日立汽车系统碰撞预警技术根据人流量实时调整车速

日立汽车系统和歌乐股份有限公司近日宣布已经开发了基本的碰撞预警技术，该技术可根据行人的移动实时地快速预判，计算优化速度模式，从而保证安全。两家公司已经证实了该技术的可行性，他们在测试车上的试验证明该技术可以在实际行驶速度下保证安全。日立将会继续反复测试，加快科技的开发，为自动化驾驶地商业化运行做出贡献。

自动驾驶的需求在不断增大是为了更好地解决社会问题比如减少交通事故，解决/减缓交通拥堵，辅助老化的交通系统，等等。日立已经引领一些科技的发展，为大规模实现包括城市道路，停车场，高速路的自动驾驶做贡献。

相比高速，在城市道路实现自动驾驶会更加复杂，因为这需要识辨各种各样的障碍物和移动物体比如穿梭的汽车和行人，对他们的运动进行预判，从而决定实施与当时环境相应的驾驶方式。自动驾驶包括高水平的识别，判断和实施，就像人一样地去实现对将要发生的变化的反应，这些反应都是实时的，基于这样的预判才可以避免碰撞，以及行驶在安全和实际的速度下。

日立开发了能够解决上述问题的技术并在测试车上得到证实。以下是这个技术的主要特征。

1. 速度控制是基于对物体移动的预判

根据之前使用于机器人路径规划的方法，日立集团开发的用于自动驾驶的防碰撞技术是利用对移动物体和障碍物之间的位置关系对将来的运动进行预判。尤其是他们模拟位移的变化，比如如果一个行人为了避开停着的车辆和障碍物，那么他通过某些空间方向的概率会很低。如果系统预判有撞到行人或者汽车的可能性，该技术可以使用最佳的降速方式缓慢降低速度，当系统预判一切是安全的，将保持某一个速度不减速通过。

2. 用高速的计算优化行驶速度

在有些环境中车周围有很对移动物体或者障碍物，同时考虑驾驶的安全性和保持最佳的速度是很重要的，这需要实时规划最佳的速度模式，以降低碰撞发生并保持舒适的驾驶速度。因此，用高速计算获取最佳行驶速度是很有必要的。过去，由于用来计算最优速度时，电脑负荷过高，所以很难能在短时间内计算出最优结果。因此需要通过快速获取记忆，这个记忆存储了碰撞可能性的数据图，以减少优化速度的运算量。传统的方法是将基于运动方向和路宽的碰撞可能性表达在一个2D地图上，在自动驾驶汽车上使用更先进的方法1D路线图，它省去了路宽信息，目的是为了更快获得记忆信息。 将来，利用多路线平行计算来优化行驶速度，可能会更显著加快计算速度。这个技术的效果已经在一个新的现场可编辑逻辑门阵列(FPGA)测试电路上得到测试，结果表示计算速度比一般的嵌入式系统快了将近200倍。这技术可以实现实时计算最优行驶速度。

在测试车上的测试证明新技术的有效性。结果显示在实际行驶过程中，用舒适的加速(低于2.2 m/s2)和加速度变化范围(低于2.0 m/s3)穿过行人是可以实现的。

将来，日立将会对测试车辆在不同的驾驶环境下进行测试，包括在2015年7月开放的米城(Mcity)测试，这是一个专门测试自动驾驶车辆和车联网车辆的测试场所。