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京雄高速支持自动驾驶 智慧交通雄安做到了!

7月11日,在寻找中国创客第四季夏季峰会“掌握智能出行时代的话语权”论坛上,将门创投创始合伙人杜枫称,传统汽车领域,欧美领先了100多年,但在自动驾驶领域,我们与世界同步。

该论坛由松禾资本合伙人汪洋担任主持人,小鹏汽车副总裁何涛、Roadstar.ai创始人兼首席科学家周光、景驰科技运营副总裁张力、小马智行Pony.ai COO胡闻、将门创投创始合伙人杜枫等嘉宾参与讨论。

场景很多 无人驾驶不是“你死我活”

如今,在智能出行领域群雄逐鹿,是谁站在了智能出行领域的顶端?将门创投创始合伙人杜枫表示:“智能出行是一个新的万亿级市场,不是绝对的‘你死我活’。新势力上来了,并不意味着旧势力就要死去。”

小鹏汽车副总裁何涛也认为,未来智能出行的市场非常大,产业结构非常深,每个创业公司都能有一定的角色。而现在蛋糕非常小,远远不到分蛋糕的时候。

Roadstar.ai创始人兼首席科学家周光称,无人驾驶是万亿级市场,1%的市场足以养活今天的公司。

在景驰科技运营副总裁张力看来,在未来应用场景里,L4有很多合作模式以及不同的做法。包括无人驾驶出行、高速货运、扫地车、清洁车或者园区摆渡车等。

小马智行Pony.ai COO胡闻表示,经高净值客户数量与当前车的销量数据估算,市场和购买力有巨大潜力。

相应的法律、伦理问题都将得到妥善解决

在传统汽车工业方面,我国与汽车大国还有较大差距。现在,随着新能源汽车的到来,我国能否弯道超车?

对此,将门创投创始合伙人杜枫称,传统汽车领域,欧美领先了100多年。但在自动驾驶领域,我们与世界同步。小马智行Pony.ai COO胡闻也表示,“战争并不像我们想的那样需要攻坚,本质上大家起跑线差得并不远。”

小鹏汽车副总裁何涛认为,目前我们要突破的点是,如何让用户接受新能源汽车,让充电更快捷方便,驾驶体验更好。

而随着无人驾驶的发展,未来伦理道德、法律问题也会相应增多。景驰科技运营副总裁张力称,有了无人驾驶,未来很多东西会改变。如人坐在车里,人是最安全的,走在路上的人变得比较危险,那保险是卖给路人还是车里的人呢?

Roadstar.ai创始人兼首席科学家周光表示,相信随着无人驾驶的普及,相对应的伦理、法律法规问题都会得到妥善解决,技术的进步是不可阻挡的。

此外,胡闻称,无人驾驶本质上是一个牵扯人命的复杂系统。系统的前提是要选好应用范围,规范条件,如行人较少,速度不能太快。

【京雄高速】108公里、支持自动驾驶!京雄高速最新消息来啦

近日,北京市住建委、市发改委、市交通委三部门集中调度27个重点交通工程项目,据透露,备受关注的京雄高速北京段已经取得前期工作函、设计方案批复以及两省市接线协议,正申报立项,计划四季度开工。

京雄高速北京段全长约32公里

京雄高速北京段全长约32公里,主要位于房山区,起点为西南五环京良路立交往北1.6公里处,向西跨越永定河后进入房山区,最终向南延伸至市界与京雄高速河北段相接。北京市住建委方面透露,京雄高速北京段已经取得前期工作函、设计方案批复以及两省市接线协议,正申报立项。国道109新线高速公路(六环-市界)计划二季度开工,该工程主要位于门头沟区,全长约65公里,当前设计方案已稳定,取得环评、用地预审。

京雄高速河北段76公里今年计划开工

3月19日,记者从河北省2019年高速公路建设新闻发布会上获悉,今年全省高速公路建设计划完成投资552亿元,建设里程1172公里,其中续建项目12条段、840公里;新开工建设6条段、332公里;计划建成通车5条段、217公里。

其中计划开工项目有京雄高速河北段76公里、荣乌新线京台至京港澳段73公里、京德高速新机场至津石高速段87公里、张北至尚义高速72.3公里、新机场北线高速廊坊段10公里、青兰高速涉县至冀晋界改扩建段13.8公里。

专用车道可实现车路协同和自动驾驶

在设计特点上,京雄高速将贯穿智慧创新理念,内侧两条车道作为智慧驾驶专用车道,能够实现车路协同和自动驾驶,同时进行基础设施数字化和智慧收费方面的研究应用。

实现从雄安出发60分钟到达北京

京雄高速公路是雄安新区规划纲要确定的构建“四纵三横”区域高速公路网的重点项目。雄安新区规划纲要明确,将完善雄安新区与外部连通的高速公路、干线公路网,构建“四纵三横”区域高速公路网。其中,“四纵”为京港澳高速、大广高速、京雄高速、新机场至德州高速,“三横”为荣乌高速新线、津雄高速、津石高速。

届时,通过高速公路网将实现从雄安新区出发60分钟到达北京、天津,90分钟到达石家庄。


来源:综合自北京日报、河北日报

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京雄高速将设自动驾驶车道,内侧两车道为智慧驾驶专用车道

目前,自动驾驶领域的技术难题,就是在对周围物体的识别上,需要收集大量图片信息对车辆进行“训练”,使其在绝大多数情境下都能准确识别前方为何物。但外界的很多因素都有可能干扰系统的正常判断,因此需要通过“车路协同”的规划,在道路上布设大量的传感器、雷达等硬件,将道路的信息通过一定形式的数据传输给即将行驶至该路段的无人驾驶机动车,供其提前预判,因此车路协同可以说是无人驾驶的必备条件。

昨日上午,北京市交通委、首发集团相关负责人做客北京交通广播“治堵大家谈”栏目时透露,今年,北京市共有31项交通基础设施重点工程,围绕京津冀协同发展、大兴国际机场建设、城市副中心建设、冬奥会服务保障等任务。其中长安街西延工程将于今年“十一”之前贯通,大兴国际机场高速、大兴国际机场北线高速、京礼高速(延崇高速山区段)将于今年完工,京雄高速、国道109高速将开工。值得关注的是,京雄高速还将设置智慧驾驶专用车道,能够实现车路协同和自动驾驶。

关注1:北京高速公路在建里程为160公里

据市交通委工程协调与市场监管处副处长张伟介绍,今年北京市共有31项市级交通重点工程,包括高速公路工程7项,普通公路工程4项,城市道路工程12项,公交枢纽4项,公交设施4项。今年北京市的高速公路在建里程为160公里,总投资超过200亿。

记者注意到,这些交通工程覆盖在城市东南西北各个方向。其中,东部地区,服务环球影城的东六环立交年底建成,京哈立交抓紧建设。广渠路东延工程明年完工,东夏园交通枢纽、九棵树西路年内开工。西部地区,长安街西延工程将于今年“十一”之前贯通,打通西部快速通道。备受关注的109新线高速年内开工,计划2023年开通。

南部地区,北京大兴国际机场高速、北京大兴国际机场北线高速今年6月底实现通车。北部地区,延崇高速山区段今年年底建成。北清路、安立路提级改造工程也将于年内开工建设,计划2024年完工。

关注2:109新线高速到门头沟最西仅1小时

记者了解到,作为北京正西方向快速通道,109新线高速也在今年的开工建设项目之列,预计2023年开通。109新线高速全线都在门头沟区,西起西六环军庄立交,一直向西延伸至市界,与河北张涿高速相接,道路全长65.5公里,全线设计车速每小时80公里,从西六环到斋堂标准6车道。

109新线高速地处山区,地质条件复杂,桥隧比达到80%-90%,设置了三处隧道群,是目前北京里程最长、工程规模最大的山区高速公路,也是华北地区乃至全国罕见的大型公路隧道群。

109新线高速北京段通车后,将作为一条带动西部区域旅游发展的放射性通道,可将灵山、妙峰山、百花山等风景区串联起来。未来,从西六环至门头沟最西边的清水镇,可由现在的3个半小时减少至1小时,解决山区百姓出行难的问题。

■ 焦点:京雄高速设“智慧”车道

据首发集团科技和规划设计部副部长周晓红介绍,今年年内京雄高速将实现实质性开工。作为雄安新区规划中的一条纵向高速,京雄高速完工通车后,将实现雄安新区与北京的快速联系,同时在北京西南方向新增一条放射线,缓解北京西南方向既有交通压力。

根据规划,京雄高速的起点位于西南五环京良路立交往北1.6公里处,向西跨越永定河后进入房山区,最终向南延伸至市界与京雄高速河北段相接。其中,北京段全长27公里,河北段70公里左右,双向均为八车道。在绿色生态方面,考虑到京雄高速穿越永定河等生态区,设计上将采用大跨径高架桥,尽量减少桥墩布设,桥下空间恢复成城市绿地,同时对路面雨水进行单独收集排放。

值得注意的是,京雄高速的设计将智慧创新理念贯穿始终,其内侧两条车道作为智慧驾驶专用车道,能够实现车路协同和自动驾驶,同时进行基础设施数字化和智慧收费方面的研究应用。记者了解到,所谓的“车路协同”是实现机动车自动驾驶的一种重要手段。


为什么自动驾驶车会比普通车舒适?

不少人认为自动驾驶车的舒适程度肯定会大打折扣。驾驶员一旦由人类换成了机器人,很可能会经常急刹车或是无法稳定控制车体。更何况,没有了人类司机,乘客也许心理上会感到不安全,也很有可能晕车。

但大家不要忘了,自动驾驶车是为了智能出行重新定义的,从车辆控制到车内设计,以上这些问题工程师们自然会逐一帮你解决。

我们来重新定义“舒适”。

下面这张图里,蓝颜色的区域代表传统汽车对舒适的定义。基本分为:车内空气质量、噪音、温度以及震动。这些都比较容易理解。

我们再来看红色区域,也就是自动驾驶车对舒适的定义。

Disturbances:对干扰的控制。干扰分为两种。第一种来自路况的干扰,比如坑洼不平的路面。这种干扰一般造成的是垂直方向的颠簸,频率比较高,但颠簸程度比较小。自动驾驶车会设计特殊的座椅,尽量减小颠簸程度。同时也可以探测到路面上明显的坑洼,提前躲避。

Apparent Safety:也就是人类乘客心理感受到的安全程度。即使自动驾驶车行驶得十分安全,但是如果人类乘客心理上觉得距离前面的车太近,或是觉得速度过快,甚至是挑选了一条不太安全的街道行驶,也仍是不合格的驾驶体验。

因为人类的标准很难量化,这一领域仍需要大量研究。比较简单的解决办法是,找到更多的人类公认的老司机来驾驶自动驾驶车,把他们的数据作为“黄金标准”作为对比,从而调整机器人的路线。

墨尔本皇家理工大学的震动实验室

Motion sickness:晕车。人类如果自己开车,一般不太会晕车。但是如果作为乘客,坐在车里一直盯着手机,就很容易晕车。

解决办法:

为乘客在车内提供路线信息屏幕。研究证明,信息可以给人类一种安全感。如果屏幕上显示5秒之后汽车会右转,乘客心理上就会有所准备,晕车程度就会减小。

保证车厢有足够大的窗户。乘客如果能经常望一望窗外,就不会只盯着手机或是其他不会移动的物体,就能减小晕车的感觉。

运用横向控制以及连续曲率。除了上述的油门和刹车问题,方向盘把控不好的司机也很容易让乘客晕车。下图是规划中常用的自行车模型。k就是曲率。有连续性的曲率可以减少向心力的变化,从而能增加舒适感。

自动驾驶车需要做大量实验,衡量乘客在车里坐的时间和疲倦程度,身体是否会随着车的颠簸或转弯有强烈晃动,是否感到紧张,是否可以长时间执行一些活动,比如看手机、读书、甚至小睡一会,是否会有不适感。

P.S.写书计划

扩展阅读:

ISO 2631和BS 6841

Griffin的Handbook of Human Vibration

论文“Motion Sickness with Fully Roll-Compensated Lateral Oscillation: Effect of Oscillation Frequency”(2009)

自动驾驶汽车有哪些?

自动驾驶或自动驾驶汽车的概念曾经是一种想象。然而,自动化使人们能够乘坐一辆无人驾驶的汽车旅行。可以理解,整个过程并不容易,我们不能否认谷歌在开发与生产和操作相关的必要软件方面的广泛贡献。如果我们考虑这些车的操作,很明显,自励的汽车利用雷达的传感器,以及GPS,连接到他们的环境意识和根据,navigator发挥其作用,以确保一个安全、舒适的旅行目的地。这些车最重要的特点是,这些车里的数字地图考虑了传感器的输入,这样他们就能适应车外发生的变化,以便沿着正确的方向行驶。

对自动驾驶汽车提供的服务进行批判性分析:

在使用一个产品之前,你应该了解它的优缺点,并根据比例来决定是继续使用还是拒绝使用。如果我们考虑一下自驾汽车的利弊,我们就能更好地了解它的寿命。正反两方面的细节如下:

优点:

由于导航和感觉输入将足够精确,以执行适当的速度感应,事故发生的可能性会更小。

由于缺乏人为干扰,交通系统将会得到很好的协调,即使在不久的将来,交通系统也会变得更加依赖技术以规避拥堵。

这些汽车为旅行者提供了一个合适的舒适区和奢侈品,其中包括娱乐、体育等方面的精细方法。

缺点:

这是一个众所周知的事实,这些汽车将昂贵的普通人使用。

有可能被黑客入侵的系统,通过这个过程,他们可以操纵旅行的流程来制造一个问题。

恐怖组织可以使用这些汽车在不同的地方制造炸弹爆炸。

这是一个事实,与自驾汽车有几个优点,但是,一个人不能否认与它有关的缺点。很明显的一个事实是,在引进这些汽车后,司机将会失去他们的工作,而这是完全不可取的。因此,在使用产品之前,最好先分析不同的角度。

概述:

自动驾驶汽车技术仍在发展中。许多公司,如谷歌,福特,日产,丰田都在研究这个概念。

基本上,它包括使用电子传感器(IR,接近度,压力等)来收集周围的数据作为输入。然后,这些数据被输入到汽车的ECU(你可以说是大脑),在计算每一件东西时,它会给其他汽车部件提供进一步的输入。

自动驾驶汽车既没有方向盘也没有加速器。他们将在车顶上安装一个巨大的天线,用来对汽车进行地理标记。没有网络脊椎骨,就等于垃圾。

例如,一辆汽车在路上行驶,传感器感知到前方的物体。这取决于汽车的大小,距离,相对运动。它采用了PIEV(感知、互动、评估、意志)的概念。

就目前而言,这方面的发展有许多限制。最重要的是:

1-较小的物体(婴儿、动物)不能被ECU评估。

2-在速度限制、没有人为干预等方面存在法律问题

3-安全操作网络

总之,这项技术还有很长的路要走。

自动驾驶汽车的技术原理

一般来说,自动变速器的挡位分为P、R、N、D、2、1或L等。P(Parking):用作停车之用,它是利用机械装置去锁紧汽车的。转动部分,使汽车不能移动。当汽车需要在一固定位置上停留一段较长时间,或在停靠之后离开车辆前,应该拉好手制动及将拨杆推进“P”的位置上。要注意的是:车辆一定要在完全停止时才可使用P挡,要不然自动变速器的机械部分会受到损坏。另外,自动变速轿车上装置空挡启动开关,使得汽车只能在“P”或“N”挡才能启动发动机,以避免在其他挡位上误启动时使汽车突然前窜。R(Reverse):倒挡,车辆倒后之用。通常要按下拨杆上的保险按钮,才可将拨杆移至“R”挡。要注意的是:当车辆尚未完全停定时,绝对不可以强行转至“R”挡,否则变速器会受到严重损坏。N(Neutral):空挡。将拨杆置于“N”挡上,发动机与变速器之间的动力已经切断分离。如短暂停留可将拨杆置于此挡并拉出手制动杆,右脚可移离刹车踏板稍作休息。D(Drive):前进挡,用在一般道路行驶。由于各国车型有不同的设计;所以“D”挡一般包括从1挡至高挡或者2挡至高挡,并会因车速及负荷的变化而自动换挡。将拨杆放置在“D”挡上,驾车者控制车速快慢只要控制好油门踏板就可以了。

一、需要的条件:

1、交通标志规范化、统一化,电脑可以清晰识别。现在全国交通标志是完全统一的,圈圈叉叉,蓝底白底,各代表什么意思都清晰简单,任何司机一看就能识别。但问题是,这些标志十分不规范,同一个简单的“单行道”交通标志,有的画的硕大无比,有的又画得十分苗条,有的蓝色近乎墨黑,有的蓝色则又近乎银白。作为人,一眼看去就知道是单行道,但是电脑哪里能清楚区分,要是把“单行道”误认为“直行”标志,那麻烦就大了。而几乎任何一个标志都存在这类问题。要让汽车完全自动驾驶,对这个问题就不能有任何含糊。问题的解决之道有二,一是对全国的交通标志进行彻底的清理,使之规范、统一,二是对汽车电脑的识别系统进行超级优化,使之能够准确识别而不出错误。还有一种特殊的交通标志即交警指挥,他们左右手和手臂都是标志,每个交警都不一样,他们的指挥也自然各各不同。要想让电脑可以清晰识别其指挥,最佳的办法是交警指挥时,手中有一些特殊但统一的标志,或者干脆掌握着一个微型模拟电脑。 

2、GPS导航的极度精确。现在GPS导航不是什么新鲜东西,但是其精确度非常糟糕,往往走过路口十几米了,导航仪才说,“前方50米路口左转”。对于人来说,马上就能判断导航不准确,跟实际情况不符。但作为自动驾驶中的汽车,它必须完全按照导航仪行进,即令有1米的判断误差,也极可能酿成重大的交通事故。其导航精度,误差只能允许在1厘米之内。这只能有赖于新一代卫星技术的提高,在未来50年内,实现平民化的精确的导航应该不是什么大难题,毕竟,几年之前,从地球上发射一枚导弹击中轨道上的卫星就已不是问题,从美国发射一枚洲际导弹打到印度某人家里也不是什么难题。现在只是需要把这种技术降低成本,实现普及。而卫星的精确导航,实际上不过是依赖计算机的高速运算罢了。 

3、无所不在的数字自动化。现在的数字自动化已处处可见,很多手机都有语音识别功能,你只需要喊一声“阿玲”,手机就开始自动拨打“阿玲”的号码,这是微不足道的技术。在50年后,数字自动化也许无处不在,你喊一声“开门”,房门识别出你的声音便自动打开;你说一声“开灯”,灯打开了;你说“开电脑”,电脑开了。而你说“开车”,房间内部的通讯装置就将指令传达到车库里的汽车——无论车库有多远都无所谓了。汽车开到车库闸口,自动停下来刷缴费卡,然后再开到你的面前。它识别出你之后并打开车门。这种细枝末节的技术,如果有工厂愿意投入资金研发生产,2010年就可以变成现实。 

4、汽车对道路上的人和物体的识别与判断。我们不能指望几十年之后人人遵守交通规则,马路上干净得只剩下来往的汽车,这种景象再过五百年可能也实现不了。路上有一只猫经过,或者有一只死鱼躺在那里,或者一个塑料娃娃被遗弃在路边,或者一个小孩骑自行车准备横穿马路。对于人来说,上面的情况或者直接开过去,或者停车,或者慢行,都能在一秒之内做出判断,但对于电脑来说,上面四件事物是非常难以区分的。小孩过不过来,猫过不过去,电脑都不好判断。但这也并非难题,汽车可以通过数学函数进行计算,算出汽车以何种速度行进不会撞上上述任何有着一定速度的事物。这需要设计极其准确的函数,还需要计算机反应极其敏捷,在几微妙里就可以判断形势、纳入计算,并得出汽车速度、方向的结论。 

5、自动驾驶汽车大规模进入市场。所有条件都具备时,还必须有自动驾驶汽车出现。这种汽车的本质是一台会行走的电脑。现在的自动档汽车,档位、离合实现了自动化,对于自动驾驶汽车,还需要方向盘自动化、刹车自动化、油门自动化。五者都实现自动化时,就是一部全自动汽车。方向盘可以由GPS导航仪控制,一直行驶在规定路线即可。刹车、油门是同样的加减速技术,与汽车对道路上情况判断能力,属于同样的技术。目前飞机实现了自动驾驶,因为空中基本没有障碍物,这和陆地不同。火星着陆器也实现了完全自动驾驶,但其行动速度极其缓慢,判断一个普通的石块,也需要耗费它十几分钟的运算。汽车自动驾驶,需要电脑运行速度、智能水平起码比现在提高两倍。

大家看好哪些自动驾驶公司?

第一梯队

第一梯队的主要有两家:

第一家公司Momenta相对低调,但团队和实际进展却名声响于行业内。他们目前执掌研发的联合创始人,是目标检测和图像识别领域先进框架Faster R-CNN和ResNet的作者任少卿。

在我看来Momenta是一家被严重低估的公司。他们的目标是打造自动驾驶大脑,所以不止走了一条看起来更快能实现的L3之路,L4以上的自动驾驶也在研发。在实际进展方面,Momenta先L3,跟车厂供应商合作,走特斯拉模式,然后再L4。Momenta还得到奔驰母公司戴姆勒、蔚来汽车的产业资本的加持,依靠资本+资源,可能会更快走通技术方案的商业闭环。

这种“闭环”也在最近半年进一步得到资本认可,据称Momenta目前已累计完成融资超过2亿美金,估值超过10亿美金,推进速度和进展十分惊人。

第二家公司是Pony.ai,就是彭军和楼教主联手创业的小马智行。他们当前估值已接近10亿美元,还获得了北京路测牌照,同时跟广汽达成战略合作,招揽了一帮大牛建起自动驾驶研究院。

在技术方面,Pony.ai开始使用32线激光雷达完成64线甚至128线才能达到的效果。当然更被关注的八卦依然是楼教主。之前有传闻称,教主中道改意,出走小马加盟滴滴,出任滴滴外卖CTO,甚至有人亲眼目睹教主频繁进出滴滴。

然而真相是:滴滴外卖和Pony.ai同住一栋楼而已。

总之,在过去半年竞速里,Pony.ai和Momenta已经闪出了一个身位。

第二梯队

第二梯队估值围绕6亿美元上下波动,相比起上一轮,整体也有2-3倍增长。

首先是景驰科技。景驰自创业以来,势头汹涌,团队分工配置也相对健全,特别对于这个技术与落地并重,产品和资源同举的行业,前CEO王劲的作用不可谓不关键。

然而百度的精准一击,对景驰造成了不可承受的影响。所幸王劲之变后,景驰迅速度过了动荡期,也吸引了一批高级人才加盟,公司重新进入了稳定发展阶段。

另一家RoadStar.ai,近期刚宣布了一轮1.28亿美元的融资,投后估值5亿美元左右。他们是一家百度车厂开出的无人车公司,主打L4以上自动驾驶。但去年早些时候就开始的融资,进展算不上一帆风顺,而且如今领投方双湖资本的4000万美元,原计划似乎也更偏向另一家公司一些,但后来那家公司风云突变,RoadStar.ai守得云开见月明。

除了乘用自动驾驶,还有几家货运相关的无人车公司也在该梯队中。

图森未来在去年年底官宣了一轮Composite Capital Management领投的5500万美元融资,据说当时投后估值就达到了4.5亿美元。图森未来最近一次对外亮相是无人集卡在港口的应用,意味着图森开始进入商业化试运营阶段,但现在没有更多融资的进展可分享。

在货运自动驾驶领域,2018年上半年最受关注的可能要属何晓飞创办的飞步科技。飞步科技主打轻卡货运,方案落地中包含了城际、高速等场景,而且货运相关的高级辅助驾驶可能会最先对外推出。他们之所以受关注,还有另一个原因是全栈技术中还包括的专为自动驾驶研发的AI芯片。


第三梯队

此外,还有几家更为低调的无人车公司,估值在3亿美元维度。但比起上一轮也有3倍以上的推进。

同样出身百度系的领骏科技,该团队5月对外发布的“完全看不出经过改装”的无人驾驶原型车,在一辆国产SUV基础上,领骏实现了整套自动驾驶方案,转向过弯、高速场景、收费站等均在路测中顺畅实现。最引人注目的是,领骏无人车将所有传感器“隐藏”,头顶没有醒目的激光雷达,可能会成为车厂追求的目标。

相似思路的还有领骏创始人杨文利的“老战友”倪凯。他们在百度都是最早一批无人车团队成员,倪凯创办禾多科技后,也是以L4降维应用L3的思路在推进,目前融资进展可获悉的比较有限,但听说跟车厂签到了大单。

另外“闷声发财”的或许还有吴甘沙,驭势科技在今年上半年的新闻并不多,但在无人驾驶清扫、摆渡车和停车场等有限场景的自动驾驶方面,具体落地案例一个接一个,资本方面的消息可能也快了。

与驭势科技落地场景相类似的是酷哇机器人,这家已在长沙橘子洲头落地无人驾驶扫地车的公司,近两月来气势汹汹,而且还在落地中找到了长沙中联重科这样的环境产业龙头。最近,酷哇宣布了一轮1.35亿元的B轮融资。

OMT:巨头在侧

最后,同步一下BAT们的自动驾驶进展:

百度,起步最早,积累和探索也最丰富,Apollo亦在业内打响了名气和口碑,但陆奇的走,影响很大,不仅影响的是Apollo的对外发展,也影响着百度工程师的心绪。

目前,百度自动驾驶技术方面启用了“老百度”陈竞凯,这位首席架构师性格谦和、为人低调,内部颇有口碑,也深受李彦宏信任,但能否握稳百度无人车的方向盘,需要一些时间来给出答案。

腾讯,进展最快,去年年底完成了组织框架搭建,今年在满世界挖人推进,L3、L4并行,L3方面会最先推出产品,而且腾讯以深圳为大本营,已经拿到了深圳的第一张路测牌照。

阿里巴巴,BAT中布局最晚,实际进展也对外透露不多,半年来最大进展是透露了团队由阿里AI实验室首席科学家王刚在领导,目前团队规模50多人。

最后的最后,华为也在进行自动驾驶研发布局,但进展可能更慢——因为华为还在为团队找leader呢。

总之,目前天下大势就是这样,再过半年可能就要分出胜负,最关键的时间点也已经来临。

辅助驾驶,自动驾驶和无人驾驶的区别

驾驶辅助包括不少功能,其中比较有代表性的比如自适应定速巡航(也就是ACC),是用于定速跟车前进;又比如车道保持,能够将车辆保持在车道内行驶。这两者相结合就是最新的堵车驾驶辅助系统,在堵车环境中能够控制车辆的方向和走停。
而自动驾驶除了实现驾驶辅助的基本所有功能外,还可以允许驾驶员将注意力从交通情况和控制车辆中解放出来做其它事情。但是,驾驶员仍需要坐在车里,在自动驾驶系统尚未启动或者退出时控制车辆。而无人驾驶则可以没有驾驶员,完全的车辆自主驾驶。

智能汽车与自动驾驶汽车的区别是什么?

对智能驾驶技术进行分解可以看到:智能驾驶的网络导航,解决我们在哪里、到哪里、走哪条道路中的哪条车道等问题;

  自主驾驶是在智能系统控制下,完成车道保持、超车并道、红灯停绿灯行、灯语笛语交互等驾驶行为;人工干预,就是说驾驶员在智能系统的一系列提示下,对实际的道路情况做出相应的反应。

  驾驶辅助包括不少功能,其中比较有代表性的比如自适应定速巡航(也就是ACC),是用于定速跟车前进;又比如车道保持,能够将车辆保持在车道内行驶。

  这两者相结合就是最新的堵车驾驶辅助系统,在堵车环境中能够控制车辆的方向和走停。

  首先可以确定的是,目前特斯拉的所谓自动驾驶系统,更准确的应该叫做“驾驶辅助系统”。

  自动车道保持是一个驾驶辅助功能,会帮助车辆保持在行驶车道内,结合‘自适应巡航’的智能安全跟车,这会使长途驾驶更加轻松。当然,驾驶员仍需要观察周围情况,并且随时准备接管车辆。

  Model S现在有了强大的自动泊车功能,驾驶者可以不用担心复杂和困难的侧方停车了。当在城市周围低速行驶时,一旦特斯拉检测到停车位置,仪表盘上则会出现‘P’字样。

  自动驻车指南会在触摸屏上连同后置摄像头一起出现,一旦启动了,它将会通过控制方向盘和车速来实现自动停车。

  虽然特斯拉所配备的雷达、超声波传感器、摄像头以及GPS这些构成自动驾驶系统的硬件,在现有的量产车上并不少见,但是能够将这四大装备应用在自动驾驶功能上,使其能够高度协同开展工作,特斯拉确实是第一家。

本文来源于 本站, 由雄安资讯网 www.yh66610.com 整理

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