2023-06-06 自动驾驶

马斯克最近来咱们种花家逛了逛,而且带来了许多好消息:

1. 特斯拉上海超级工厂Q3动工,明年就能投产。

2. 特斯拉将会重点控制成本,有望大幅度降价。

以后自动驾驶的电车就离咱们的生活越来越近了。说到自动驾驶,让我用不太精准的语言来说说是怎么回事。

自动驾驶的理想在我们脑海已经存在了很久很久。从神仙姐姐们腾云驾雾到科幻片中的各种酷炫座驾,都表达了人们想毫不费力交通的美好愿望。在航空领域,自动驾驶已经非常普及。但是道路交通状况更复杂,因此进展也比较慢。

国际汽车工程师协会SAE International 将自动驾驶分为6个级别

如果汽车转向和加速操作是驾驶员全权控制,那么此车型就属于0级,哪怕汽车能够自动熄灯、控制温度、语音控制...

如果汽车能在部分场景下实现自动驾驶,系统能够控制转向和加速,就属于1级,也就是辅助驾驶。目前国内上市的许多车型都属于辅助驾驶。

如果由系统全权控制转向和加速,驾驶员只是监督或者在复杂路况下接管驾驶任务,汽车就实现部分自动化,属于2级

级别更高的自动驾驶(3~5级)中,系统则逐步取代驾驶员,实现路况监督、复杂路况驾驶和全部路况和驾驶模式的掌管。最终实现不需要方向盘和刹车的智能移动座舱

理想很美好,标准很完善,剩下的问题就是怎么实现自动驾驶呢?

首先得感谢互联网带来的大数据。路况大数据,是通过早期联网的汽车在路上采集的。特斯拉的自动驾驶牛逼之处在于他们销量高。谷歌用了4年积累了250万千米的数据,特斯拉只需要15分钟就搞定了。

这位自动驾驶员的耳朵是雷达,眼睛是摄像头传感器。比如,特斯拉上就安装了6个摄像头传感器。摄像头、雷达和激光传感器收集到的路况信息,结合精准地图、车联网和车辆本身的信息,形成了决策的信息基础。

自动驾驶实际上是类人驾驶。汽车通过大数据学习人类的驾驶决策,综合分析当下路况,从而形成自己的轨迹规划,比如避开障碍或者红灯停车。然后执行决策,比如控制刹车和油门减速,或者转动方向盘。从大数据学习到驾驶决策执行,是通过神经处理单元(NPU)进行的。

摄像头拍下的数据,会传送到图像处理器(ISP)上,将RGB三原色的数据,转化成复杂的图像信息。再通过图形处理器(GPU)将图片和动画进行渲染,形成中控屏幕上看到的路况信息,进行人机交互。

如今自动驾驶技术已经日趋成熟。各国的法律法规也日趋完善。麦肯锡预期到2030年,自动驾驶技术的普及将为汽车工业带来30%的新增产值。电车和自动驾驶有望成为下一个经济增长点。也希望特斯拉早日降价,让大众,包括没钱的我,早日享受到科技的红利。

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