车辆传感器提升汽车性能

在过去的十几年时间里，汽车技术取得了突飞猛进的进步。相信在未来的不久，汽车的技术将会得到更大的发展，其性能也会得到很大的提升。在未来，我们的汽车可连接到云端，有力地保证我们的乘车安全。

为了实现自动驾驶，联网车辆将使用数百个车载传感器，人工智能(AI)，机器学习以及大量的计算能力和车外云服务来代表您做出最佳决策。除了使用LiDAR可以“看到”的内容外，车辆还需要有关其传感器范围之外的内容的信息。

联网汽车会将这些数据上传并检索到云网络，以便其他自动驾驶汽车可以实时访问它。

高清映射

传统地图缺乏自动驾驶汽车需要导航的准确性。最近，在3D或HD制图空间中，HERE等公司投入了大量资金，HERE由诺基亚创办，然后被德国汽车制造商宝马，戴姆勒和奥迪收购。

HERE目前正在美国和欧洲绘制道路图。通过高清制图，可将交叉路口映射到厘米分辨率，并使用摄像头，声纳，雷达，激光雷达和深度学习来区分人行道上的行人，道路上的骑自行车的人和成千上万的其他重要标识。

除了导航地图和近距离检测技术外，自动驾驶汽车功能还将持续与云连接，以便他们可以考虑在其之前发生的基于异常的事件。

这些事件或事件将来自已知的数据集，例如计划的建筑事件关闭了三英里处的四个车道中的两个车道，已知的碰撞或共享了从沿同一路径行驶了几次的其他车辆收集的数据的共享数据库分钟前。借助高清制图，可以在无人驾驶汽车完成安装之前对其进行“地理保护”，以避开建筑区域。

车辆到云网络

类似于今天用于执行实时交通改道指示的汇总GPS数据，事件检测和传输将在自动驾驶汽车的安全中发挥关键作用。

车辆到云(V2C)网络将了解坑洼在哪里，知道一天中行人交通量增加的位置和时间，实时了解事故和安全气囊的部署，并了解冰上有什么地方路。联网汽车会将其共享到云中，以供附近的其他车辆实时使用，这意味着车队将相互学习。

第一波半自动和ADAS车辆已经在这里，包括特斯拉的Autopilot和通用汽车的Super Cruise免提驾驶系统，而全自动驾驶汽车距离现在还不到两年。

INRIX和NVIDIA等技术公司正在构建后端云服务，以聚合，处理和规范基于异常的事件数据，这些事件数据是从将部署在该空间中的数百万个机载传感器生成的，并将其与其他数据集结合起来以完全告知车辆和人员道路上基于异常的事件。

据估计，每辆全自动驾驶汽车每天最多可产生4 TB的数据。这些信息很多，能够收集，学习并与其他联网车辆共享信息，这将是使道路更安全，更高效的关键。

当然，这种技术转变并非一overnight而就。在多年的过渡过程中，人类驾驶员将需要主动了解远在未来的交流，而交流才是纯机器对机器的。不管是两英里前的事故导致州际交通突然停止，还是表明速度降低的天气事件都是明智的。

需要一个完整的数据集，该数据集代表正常流量的异常或应采取的针对安全措施的警告。INRIX当前正在使用实时车辆传感器数据，并且正在对可能阻止来自许多其他来源的旅行的事件进行汇总和发布。

随着越来越多的传感器安装在车辆中，自然会有更多的机会来增强骑手的整体旅行体验。随着时间的流逝，从驾驶员的角度来看，车辆传感器数据是毫无作用的，它很可能会取代与道路交通状况有关的人工输入人群数据。

能够使用，过滤，解释，存储和理解车辆数据的云提供商将处于最佳位置，可以为相连的车辆生态系统增添价值。计算能力和极低的时延传输对于通知交通至关重要，并且将需要一个专用平台来最大程度地使车辆和乘员受益。

未来的旅行将实现互联，公司已经开始构建支持互联的未来所需的服务，在此，车对云和车对车(V2V)通信将提高安全性并提高世界范围内的运营效率公路网。