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      無人駕駛汽車的起源及現狀

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      《家用汽車》2017年第z2期

      摘要:無人駕駛汽車經過近50年的研究和發展,技術日趨成熟和完善,并將在2020年進入爆發期,交通系統的效率和安全性將得到極大提高。本文對國內外無人駕駛汽車的起源和最新發展現狀進行了回顧,對關鍵技術進行了闡述,對后續20年無人駕駛汽車的發展進行了展望。

      關鍵詞:無人駕駛汽車現狀;關鍵技術;展望

      無人駕駛汽車是未來智能汽車,主要利用環境感知系統來感知車輛周圍環境,并根據感知所獲得的道路、車輛位置和障礙物信息,控制車速和方向,從而使車輛安全、可靠地在道路上行駛。機構預測,無人駕駛可減少90%的交通事故、90%的通勤時間、90%的汽車數量、90%的能源消耗,每年能幫助減少汽車二氧化碳排放量約3億噸。無人駕駛汽車是汽車、人工智能與通信高度融合的產物,民用市場前景廣闊,潛在軍用價值巨大。是國家計算機科學、模式識別和智能控制技術水平的代表。無人駕駛汽車是影響3個10萬億市場(汽車、出行、社會效益)的革命性產業,是未來智慧城市最重要的組成部分。

      1國外無人駕駛汽車的起源及現狀

      國外無人駕駛汽車的研究始于20世紀70年代。美國在20世紀80年代提出ALV(自主地面車輛)計劃(8輪,駕駛環境為校園,低速),同時美國卡耐基•梅隆大學、麻省理工學院等都先后開始無人駕駛汽車的研究。由于技術過于復雜,加上各種條件的限制,之后各國都將研究的重點轉移到高速公路的民用車輛上。1995年由美國卡耐基•梅隆大學研制的無人駕駛汽車,完成了橫穿美國東西部5000多公里的州際高速公路試驗,并獲成功。2005年美國國防部舉辦“大挑戰”比賽,美國斯坦福大學工程師們改裝了一輛大眾途銳多功能車,成功穿越沙漠并通過黑暗的隧道及泥濘的河床,在崎嶇山道上長途跋涉近7個小時,最先到達終點。2014年以來,無人駕駛技術和道路測試發展迅猛。2016年9月14日,四輛福特Fusion作為優步(Uber)公司無人駕駛汽車載客“首秀”,在美國賓夕法尼亞州匹茲堡市上路測試。2016年谷歌自動駕駛汽車項目獨立成立新公司Waymo,谷歌Google開發的自動駕駛汽車(有員工監督)在現實世界中的路測里程累計已超過200萬英里(約322萬公里)。2016年10月特斯拉宣布,所有新車的硬件都具備Autopilot2.0“完全自動駕駛功能”的硬件系統(軟件系統包含多個輔助駕駛功能),包括8個360度攝像頭(視距約合250米),以及12個超聲波傳感器(能探測硬性和軟性障礙物),一個前向雷達以及一臺隨機攜帶的新款電腦,其計算能力是之前電腦的40倍,并且新的前置雷達可以穿過雨、霧和塵埃進行監測,且裝備該系統的新車價格僅增加5000~8000美元。2017年3月,特斯拉推出自動駕駛系統Autopilot8.1,達到Level3級有條件自動駕駛水平。特斯拉汽車在開啟Autopilot模式下累計已行駛2.22億英里(約3.57億公里)。

      2國內無人駕駛汽車的起源及現狀

      我國無人駕駛汽車的研究始于20世紀80年代。1989年國防科技大學研制出我國首輛智能小車。1992年我國第一輛真正意義上的無人駕駛汽車在國防科技大學誕生。2000年6月我國第四代無人駕駛汽車在國防科技大學研制試驗成功,最高時速76km/h。2010年國防科技大學和一汽成功聯合研制出紅旗旗艦無人駕駛轎車,該車裝備了攝像機、雷達,可以自己導航,不需要人做任何干預操作,在高速公路上行駛的最高穩定速度為130km/h,最高峰值速度為170km/h。2015年12月初百度順利完成無人駕駛汽車混合道路上路測試,之后宣布成立自動駕駛事業部,計劃三至五年實現商用化。另外,北汽、廣汽、上汽、長安、比亞迪也涉足無人駕駛汽車多年。

      3無人駕駛汽車的關鍵技術

      無人駕駛汽車的自動駕駛系統主要包括環境感知、定位導航和控制三大系統。環境感知系統相當于駕駛員的眼睛,是用攝像頭、超聲波傳感器、雷達等一系列部件組成的感知模塊,去感知周圍環境。定位導航系統相當于駕駛員的地圖。控制系統相當于駕駛員的大腦和手腳,分析和處理收集來的信息,并發出指令控制速度和方向,正如駕駛員駕駛車輛一樣,找到當前道路環境下的預瞄點,并控制。另外,無人駕駛汽車還需要車聯網等系統的支持,以實現高效、安全運行。要實現真正的無人駕駛,感知技術的突破是關鍵。2015年10月特斯拉發布軟件版本7.0,該版本的自動輔助駕駛是通過圖像識別為主,雷達只是輔助的手段實現,但隨之也發生了兩起自動輔助駕駛沒能避免的致命車禍。隨后軟件版本8.0對感知技術方案進行了徹底改造:改為雷達識別為主,圖像為輔的方式。感知周邊車輛的能力是原來的6倍,識別前方障礙物的能力大大增強,類似的道路中障礙物事故沒有再次出現。特斯拉和谷歌代表兩種感知技術路徑。谷歌的高分辨率地圖,是用其街景車和探測車測繪的,包括整個城市高精確度的經緯度以及每個位置的三維信息。之后使用雷達和高精度地圖對車輛行進路線進行規劃,并遵守交通規則,可以抵達該城市的任何地方,但僅限于該城市。盡管感知技術路徑不同,但目前采用的都是靜態感知。而自動駕駛一定要預測下面的幾秒鐘甚至更長時間里會發生什么,不然沒有提前量來保障行駛安全。提高感知系統的性能,目前來看主要有兩條路徑,一種是讓方法變得更靈活,即通過技術攻關提高對不確定性情況或因素的智能感知水平;另一種是讓經驗變得更可靠,看到的東西越來越多,能處理的也越來越多,經驗豐富時就會判斷更準確,通過已經確定的信息不斷修正不確定的信息。這都有賴于深度學習的應用,而深度學習還沒有進入大量應用的階段。

      4無人駕駛汽車還需解決的其它問題

      除了技術問題和公路環境(如電子路標)問題,無人駕駛還要面對來自法規和市場等方面的挑戰。2017年5月德國上議院通過了一項法規,準許無人駕駛汽車在德國公路上行駛。不過,這項法規要求任何時候都需要有人類駕駛員坐在駕駛席上,以準備隨時對車輛進行控制。而在美國,已有14個州頒布了自動駕駛法律。另外,無人駕駛安全性的問題是大家最為關注的話題。美國機動工程師協會SAEL5的基本要求包括動態駕駛任務DDT,動態駕駛任務支援DDTFALLBACK,設計適用范圍ODD。其中爭議最大的莫過于設計適用范圍(OperationalDesignDomain),包括系統安全運行道路類型、地理范圍、速度范圍、系統的操作環境(天氣,白天和夜間等)、其他領域的限制。自動駕駛系統應該在設計適用范圍能夠安全運行,當偏離ODD時,車輛應以最小風險的狀態過渡。無人駕駛的普及化是一個緩慢的過程,包括技術的進一步突破,法令的通過,以及乘客由于駕駛意外產生的心理陰影的消除。

      5無人駕駛汽車的未來展望

      美國機動工程師協會SAE將無人駕駛汽車的等級分為5級。0級無自動駕駛功能;1級是對方向盤或加減速中的一項進行輔助,如自適應巡航控制系統等;2級是對方向盤和加減速中的多項進行輔助,但司機必須隨時待命,以便在自動系統停止工作時馬上接管,如交通擁堵或高速公路輔助駕駛等;3級是有條件自動駕駛,人提供適當應答,如高速公路自動駕駛等;4級/5級才是真正的無人駕駛(其中4級為高度自動駕駛,需限定道路和環境;5級為完全自動駕駛),無需司機或乘客的干預或協助由出發地駛達目的地。目前所有車企都達到1級,大部分車企只達到2級,在無人駕駛汽車領域最為領先的特斯拉和谷歌公司也只達到3級。據預測,2020年無人駕駛或將進入爆發期。2017年5月特斯拉預計其自動駕駛系統將在2年后達到5級,屆時特斯拉汽車將能夠自主地從洛杉磯開到紐約,途中“無需人工觸碰”。豐田力爭在2020年左右實現自動駕駛汽車的商品化。大眾也將在2020年推出輝騰電動版,采用最新的自動駕駛技術。此外,奔馳、通用、現代、起亞以及中國自主品牌巨頭上汽、長安,都計劃于2020年推出搭載自己最新自動駕駛技術的量產車型。寶馬、福特、沃爾沃則將自動駕駛量產車的推出時間選擇在了2021年,國內汽車巨頭一汽、北汽、吉利則將推出時間點定在2025年。除此以外,要實現無人駕駛,還要結合各種結構化環境探索商業發展路徑,如高速公路環境、城市環境和特殊環境下的應用,特別是城市環境下的無人駕駛將成為下一階段研究重點,摩根士丹利分析師預測,2030年共享出行市場(租借無人駕駛汽車)的市場規模有望達到2.6萬億美元。

      6結語

      無人駕駛汽車是未來汽車發展的方向,是智能科技發展的必然產物。無人駕駛汽車尤其適合從事共享汽車(租借無人駕駛汽車)和長途高速運輸,可極大地提高交通系統的效率和安全性。根據各大車企的研發計劃,2020年全球將迎來自動駕駛汽車的爆發期。美國IHS汽車信息咨詢公司曾發表報告指出,到2025年,全球無人駕駛汽車銷量將達60萬輛,在接下來的10年中銷量將以每年43%的速度持續增長;到2035年,全球無人駕駛汽車將達2100萬輛。

      參考文獻

      [1]陳慧巖等.無人駕駛汽車概論[M].北京:理工大學出版社,2014.

      [2]劉少山等.第一本無人駕駛技術書[M].北京:電子工業出版社,2017.

      作者:張宇航 單位:武漢經濟技術開發區第一中學

      家用汽車雜志責任編輯:張雨    閱讀:人次
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