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IMS2024中国智能制造发展论坛

智能汽车的进化 从辅助驾驶到无人驾驶

  2017年12月19日  

  随着智能网联技术的逐步发展,智能汽车也开始逐渐走进人们的视野。无论对汽车行业是否了解,大家都知道车辆自动化方面有三个名词:辅助驾驶、自动驾驶、无人驾驶。辅助驾驶作为智能汽车进化的起点,其应用已经较为普遍,而作为重要发展节点的无人驾驶似乎迟迟不能推广应用。这其中的原因是什么?辅助驾驶、自动驾驶和无人驾驶之间有什么区别?今天小编就带大家看看智能汽车的进化史。

辅助驾驶

  辅助驾驶一般使用汽车驾驶辅助系统,顾名思义,它的存在就是为了给司机驾驶的过程中一个辅助支持,保证司机的驾驶安全。目前的技术来看,驾驶辅助系统有车道保持辅助系统、自动泊车辅助系统、刹车辅助系统、倒车辅助系统和行车辅助系统。但前向启创CEO熊志亮认为:驾驶辅助系统,并不单单是指车道保持辅助系统、自动泊车辅助系统、刹车辅助系统、倒车辅助系统和行车辅助系统,除此之外,一些主动安全的技术,应该也归于驾驶辅助系统当中,比如说前车避撞系统、疲劳驾驶检测、夜视辅助、行人避撞等等。这样的驾驶辅助系统才能帮助人们更安全的驾车,养成一个健康的驾驶习惯。

  比起自动泊车这样看起来较为“高大上”的汽车驾驶辅助系统,初级的驾驶辅助系统早就普及,因为它早就成为车辆的标配功能,在物理底层默默工作,大家很少有留意到。例如,ABS刹车防抱死,ESP电子稳定控制和牵引力控制系统。随着技术普及的加快,早期的驾驶辅助系统都开始升级了,今年大家提出一个技术概念,也许就在明年应用到市售车型上了。例如定速巡航功能,之前是靠司机的人为操作来决定启动、停止和车速,现在进化为自适应巡航功能,打开之后可以随着前车速度自动加速减速,甚至跟着前车变道。

  辅助驾驶系统虽然比较“好用”,但其在国内的推行还不是特别广泛。除了价格上的劣势——一台Mobileye的价格在美国需要849美元,而在中国则需要17800RMB,汽车文化差异的不同也导致了各种问题。宣传推广力度不够更加成为驾驶辅助产品销售的绊脚石。不过中国的汽车市场庞大,辅助驾驶技术的推广还是很有前景的。

 自动驾驶

  很多人对自动驾驶和辅助驾驶的分界线不是很明了,但业界对自动驾驶已有比较明确的划分。其中,一个明显的界线是需要人工监控(辅助驾驶)还是由机器监控(自动驾驶)。驾驶员是否需要关注交通和控制车辆和责任划分就是区别二者的最大差距。

  自动驾驶系统不需要驾驶员关注驾驶情况,只需要在系统退出后接管车辆即可。自动驾驶过程中责任事故归主机厂。自动驾驶除了实现辅助驾驶的大部分功能外,允许驾驶员不再关注交通和控制车辆,但仍需要驾驶员坐在车里。

  沃尔沃根据自动化水平的高低区分了四个无人驾驶的阶段:

  第一阶段是驾驶员辅助,驾驶员辅助系统能为驾驶员在驾驶时提供必要的信息采集,在关键时候,给予清晰的、精确的警告,相关技术有:车道偏离警告(LDW),正面碰撞警告(FCW)和盲点报警系统。

  第二阶段是半自动驾驶,驾驶员在得到警告后,仍然没能做出相应措施时,半自动系统能让在汽车自动做出相应反应。相关技术有:紧急自动刹车(AEB),紧急车道辅助(ELA)。

  第三阶段是高度自动驾驶。该系统能在驾驶员监控的情况下,让汽车提供长时间或短时间的自动控制行驶,这个阶段目前还比较初级。

  第四阶段:完全自动驾驶,在无需驾驶员监控的情况下,汽车可以完全实现自动驾驶,意味着驾驶员可以在车上从事其他活动,如上网办公、娱乐或者休息。

  自动驾驶的发展也是近几年的事情,目前市场只能达到沃尔沃所分的第一阶段。持怀疑态度的人士认为,自动驾驶技术至少现阶段依然不成熟,无法与驾车人对交通状况诸多因素、特别是突发事件的综合判断相比。但是美国IHS汽车信息咨询公司高级分析师杰里米·卡尔森就认为“自动化汽车可以为美国节省数千亿美元的交通事故成本,交通拥堵成本以及运输过程中以人力提高生产力的成本。但它也可能使客运和货运过程涉及的数百万人失去工作。如果自动化汽车足够可靠,总有一天政府或将禁止人类驾驶员驾车,因为美国每年90%以上的交通事故人员伤亡是由驾驶员失误导致的。”

无人驾驶

  无人驾驶与前两者最明显的区别就是没驾驶员。现在的技术并非不能做到无人驾驶,最近就有消息表明无人驾驶地铁将于本月底开始运行。但汽车厂商对自动驾驶和无人驾驶更多的是持保守态度,包括行业标准。如此严格都是对生命的尊重。例如经典的哲学问题火车困境如果被写入无人驾驶的代码中,无论自动驾驶的判断规则怎样规定(撞向哪一方),此时都会受到无数攻击。

  无人驾驶主要运用在交通运输等商用车上,比如城市公交车等。根据预测,无人驾驶汽车约在2021-2022实现商用,此外据波士顿咨询公司预计,到2035年,全球无人驾驶汽车的销量将达1200万辆,到2050年,市场规模将超过40万亿元。百度、谷歌、腾讯、特斯拉、英特尔、英伟达等国内外巨头企业纷纷投入重金研发相关技术。

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