輔助駕駛≠自動駕駛 自動駕駛事故的反思

  糾錯  2021/8/18 10:47:00  糾錯 推薦指數: ★★★   加入收藏

圖片來自于網絡

結合國內自動駕駛分級來看,我們認為現階段L0到L2級別其實沒有任何爭議,也已經完全實現。因為他們不受地域、環境、其他交通參與者的變化影響,是完全自主駕駛的輔助分支。但現階段來看,那些掛著L3級別硬件打著L2.5級自動駕駛擦邊球的車型才是一些風險的根源。它們在操作上已經給了駕駛者自動駕駛的錯覺,因為較為可靠的操作以及安全優先的設定,會讓駕駛者忽略一些潛在危險。但本質上來說,國內道路環境、交通參與者素質等方面與海外有著不同。很多快速發展的區域,道路建設日新月異,路標施劃可能也不完整。如果駕駛者放權給車輛就會非常危險,若以特斯拉為例,國內外因為自動駕駛發生的事故更是不勝枚舉。

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再有就是L3、L4級別的自動駕駛,其實個人認為可能在3-5年后,國內的大部分區域就能實現L3級別的自動駕駛,而像北京大興近年來也開放了不少L3、L4級的自動駕駛路段,甚至最近還開放了一段10公里的高速路。目前像很多企業都在做更高級自動駕駛的技術研發,例如百度阿波羅經過5代產品積累了上千萬公里的無人駕駛數據信息,車輛都具備大量冗余攝像頭和算力設備。監控車輛的“駕駛者”也都是經過培訓的專業人員,行駛路線也都在規定的測試區域內。像這樣完備的技術驗證,完全可以實現安全可靠的L3級和L4級自動駕駛。至于L4級由于目前國內的道路環境和車輛數量等原因還暫時不太實用,畢竟保守點也不是什么壞事。

既然已經有廠家通過大量的數據積累形成L3、L4級自動駕駛閉環,那么其他車企是否也可以效仿實現數據共享呢?個人感覺短期內還很難畢竟數據共享要建立在相同的算法之下,同時高精地圖、車輛硬件、算力等方面也要有個入門門檻,但目前行業內顯然沒有達成共識。這就像我們要玩一個游戲,但你起碼硬件得滿足,同時驅動也得支持才行。但反觀目前的主流技術路線,我認為還需要一些時間,就以目前走的比較靠前的品牌舉例。

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首先蔚來(NOP)和小鵬(NGP)現階段的自動駕駛技術路線較為接近,都是依賴導航系統、高精地圖、系統算法的深度融合,使車輛在高精地圖覆蓋范圍內的大部分高速公路及城市高架路,能按照導航規劃路徑實現自動匯入主路、在主路中巡航行駛并智能選擇最優車道、根據導航規劃自動切換至下一條高速/高架、自動駛離主路等操作。簡單來說就是靠著毫米波雷達+簡單的視覺成像+高精地圖+運算處理實現部分自動駕駛。當然不少廠家也是走的這樣的技術路線,但它們這種保守的搭配很快會遇到硬件瓶頸、處理信息量瓶頸、高精地圖更新慢等等問題,當然安全方面也不能做到絕對完美。不過很快也會迎來新產品,因為目前小鵬和蔚來也都在搗鼓各家的激光雷達車型,好不好用還得將來再論。

特斯拉(NOA)則是另辟蹊徑的一家,他們的技術路線否定了像激光雷達、毫米波雷達一類的硬件,而是通過更強大的視覺攝像頭+視覺神經網絡+實時高速運算來實現自動駕駛。復雜一點說,特斯拉的自動駕駛更像所見即所得,前方的道路信息、路邊的車輛、各種交通參與者、道路的走向甚至信號燈等都要進行實時的信息運算,對于處理器硬件的要求和視覺神經網絡的成熟度非常高。但是相比前者來看它的單車制造成本會低一些。當然特斯拉的這套系統也是雙刃劍,經過無數輛特斯拉車型學習過的路線,都會回傳到云端信息中心,一些敏感的城市信息將毫無保留的長傳,但所有的車主也將獲得最新的信息,這比高精地圖的更新效率要快得多。簡單來說,蔚來小鵬的系統像安卓手機,硬件卡的死死的,但好不好用要看軟件的支持和優化,“”過熱、卡、死機”可能就是問題。特斯拉的這套系統更像IOS,它靠著強大的后臺優化,可以不那么依賴硬件,但視覺神經網絡的高級運算,也并不能做到百分百的安全可靠,要不也不會出現那么多的事故。

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