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    两核心,五层次,多要素,一张图总览无人驾驶汽车产业链
    时间:2020-04-22  来源:www.jfqx.com  阅读:1113

    最近,我一直在整理无人驾驶的产业链。无人驾驶无所不包。我希望能简明系统地展示无人驾驶的核心和要素,并阐明每个要素之间的逻辑关系。

    一张图片总结如下:

    智能与互联网连接

    无人驾驶汽车,确切地说,叫做“智能互联网连接车”,主要包括“智能”和“互联网连接”两个核心。其主要目的是实现车辆的自动驾驶,最终达到无人驾驶状态。

    “智能”包括“感知与定位”、“计算与决策”和“执行”三个层次,符合汽车电子中“传感器-控制器-执行器”的最基本逻辑关系,还包括“智能驾驶舱”层。

    “互联网连接”主要包括“通信和网络技术”层,即实现V2X(车辆对一切)车辆联网。“感知和定位”感知和定位包括几个要素,如车辆传感器、全球导航卫星系统全球卫星导航、基于微机电系统的惯性测量单元惯性传感器和高精度地图。

    车载传感器主要分为激光雷达(机械式和固体式)、毫米波雷达(主要包括24千兆赫的中短距离和77千兆赫的中长距离)、超声波雷达(安装在车前车后,UPA雷达安装在侧面)、车载摄像机(分为单眼、双目和广角)、恶劣天气条件下的红外传感器。

    目前世界上有四套卫星导航系统,通常称为全球导航卫星系统,包括美国的全球定位系统、中国的北斗系统、欧洲的伽利略系统和俄罗斯的全球导航卫星系统。无人飞行器需要通过全球导航卫星系统接收器、机载惯性测量组合惯性传感器和高精度地图(道路网络的精确三维表示)输出实时和高精度的三维位置、速度和姿态信息,以实现厘米级定位和导航。

    "计算和决策,执行"

    接收来自传感和定位层的数据,通过车载芯片或车外的云进行计算,并进行预测,从而进行路径规划。最后,向汽车的动力、转向、制动、照明等系统(执行层)发出指令,自动实现汽车的加减速、转向、制动等无人操作。

    完成这一系列动作的实质实际上是人工智能人工智能,汽车的人工智能芯片是实现无人驾驶的核心要素。人工智能芯片主要有两种:一种是基于传统冯诺依曼体系结构的现场可编程门阵列(FPGA)和专用集成电路(ASIC)芯片,另一种是模仿人脑神经元结构的类脑芯片。目前,FPGA和ASIC芯片被广泛应用于无人驾驶。

    Unmanual算法可分为三类:场景识别、路径规划和车辆控制,每一类都由多种算法组成。根据选定的场景,建立相应的模型,然后进行大数据验证,最终由芯片实现。

    汽车的内存主要分为两种类型:易失性,即断电后内存中的信息丢失;非易失性,即断电后信息仍然存在(与非闪存和或非闪存)。无人驾驶汽车对三种存储方式有很大的需求。

    云计算可以集中资源和服务。只要汽车连接到互联网,它们就可以方便快捷地访问各种基于云的应用信息。边缘计算将确保无人驾驶汽车的安全,也是无人驾驶汽车在无网络和紧急情况下的重要组成部分。

    “云”主要指云,即集成平台。

    车辆联网是无人驾驶网络层的核心,即通过现代信息通信技术,将车辆的三个层次“云管端”完全互联,最终实现“车路协调”的目的。

    “云”主要指云,即集成平台。

    “管道”主要指网络,针对车内,逐渐从CAN总线过渡到以太网;对于外部车辆,目前有两种通信标准,即非蜂窝DSRC和蜂窝C-V2X。C-V2X是5G应用中最重要的商业场景之一。

    DSRC是由美国电气和电子工程师学会建立的,是美国大力提倡的一种通信技术。V2

    无人驾驶汽车的交互界面将无处不在,从全液晶仪表到一台机器上的多个屏幕。未来,屏幕将被“非屏幕形式”(全息、智能玻璃、平视显示器等)所取代。)。

    个性化和情绪化是智能驾驶舱发展的一个重要方面。用户的状态通过指纹验证、语音手势交互、3D面部扫描、眼睛跟踪和生物传感器(心跳等)来确定。)来改变照明、气味、声音、音乐、图像等。在车上匹配用户的情绪,从而满足用户的个性化和情感需求。

    汽车座椅也变得更加流畅和舒适。

    机遇无处不在

    无人驾驶,在很大程度上属于出行移动性范畴,与5G、大数据、人工智能、云计算等当前热点交叉。

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