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搭乘5G AI“新基建”東風,科目三機器人電子教練來了?

發布日期:2020-5-15   點擊次數:2754

 伴隨著國內新基建在七大領域的逐步落地,使以5G、(AI)人工智能、車聯網以及工業互聯網等領域得到了迅速的發展機會,其中駕駛培訓的自動化及智能化也將隨著新基建的落地也步入了快車道發展。說到駕培科目三機器人電子教練(嘻哈學車),不得不關注自動駕駛技術,那是機器人電子教練上路首要考慮的安全保障問題,也是各廠商需要突破的技術壁壘。 

 

 智能化分級標準是將車輛的轉向、加減速控制、激烈駕駛以及路況判斷能力進行衡量分級,把駕駛智能情況分為了L0~L5共五個等級,其中L0是人工駕駛,說白了就是自己開,跟自動駕駛不沾邊。

 

L1叫輔助駕駛,大部分情況下由駕駛員操作車輛,但在特定情況下可以讓車輛控制轉向和加速操作,咱們車上常見的定速巡航、車道偏離預警系統都算在L1范疇內。

 

嘻哈學車機器人電子教練資料圖

 

L2為半自動化駕駛,車輛自動化操作更多,人工干預更少。以此類推,到了L5級別才算得上真正的全自動駕駛,科幻電影里那些在車里喝茶、聊天、看電影的情景坐的其實就是這類車。但就目前來說,大部分量產車型的智能化水平只達到L2等級,像車道保持系統、ACC自適應巡航等駕駛輔助系統其實也只是L2標準的入門條件。

 

L3及更高級別則對系統具有更高的要求。

 

特斯拉在去年的時候發布了一份Autopilot自動輔助駕駛系統安全報告,特斯拉表示:”2019年第一季度,在使用Autopilot的情況下,每行駛287萬英里(約合462萬公里),我們登記一起事故。對于那些沒有Autopilot的駕駛員,每行駛176萬英里(約合283萬公里),我們登記一起事故。相比之下,NHTSA(美國高速公路交通安全管理局)的最新數據顯示,在美國,每43.6萬英里(約合70萬公里)就有一起汽車撞車事故。”

 

隨著駕駛輔助系統的出現,可控的安全報告數據可能成為一個值得全行業關注的有趣指標。

 

那么對于即將步入社會開車的準駕駛員們,如何在學習駕駛技能的同時,還能夠保證足夠的安全呢?目前科目二考試的場地訓練,相對來說在封閉的區域,且在低速的情況下進行固定項目的訓練,國內較多的電子教練產品均具備了安全輔助控制硬件及系統支持。但是對于科目三級別的道路駕駛技能訓練,目前絕大多數訓練場地都是在實際行駛道路,所以強制要求必須要有安全員跟車,那么在這種情況下如果能達到自動駕駛的L2級別,那么不僅在科目三訓練的時候得到有效的安全保障,同時在應對未來的裝有自動駕駛駕駛技術的汽車的時候也能更好的實現“人車合一”。

 

目前所述的輔助駕駛主要指先進駕駛輔助系統(Advanced Driver AssistantSystem),簡稱ADAS。該系統包含了如下的相關技術子系統:

 

1、導航系統

2、實時交通系統TMC(Traffic Message Channel)

3、電子警察系統ISA(Intelligent Speed Adaptation或Intelligent Speed Advice)

4、車聯網系統VSA(Vehicular Communication Systems)

5、車輛檢測VD(Vihicle Detection ):在僅基于視覺的模式下,VD目前要能檢測70米遠的車輛,并能持續跟蹤到100米開外。但在大霧、極端天氣及攝像頭被阻擋的情況下,VD是不可用的,但能提示用戶不可用。

6、自適應巡航控制ACC(Adaptive Cruise Control):ACC一般都基于雷達或激光技術?,F在可以基于視覺/相機技術。

7、其他如車道保持系統、自動緊急制動系統、側視輔助系統、自動泊車輔助系統等也可以算作駕駛輔助系統的一部分。

 

那么在駕駛員考試的科目三道路考試項目中,我們的輔助駕駛及主動安全系統能夠做哪些事情呢?雖然針對自動駕駛在技術上已經有了相當豐富的儲備,但是對于還未具備駕照的準駕駛員們,又有哪些實用的功能?

 

放在首位的應該算是安全輔助功能,對于復雜的科目三道路環境,安全可靠的主動安全控制系統將可有效避免學員因為緊張或者注意力偏移導致的事故發生,而這些輔助功能,在目前裝有輔助駕駛的車輛上,應該算是基本配置,例如駕駛員注意力識別及提醒、車輛行進方向障礙物識別及提示、安全速度控制及制動系統,以及安全駕駛培訓指導功能等。

 

我們目前從公開信息可知,如果想要自動駕駛在道路上足夠的安全,是與裝有安全輔助功能以及自動駕駛系統的車輛在真實道路使用的結果決定的,那么目前在市面上尚不具備完全自動駕駛的真實道路,同時裝有自動駕駛系統的車輛也不足夠多,所以在這種情況下,國內IT巨頭,分別上線自動駕駛仿真系統,該系統的大規模應用將大大加速自動駕駛機器人的人工智能訓練庫的充實,目前國內的百度Apollo技術框架、華為智能網聯解決方案、騰訊的自動駕駛仿真系統TAD Sim,以及阿里達摩院發布的“混合式仿真測試平臺”均是為國內交通實況設計的大規模仿真訓練系統。這些系統其實就是自動駕駛的核心大腦,通過訓練完成的自動駕駛系統就是給車輛安裝了聰明的“大腦芯片”。

 

對于科目三道路訓練來說,其實不僅要配置高級別的智能硬件設備,還需要給這些硬件一個強大的大腦芯片,這一套“硬件+軟件+核心大腦芯片”的方案為我們的安全訓練,以及未來輕松的使用帶有自動駕駛系統的車輛提供了強大的支撐。

 

用新基建助推現有駕培機器人產業發展是行業各大廠商首要思考的問題,嘻哈人期望不久的將來,駕校教練車在實際道路上都能夠天地互聯、車車互聯、車管互聯、車人互聯,從而使學員與機器安全暢快的相互“交流”著,將我們學車進入全息AI互聯網時代。

 

 


來源:嘻哈學車產品研發中心

作者:徐仙教授、張全雷

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