智能汽车现状及发展机遇
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智能汽车定义:在普通汽车的基础上增加先进的传感器(雷达、摄像等)、控制器、执行器等装置,通过车载传感系统和信息终端实现车与X(人、车、路、云等)智能信息交换,具备智能环境感知能力,能够自动分析汽车行驶的安全及危险状态,按照人的意志到达目的地,最终实现替代人来操作新一代汽车。
无人驾驶智能汽车是未来智能交通的重要组成部分
政策鼎立扶持,无人驾驶加速推进。目前,以日、美、欧为代表的发达国家均在加大力度扶持无人驾驶的推进。比如美国高速公路交通安全管理局明确支持大量智能化等级2/3级的项目研究,尤其是人因相关的研究,包含自动驾驶系统与驾驶员驾驶模式切换过程及自动驾驶过程驾驶员行为等。研究报告日本则是提出自动驾驶汽车战略目标,明确将于2021-2030年实现自动驾驶系统Level3/4系统研发及市场应用,最终建设完成世界安全且最畅通的道路目标。
目前,国内在发展智能汽车领域的政策力度也逐步加大。调查报告体现在多部门协力发布支持政策。如工信部将物联网作为重点立项,科技部将搭建全国联网大型交通管理平台作为重点;此外,国家自然科学基金委从2009年开始举办“智能车未来挑战赛”。
核心技术背景。综合来看,无人驾驶汽车技术涵盖传感系统(雷达、精确定位、环境感知、网联通讯)、中央决策(机器学习系统与中枢决策系统)及控制系统(制动系统、变速系统及辅助转向)三大类。
智能汽车技术背景
具体来看,目前应用较为成熟的ADAS系统包括辅助控制系统、环境感知系统及环境识别及决策系统。其中环境识别及决策系统是最高阶级,也是目前尚待突破的方向。
辅助控制系统:目前比较具有代表性的自动巡航系统、自动刹车系统,自动停车系统作为独立的系统都已经比较成熟,而且很多普通有人驾驶汽车已经应用,以帮助驾驶者更好驾驶。辅助控制系统的成熟是通向未来无人驾驶技术的必经之路。
辅助控制系统简介
环境感知系统:在不同纬度、不同距离、不同角度探测周围路况、动态障碍物为智能驾驶提供全面的数据基础。根据距离和纬度的不同分为以下各个雷达及成像系统:
环境感知系统
环境识别及决策系统:主要包括学习感知结果建立路况模型、根据障碍进行驾驶决策、根据动态障碍物进行驾驶计划,为无人驾驶的终极技术追求。然而,仅仅依靠深度学习能力的神经网络技术尚无法实现无人驾驶的最终突破,其还依赖电子的地图精确度及无盲点的精准定位能力的提升。
ADAS普及阶段
成本较高导致ADAS渗透率不高。由于成本较高,目前ADAS在欧美日等汽车工业发达国家的渗透率也不高,且主要装配在奔驰、宝马等豪华品牌汽车上。
ADAS渗透率较低
互联网&科技公司与传统车企共舞。基于无人驾驶的重大发展空间,互联网&科技公司与传统企业纷纷积极布局。其中,互联网科技公司在汽车制造方面有着天然优势,并且这些巨头公司均给予无人驾驶相关的前端科技足够重视。而汽车制造商普遍认为高度共享及无人驾驶是未来汽车产业发展的大方向。在一部分整车制造商看好新兴科技助力其开发先进车型的同时,也有一部分传统车企尝试以车辆销售为主的核心业务格局。
科技公司与汽车制造商动态
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