5G自动驾驶出租车,敢不敢去坐坐?

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近日,蜉蝣君看到一则新闻:武汉有42辆自动驾驶出租车已上路,市民可免费预约乘坐!

最近几年,自动驾驶早已从往昔喧嚣的狂热,化作寂静的蛰伏与蓄力,这么快就又爆发了?

 

 

我们先来看看这则新闻的一些细节:

1. 确实是车辆自动驾驶的,方向盘,油门,刹车均由车辆来自主操控。

2. 驾驶座有老司机随时准备在紧急情况下接管车辆,副驾驶座有工程师随时进行技术支持。

3. 通过5G和4G网络实时上传行车数据给后台,每公里约产生20GB的数据量。

4. 自动驾驶在武汉经济技术开发区的22个主要停靠点之间测试运行。

可以看出,这大体上是一个级别在L3到L4之间的自动驾驶,也就是车辆自动驾驶,司机的眼睛能看点别的了,手也不用放在方向盘上了,但还是要集中精力,随时准备接管车辆,挽狂澜于既倒。

 

 

如上图所示,美国汽车工程师协会定义的自动驾驶5级模型,是目前认可度最高的自动驾驶分级定义。

L0:纯人工驾驶,无任何自动化。

L1:辅助驾驶,比如我们常说的ABS,ESP,还有定速巡航、自适应巡航及车道保持辅助等功能都属于L1级自动驾驶的范畴。

L2:系统能够把L1的多个技术融合起来,完成部分驾驶任务,但司机仍需将双手双脚放在方向盘及刹车上随时待命。

L3:本级别基本可以称为自动驾驶了,机器已经可以独立完成几乎全部的驾驶操作。人类驾驶员放开手脚,睁一只眼闭一只眼了,但仍需要随时准备应对机器无法处理的情况。

L4:本级别的自动驾驶已经不需要人类干预了,但只适用于于部分场景,如高速公路上,或者一些封闭的限定区域,如园区、景区、矿山、农场等。

L5:在任何场景下都完全自动驾驶,是真正的无人驾驶阶段,不需要人类驾驶员,连方向盘、油门、刹车踏板等也都不再需要了。

目前,对于封闭的限定区域,如园区,景区、矿山等场景的自动驾驶已经越来越多,但在公共道路上的商用自动驾驶多徘徊在L2和L3之间,原因就是路况复杂,安全责任重大。

 

 

本次武汉自动驾驶出租车,就是在保证安全的前提下,对于在城区开放道路上L3到L4级别自动驾驶技术的测试和商用化探索。

蜉蝣君认为,要在开放道路上实现高度的自动驾驶,技术上需要分三步走。

第一步是自主安全驾驶。也就是,汽车在和外界不进行任何通信的情况下,完全凭自身的判断,就可以实现安全的自动驾驶。

要实现自主安全驾驶,打铁还要自身硬,车辆需要武装到牙齿,装配摄像头、激光雷达、毫米波雷达、高精度定位等设备,眼观六路,耳听八方,才能收集到足够的环境信息。

 

 

有了这些信息还远远不够,还需要再加上强大的车载电脑和自动驾驶系统,对这些输入进行环境感知,判断和决策,才能实现安全的自动驾驶。

这一步至关重要,因为无线网络虽然可以提供很多的辅助信息,但只是锦上添花,网络还可能有延迟和中断,唯有自身强大起来,才能要将命运完全掌握在自己手中。

本次武汉的自动驾驶出租车,正是在这一步上的测试和完善,5G网络的作用,仅限于回传那每公里20GB的数据,这些数据最终的用途,还是进行智能驾驶系统的训练,从而强化车自身的驾驶技能。

第二步,就是通过网络,输入外界的辅助信息,让自动驾驶更高效。

这一阶段就包含高清3D地图自下载自更新,实时路况信息播报,以及和交通系统设施的信息同步,从而让自动驾驶的决策更精准。

 

 

比如,本次在武汉的自动驾驶汽车是完全靠机器视觉判断红绿灯的,刹车有些急,但如果交通部门大数据系统接入之后,车辆就能预先知道每个红绿灯“读秒”信息,规划最优路线,达到一路绿灯的最高境界。

这一步作为辅助手段,和第一步可以并行进行。

第三步,车与车自主联网,协商驾驶,让道路通行效率更优。

车联网,让车与车之间互联,相互告知彼此的路线和速度,快速预警突发情况,并整体规划行车路线,让道路的使用率更高。

 

 

通过下面这张图可以看出,有了车联网,车辆之间会直接通信,在第一时间对其他车辆进行提示和预警,对于驾驶安全有非常大的辅助作用。

 

 

随着车联网的应用,以后在高速路上,所有的车可以互相协调到同样的车速,以非常近的车距,组成密集队列,相对静止地向前行驶。

这样既避免了堵车,又能对道路利用率达到最高。所以,以后路上的车流,可能是这样的。

 

 

上面的后两个步骤,也就是我们常说的车与网络(V2N),车与道路基础设施(V2I),车与车(V2V),车与人(V2P)之间的通信,统称为车联万物(V2X)。

 

 

在5G的R16版本,已经支持了上述的车辆编队,高级驾驶,外延传感,以及远程驾驶等场景。

 

 

 

 

然而,自动驾驶技术的成熟,基础设施的完善,还只是万里长征的第一步。

更重要的是法律法规的制定,以及大众心理上对自动驾驶的认可。这是一个更为漫长的过程,需要不断上下求索。

敢问路在何方,路在脚下。

 
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