otomatik olarak siparişin varış noktasına koştu.
Ayrıca sürücüsüz arabalar yaşlılar ve engelliler olmak üzere iki tüketici grubunda kullanılmaya başlandı. 2012 yılında, Google çalışanları, görme yetisinin% 95'ini kaybeden Steve Mahan'ı, kendi kendine sürüş teknolojisinin büyük potansiyelini gösteren bir Google sürücüsüz arabaya koydu.
Otonom araçların gerçek inişi, bir yandan teknik mükemmelliği gerektirir. Yüksek hassasiyetli haritaların ve araba ağ sistemlerinin oluşturulması, özel bilgi işlem platformlarının / çiplerinin tanıtılması ve güvenli ve verimli karar planlama algoritmalarının ve kontrol yürütme sistemlerinin gerçekleştirilmesi dahil; Öte yandan, endüstriyel kalkınmanın güvenliğini ve sağlığını sağlarken teknolojik gelişmeyi canlandırmak için ilgili politika ve düzenlemelerin iyileştirilmesi gerekmektedir.
Editör, tarihsel kesinti perspektifinden bakıldığında, otonom sürüşün, gelecekteki verimli ve güvenli trafik işletim sistemi için bir çözüm olarak, askeri bilimsel araştırma projesinden teknoloji şirketlerinin otomotiv / seyahat alanına girmesi için bir pazarlık çipi haline geldiği sonucuna varıldığına inanıyor. Dört modernizasyonun dönüşümündeki temel konum, yıkıcı bir değer zincirinin yeniden yapılanmasına işaret ediyor (PwC Strategy &: 2030'da, dijital mobilite hizmeti endüstrisi tek başına 2,2 trilyon ABD doları pazar büyüklüğüne sahip olacak, ancak mevcut otomobil üreticilerinin Sektör karları için hesaplananlar yarıya inecek). Teknoloji şirketleri, bilişim teknolojisinin avantajlarını, pastanın bir parçasını birleştirmek ve paylaşmak için kullanmaya çalışıyor.Geleneksel otomobil şirketleri de stratejilerini ayarlamaya ve onlarla oyun oynamaya çalışıyor.
Kaynak: Akıllı şeyler
