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無人駕駛汽車盛會 世界智能駕駛挑戰賽

無人駕駛汽車盛會 世界智能駕駛挑戰賽

[愛卡汽車 科技頻道 原創]

無人駕駛是汽車發展的最高形式,也是智能駕駛追求的最終目標。近日,天津市人民政府在汽車技術研究中心主辦了首屆世界智能駕駛挑戰賽,讓我們一起來看看這場別開生面的比賽有何亮點?

一、何為世界智能駕駛挑戰賽?

前面提到智能駕駛是未來汽車發展方向,的科研機構和汽車相關事業單位自然不想錯過這樣的發展浪潮。為了響應國家科技引領、創新驅動的發展戰略,推動智能交通產業進步,天津市人民政府聯合工程院等單位共同主辦了這項賽事。

世界智能駕駛挑戰賽以「智能改變世界,創新驅動未來」為主題,致力於打造世界級智能汽車品牌賽事,搭建全球性智能汽車交流平台,構建國際化技術實踐評測標尺。參賽的62支隊伍涵蓋了賓士、寶馬、奧迪、沃爾沃等眾多汽車品牌,相信隨著時間的發展,世界智能駕駛挑戰賽的影響力會越來越大。

二、智能駕駛挑戰賽挑戰的是什麼?

世界智能駕駛挑戰賽由無人駕駛組、智能輔助組和信息安全組三個組別構成。

無人駕駛組比賽設置了15個關鍵測試區,測試項目包括住宅區啟動、隧道行駛、施工繞行、掉頭行駛等內容。

智能輔助組比賽包括自動泊車(AP)、自動緊急剎車(AEB)、車道偏離預警與保持(LDW&LKA)三個測試項目,這一比賽主要針對裝有智能輔助駕駛系統的車輛進行評測,從而為消費者提供汽車智能化水平的信息,這一比賽的參賽隊伍包括沃爾沃、賓士、寶馬、奧迪、豐田、特斯拉等汽車廠商。我們之前也做過類似的測試,您可以點擊愛卡試驗室(10)主動安全功能安全嗎?查看詳細內容。

信息安全組比賽主要針對具有智能化功能的汽車進行信息安全的攻防測評,從而推動全球汽車信息安全技術進步和發展。關於這一點您可以看看360專家是如何破解特斯拉汽車的。

三、讓我們來看看的自動駕駛技術如何?

此次參加世界智能駕駛挑戰賽無人駕駛組的隊伍共有18支,全部都來自高校或汽車相關企業隊伍,在無人駕駛組,世界智能駕駛挑戰賽更像是「智能駕駛挑戰賽」。從硬體設備種類來看,各支參賽隊伍基本相同,車輛感測器主要包括激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達、攝像頭等,用高精度GPS作為定位設備。部分車輛還安裝有慣性導航設備,當GPS信號丟失時慣性導航設備會介入。

這輛由軍事交通學院打造的無人駕駛車就是非常典型的代表,讓我們一起來看看這輛車是如何來實現無人駕駛功能的。在外觀方面,整車同普通車型最大的不同便是車頂的「帽子」。

車頂的裝置是整車感測器中最重要的一個——激光雷達。

關於激光雷達,我們之前有非常詳細的介紹,您可以點擊助力無人駕駛 現階段激光雷達體系解析查看相關內容,我在這裡就不做詳細介紹了。

激光雷達通過發出/接收激光線束來偵測車輛周圍情況,圖中所示的64線激光雷達每秒鐘會收集120萬左右的點雲數據,這些點雲數據會為車輛自動駕駛提供重要參考。

在車輛前部還布置有毫米波雷達,用來偵測車輛前部障礙物,相比激光雷達,毫米波雷達受天氣影響更小,價格也更加便宜,與激光雷達起到互補作用。

這輛由軍事交通學院打造的無人駕駛汽車可謂是所有參賽車輛中最為「金貴」的一輛了,除了車頂布置有一個64線激光雷達外,在車輛的前臉兩側還分別布置有一個單線束激光雷達。

根據品牌和性能差異,目前激光雷達如果線束衡量價格的話,平均每線束在1-3萬元,激光雷達的數量越多整車成本自然是越高,但是俗話說得好,沒有花錢的不是,激光雷達的數量越多,車輛對周圍情況探測就越為詳細,無人駕駛的性能就會越高。

前面提到的激光雷達和毫米波雷達更多是為了識別物體的形態,在物體紋理方面,更多是靠攝像頭來實現。將物體的形態與紋理結合便能呈現出更為真實的道路情況。

在特斯拉Autopilot 2.0硬體系統中,攝像頭的數量達到了8個,其中3個前置攝像頭分為長焦、正常和廣角三個種類,目的便是覆蓋不同的識別範圍。在此次無人駕駛挑戰賽中,大部分車隊都設置了2個攝像頭,相比特斯拉的Autopilot 2.0系統雖然少了很多是因為大部分參賽車輛都有激光雷達作為感測器,這是特斯拉Autopilot 2.0系統所不具備的。

與特斯拉布置三種不同視野範圍的攝像頭不同,大部分參賽車輛選擇布置兩個不同視角的攝像頭,其中視角較低的攝像頭用於識別車道線、障礙物等,視角較高攝像頭識別信號燈、路牌等。

在18支參賽隊伍中更多的是像北航江鈴踏歌這樣的「樸素」車隊。

激光感測器雖然也有應用,但是僅僅是在車頭處布置一個單束激光感測器。

車頂處的慣性導航系統用於GPS信號丟失時使用,幫助車輛在無信號狀態下導航,信號丟失這種情況多發生在隧道行駛時。

粗暴的轉向控制機構並沒有採用其他車隊常見的線控方式,而是採用了外置機械機構,這種設置體現出了資金不足的無奈。

編輯點評:自動駕駛功能的實現其實不是什麼困難的事情,如何在有限的成本下實現較高性能的無人駕駛,並將之應用到量產車上是現階段汽車企業需要面對的問題,當然,這個問題不只是針對汽車廠商。

目前的無人駕駛大致分為兩個陣營,一個是以特斯拉為代表,感測器選擇為攝像頭+毫米波雷達/超聲波雷達,另一個陣營就是今天我們所看到的,感測器選擇為激光雷達+攝像頭+毫米波雷達/超聲波雷達。在硬體設備高度相似的情況下,數據處理與演算法成為不同車隊最主要的差別,這也是無人駕駛技術核心所在。

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