无人驾驶汽车的发展现状与展望
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
无人驾驶汽车的发展现状与展望
课程名称:无人驾驶车辆设计理论
学生姓名:张原旗、周昕、王铭轩、张妍、王浩淼、于骁
机械与车辆学院
0引言
近年来,互联网技术的迅速发展给汽车工业带来了革命性变化的机会。与此同时,汽车智能化技术正逐步得到广泛应用,这项技术使汽车的操作更简单,行驶安全性也更好,而其中最典型也是最热门的未来应用就是无人驾驶汽车。也许这一趋势能使无人汽车比新能源汽车更早走入大众的生活。
无人驾驶车辆从广义上可以分为地面、空中、水上和水下等多种形式,但现阶段一般特指所有地面无人驾驶载体,它包括军用平台和民用平台,地面无人驾驶车辆起源于军事需求,无人驾驶车辆在军事应用领域的迅猛发展,极大地促进了世界各国研发无人驾驶车辆的热情。
无人驾驶车辆具有异常广阔的应用前景。通过车辆与车辆(V2V)以及车辆与基础设施(V2I)的通信,可以实现无人驾驶车辆与其他车辆、基础设施以及人类之间的交互。凭借这种优势,多个无人驾驶车辆之间可以完成编队,通过交叉口、多任务分配等多种方式的协作,从而形成一种全新的智能交通方式。同时在一些工作环境恶劣、劳动强度较大的领域,如矿区环境,无人驾驶车辆也已崭露头角;另外,无人驾驶车辆还可以应用在军事领域,节省人力,提高作战效率,减少人员伤亡。
汽车的智能化发展是逐步推进的,2014年美国汽车工程师学会(SAE)将汽车自动化等级定义为以下六个层次:
L0无自动驾驶(Level 0 Driver Only):完全由驾驶员控制汽车的速度和方向,没有辅助系统的干预。
L1辅助驾驶(Level 1 Assisted):驾驶员持续控制着汽车的纵向或横向的驾驶任务,另一方向的驾驶任务由辅助驾驶系统控制,如辅助泊车系统。
L2部分自动驾驶(Level 2 Partial Automation):驾驶员必须持续监测动态驾驶任务及驾驶环境。在一定的条件下,自动驾驶系统控制汽车的纵向和横向动态驾驶任务,如交通拥堵辅助系统。
L3有条件自动驾驶(Level 3 Condition Automation):驾驶员不需要持续监测动态驾驶任务和驾驶环境,但是驾驶员必须时刻处于一个可以随时恢复对汽车控制的位置。自动驾驶系统在一定的条件下可以控制汽车的纵向和横向驾驶任务,但是自动驾驶系统的性能有限,要保证驾驶员有足够的反应时间恢复对汽车的控制,如高速公路自适应巡航控制(ACC)系统。
L4高度自动驾驶(Level 4 High Automation):在一定使用条件下,汽车驾驶不需要驾驶员存在,自动驾驶系统控制着汽车的纵向和横向驾驶任务,如城区下的自动驾驶系统。
L5完全自动驾驶(Level 5 Full Automation):在所有工况行驶过程中,自动驾驶系统控制着汽车的纵向和横向驾驶任务,不需要驾驶员存在。
如今,越来越多的企业开始涉足这块领域,将尖端的 IT 技术运用到汽车领域中,希望为消费者驾车出行带来更多美好体验。麦肯锡预测,到 2025 年无人驾驶汽车可以产生 2 000 亿~ 1.9 万亿美元的产值; 市场研究公司 IHS 预测, 2035 年L5级完全无人驾驶车每年销量可达480 万辆。对任何一个行业而言,这都具有足够的市场诱惑。
1无人驾驶汽车发展现状
无人驾驶技术的发展,离不开需求和技术这两个关键因素。随着市场对汽车安全化和智能化的要求越来越高,越来越多的科研机构、车企、互联网企业、创业公司等加入了这个领域,他们走在无人驾驶技术发展前沿,使得近年来无人车辆智能化和网联化技术取得巨大进步,真正的实现无人驾驶指日可待。
1.1国外无人驾驶汽车发展现状
国外著名汽车企业及IT 行业巨头谷歌都竞相着手研发无人驾驶汽
车技术,研发进程十分迅速,不少研发车型已接近量产。在美国及欧洲,允许正在开发的自动驾驶车上路行驶正成为一种普遍现象。美国
内华达、加利福尼亚、佛罗里达及密歇根州为谷歌、奥迪等正在开发
的无人驾驶车发放了公路试验牌照。欧洲方面,德国向宝马发放了许可证,西班牙也允许无人驾驶汽车上路行驶。
GooleX实验室在2007年就开始了无人驾驶汽车研究的各项筹备工作,并在2009年利用丰田车身进行了无人驾驶汽车的初步研发工作。2012年5月,美国内华达州机动车辆管理部门(DMV)为Google无人驾驶汽车颁发了首例驾驶许可证,这也是美国首例自动驾驶汽车的路测许可。而在2014年5月,Google公司公布了其自主设计的无人驾驶汽车,虽然还处于原型阶段,但是它仍然显示出了其与众不同的创新特性。同年12月,Google完成了首辆全功能无人驾驶汽车原型。截止到2015年11月,Google研发的无人驾驶汽车共完成了209万公里的路测。Google在人工智能方面长时间的研发积淀为其无人驾驶汽车的发展奠定了良好的基础,2016年2月,NHTHA表示 Google的无人驾驶汽车采用的人工智能系统可以被视为“司机”。同年,Google自动驾驶汽车项目独立成立了新公司Waymo。虽然,Google公司是首家上路测试无人驾驶汽车的公司,并且其无人驾驶技术处于领先地位,但是Google尚未实现无人驾驶汽车的商品化,在这方面要落后于特斯拉和Uber等主要竞争对手。另外,Google公司的无人驾驶汽车所安装的智能零配件成本较高,安装在汽车顶部的64束激光雷达售价就高达7万美元,各种传感器的价格总和达到了25万美元左右,而整个无人驾驶汽车的成本总计约35万美元,过高的成本也是限制Google无人驾驶汽车商业化生产的主要因素之一。2018年1月,Waymo公司正式拿到了美国首个商业自动驾驶打车服务执照,其计划在当年商业化无人驾驶出租车服务。总体来看,Google作为最早发展无人驾驶技术的公司,其依靠自身强大的视觉系统和高精定位为主要优势,在无人驾驶研发领域处于技术领先的地位,并且,其旗下的Waymo公司已经开始与美国汽车行业的其他公司积极开展合作,逐步扩大其无人驾驶汽车的应用场景。
特斯拉作为美国另一家具有代表性的无人驾驶汽车的研发公司,其并没有像 Google那样采用完全由计算机实现自动驾驶的方式。特斯拉公司在无人驾驶汽车的研发过程中旨在通过无人驾驶帮助司机提高驾驶体验,实现相应的辅助驾驶功能,其无人自动驾驶不会完全替代驾驶员的作用和地位。特斯拉已经在其量产的商用车中,集成了部分