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  • 苹果“野心计划”决议通过?完整计划档案大惊四座!

    苹果“野心计划”决议通过?完整计划档案大惊四座!

      苹果最近获得了加利福尼亚州车辆管理局(DMV)许可证,许可证固定苹果可以在公共道路上测试自动驾驶车辆。根据车辆管理局网站信息显示,苹果计划使用三辆2015款雷克萨斯RX450h SUV车型,这三台车将由6名机器学习专家驾驶。   国外媒体通过公共记录查询请求获取了这份共18页的完整文档。苹果正在开发的自动驾驶软件平台。最初苹果计划是打造一台完整的电动车,但由于困难太多,苹果选择先开发一种自动驾驶软件,逐步入手整车研发。   该文档名为“开发平台专项培训”,指的就是自动驾驶汽车中使用的“苹果自动系统”,据文档介绍,苹果司机必须经过七次不同的测试,才能得到充分的培训。每个安全驾驶员有两个练习和三个试验才能通过测试,其中包括了如何在紧急U型转弯,突然加速,突然制动时控制汽车,看起来像是一个私人课程。根据培训指导,苹果自动驾驶汽车使用罗技驾驶盘和踏板,并通过电线驱动。   此前苹果于打造自动驾驶汽车的传闻出现了好几个月,但现在更多证据表明苹果已经将目标转向打造自动驾驶软件,但不管如何,苹果进入汽车行业已经是公开的秘密。   此外,还有外媒BI今日披露的关于苹果无人驾驶汽车平台“Automated System(自动化平台)”的相关培训文件和材料。测试驾驶者在接受培训后,需要通过7项基本测试,随后测试驾驶者将有资格参与用于数据收集的无人驾驶车辆实际道路测试。显示已经有6位苹果员工已经通过了全部培训测试。

    时间:2020-08-11 关键词: 苹果 新能源汽车 自动驾驶

  • 自动驾驶汽车领域,背后还有IBM这只黑手!

    日本、欧美等国家已经大量使用机器人参与工业制造,从各种宣传的视频及业内人士的评价看得出来工业机器人的技术已经很成熟。工业机器人既提高生产效率又提高产品质量,在中国为什么不推广使用呢?不管是政策上还是技术上的原因,本文针对此问题进行了讨论! 产业升级和转型这几个词,从开始听到到现在国家在中央层面已经喊了十多年了,但是要说真正让人感觉产业升级和转型迫在眉睫,不升级不转型就死的时间段也就是08年以后,但我认为严格说应该是11年开始,也就是这几年,大家才真正认识到制造业自动化迫在眉睫,因为虽然十几二十年一直以来中国的劳动力成本都在持续上升,但是自从08年后的四万亿鸡血以及之后的通货膨胀指数飙升,劳动力成本和其它各项成本的突然飙升,才让企业家深刻体会到人工的昂贵以及这种人工的制造业不可持续。 所以,这一两年产业升级以及自动化,也就是国家提出的“两化”————信息化和自动化,这已经上升到了国家战略,中央层面高度重视,已经在开始着手顶层设计,既然是顶层设计,那么当然国家是大力支持和扶持的,也在对很多进行自动化改造升级的企业进行补贴。财政方面,银行贷款也优先这类型企业,也就是所谓的先进产业,所以,在国家层面,是大力鼓励发展和大规模应用的,而题主问为什么不进行大规模推广应用,我想说,这不是国家不支持的原因,而是中国制造业的问题,导致有心而无力。 既然国家鼓励和补贴,那为什么在国内没见大范围应用和推广倒是机器人公司大把呢? 首先,工业机器人产业正是国家鼓励的优先扶持和发展的先进产业,各方面政策优惠都利好,加上国内外资本的青睐,这类企业自然就多。 其次,过去中国的制造业大部分属于低端制造业和劳动力密集型的,这也就是说,中国工厂虽然多,员工上千上几万大工厂也很多,但是真正盈利高的不多,大部分工厂看似很大很多员工,但只不过都是在低价走量,勉强生存罢了,比如服装鞋帽企业,动辄几千员工,其实一件衣服一双鞋也就赚几块钱而已,有些还没有。那么如此低利润的产品何以容得下这昂贵的工业机器人? 观点一: 一、制造业要自动化确实不是你上一个工业机械手就解决的,因为工业机器人是没有感情的,没有思维和思考能力的,一切都是按照程序走的,这就意味着你要提前编好程序,告诉机器人怎么走怎么做,我什么东西放在哪,要移动到哪里,而且还要在规定时间执行相应命令,要做到这些,必须有个重要的配套设备——夹具,夹具是固定产品位置的,一般在设置好的位置上,然后把该位置通过程序告诉机器人。 二机器人的代表就是机械手,机械手有六个自由度,自由度越大越灵活,就像人的手,捆绑住限制了自由性也就灵活度降低,也就够不着拿不到放不到某个位置上的东西。 三、机器人没有任何情感,那怎么让它有感觉,那就使用传感器,让机器人感知温度和位置等信息,感觉有了,就像人的神经,感觉到了,也要有反馈和修正回路吧,这一条“执行神经”关系到伺服电机、控制系统、编程软件、传感器等软硬件。这每一个环节都需要技术员。 四、一条使用机器人的自动化产品线涉及到操作它的产业工人、指挥它的工程师和编程师、工装夹具、维护它的后勤技术员。 综合上述一二三四点,先从软硬件上看,国内目前没有稳定性和精度高的伺服电机,在机器人上使用的诸如传感器等元件上,国内的技术还不是很高,虽然有,但品质真的不怎么样,这个可以关注一下中国的军事实力(但不是看那些什么国际领先,自助知识产权等类的优越感报道。这就意味着要进口,目前使用较多的还是日本的产品,也就推高了机器人价格。再者中国虽有职业学校和高等院校培养技术人员,但能真正能独立设计夹具和编写机器人程序的真没有多少,这就意味着使用这类产业工人成本较高。另外,目前世界上自由度最高的六自由度机器手,中国现在的技术靠自己不知还要多少年,自由度越高,技术难度越大,价格也不便宜。 所以,从目前来看,国内从机器人制造到产业技术人员等方面都还不具备,机器人制造主要还是依靠日本德国等国在中国的机器人工厂(那些遍地都是的国产企业就忽略吧有点低端,高品质软硬件也依赖进口,产业技术人员匮乏,成本高昂,这里面的编程软件也基本使用外国软件,还有控制系统,就像人的大脑,也有聪明和笨的区别,体现出来就是稳定性,国内的控制系统好像基本属于空白吧!那么这一路下来的成本都不是中国的大部分低端制造企业可以承受的。 最后也说一下,也不是基本没有,而是主要应用在诸如合资汽车厂和一些有资金有实力的大企业中,一些产品有前景的中小企业也有应用,但是真的不多(如果你是一位懂机器人的工程师,你愿意去中小企业吗?但不管怎样,中国会一直进步的,但是路还真的好远啊! 观点二: 工业机器人能完成任务的有限。 首先,是末端执行器,一般是夹子,因此能抓取的物体有限,日本有个实验正的研究的就是能抓取的多种物体机械臂(例如灵巧手)。但是一旦是多类型的物体,就要加额外的传感器,例如摄像头,这将涉及机器视觉,这又是个问题。如果抓取的柔性体,又是坑爹的事。因此一般能完成都是单一的重复性工作任务; 第二, 是负载质量比(机械壁能抓取的物体的质量与本身质量的比),但是串联式机械结构,带负载能力有限; 第三, 力的问题。重物限使能抓起,还涉及动力学问题,特别是高速高负载高精度(又涉及电机了),这是一个麻烦的问题。目前一般用的都是运动学(当然存在累积误差、摩擦力、噪声等),目前学术上动力学研究比效多-----想让一个机械臂快速重复抓取鸡蛋,是相当难的; 第四, 多机械臂合作,但这又不是很成熟的技术,能做到工业级的是N人,学院派不说; 第五, 工作空间,工业机械臂工作空间不大,如果转为移动式机器,你可以看一下RoboCup@Work,实际应用还要等几年。 最后一个问题:程序和硬件(要完成轨迹规划、避障还是有点难度),不过国内这个只要有市场,应该没问题。

    时间:2020-08-11 关键词: IBM 人工智能 自动驾驶

  • 手机NFC瞬间不香了!红外拍摄+皮肤下特征识别 刷手就能坐公交

    手机NFC瞬间不香了!红外拍摄+皮肤下特征识别 刷手就能坐公交

    随着技术的进步,自动驾驶技术也加快了落地的速度。相较于私家车辆,商用运营车辆的自动驾驶落地要更快一些。 日前,我们于网络渠道了解到,深兰科技研发的“熊猫智能公交车”正在做开放道路自动驾驶里程测试,这也是上海进行开放道路测试的首辆无人驾驶公交车。 同其自动驾驶技术具有一样的看点,这款自动驾驶公交车外形也很是新颖独特,外观酷似国宝大熊猫,前脸除了两个“黑眼圈”大灯之外,车顶还有两个熊猫耳朵,造型时尚可爱。 同时车内高科技“技术方面”,还可以“上车‘刷手’、自动扣费”,车内购物。这些技术,也带来了全新的乘车体验。 据悉,熊猫智能公交车由长宁企业深兰科技研发制造,车身长12米,有23个座位,包含站立区最大允许乘坐79人,属纯电动新能源车辆,匀速续航超过500公里,综合续航里程超过300公里。 乘车时,不同于其他公交车的扫码或刷卡支付方式,熊猫智能公交车“刷手”就能支付,这项支付方式采用了手脉识别生物技术。 通过红外光拍摄、采集皮肤以下3毫米处的内部活体特征,再经过精密的算法,匹配和识别手掌部位唯一DNA的生物特征值,从而完成身份认证,与支付软件自动绑定。 智能客舱还配备自贩柜,乘客只需“刷手”验证身份,打开柜门,取走商品,柜子里安装的 AI 摄像头可 360 度精确识别商品,选好商品自动扣款,实现购物流程的“无感支付”。 据深蓝科技相关负责人介绍,当前,熊猫智能公交正在申请无人驾驶客车载人测试牌照,一旦申请成功,将开放载人试乘。

    时间:2020-08-11 关键词: 红外 自动驾驶 公交 刷手 皮下特征

  • 苹果自动驾驶汽车正式上线,多图曝光!

    苹果自动驾驶汽车正式上线,多图曝光!

      硅谷的马路上被发现,苹果的自动驾驶汽车原来长这样   本月早些时候,苹果正式获得了在加州测试自动驾驶汽车的许可。加州车管所(DMV)随后公示了苹果申请自动驾驶测试许可的完整文档。文档显示,苹果将使用3辆2015款雷克萨斯RXh450正式开启他们的自动驾驶测试。   现在,有人在硅谷的马路上发现苹果的测试用自动驾驶汽车了。Twitter用户@atbwebb发布了一段小视频,展示了自己拍到的装备了各种传感器的雷克萨斯RXh450。   随后,彭博(Bloomberg)新闻也确认了苹果测试用的雷克萨斯RXh450。根据照片分析,苹果的测试用车上包含了一系列第三方传感器和硬件,包括Velodyne的64线激光雷达和一系列摄像头。据看过照片的业内人士分析,激光雷达很可能是苹果直接采购的标准产品,而不是由Velodyne定制的。   去年12月,苹果向美国高速公路交通安全管理局(NHTSA)递交了一封信,首度承认苹果“大力投资研究机器学习和自动化,并看好自动化系统的发展潜力,包括交通。”对于此次被发现在道路上测试自动驾驶汽车,苹果拒绝置评及透露更多细节,不过我们可以确定,在自动驾驶上,苹果已经真的开始行动了。

    时间:2020-08-11 关键词: 苹果 新能源汽车 自动驾驶

  • 不安分的特斯拉总想搞点事情!三星想进军自动驾驶

    不安分的特斯拉总想搞点事情!三星想进军自动驾驶

      特斯拉动作不断 6月召开Model 3展示会      虽然人们看到过Model 3的几个候选车型,但自从发布候选车型以来,特斯拉还没有推出过Model 3的正式版本。外界现在得知,该公司将在今年6月为之前参与“推荐他人购买汽车”计划的获奖者举办一次私人展示会。 特斯拉真的是动作不间断啊,活跃度不是一般的高呀!这么快Model 3就要来了!痛快! 2017一季度新能源车企销量排行榜(活动:手Q阅读排行榜) 北汽新能源遥遥领先      根据乘联会数据,2017年第1季度共销售新能源乘用车4.95万辆。我们据此整理2017年第一季度新能源乘用车企业销量排行情况,北汽新能源、比亚迪、吉利、上汽乘用车、众泰汽车排行前五,市场份额占比高达80.7%。其中北汽新能源2017年第1季度新能源乘用车累计销售12700台,占比25.65%。 榜首独占25%!!我的天!看来北汽新能源不是有点强啊,那是“相当的”厉害呀!   三星也来了! 无人驾驶汽车路测获批      据engadget网站报道,对于三星集团希望自己成为无人驾驶汽车领域参与者之一的雄心,已经不是什么新鲜事。不过,这家公司在最近开启了一个具有重大里程碑意义的事件。 这是什么情况,上周苹果无人驾驶刚刚亮相,这周三星就紧跟着曝光。看来三星不光是在手机上不掉队,在无人驾驶方面也是不甘落后呀!

    时间:2020-08-11 关键词: 三星 特斯拉 自动驾驶

  • 自动驾驶领域再添两员大将:三星、亚马逊同床异梦

    自动驾驶领域再添两员大将:三星、亚马逊同床异梦

      随着新能源市场的高速发展,自动驾驶技术成为“必争之地”,无论是谷歌的低谷还是苹果的二次冲击,都无法浇灭大厂商的热情,三星和亚马逊在近日暗自参与其中。   三星能否在全新领域战胜苹果?      5月1日,韩国政府为三星公司正式发布许可证,这意味着三星拥有了上路测试无人驾驶汽车的资格。此前就有传闻称,三星希望借助此前推出的雷诺-三星品牌汽车,进入电动汽车市场,不过三星重申了立场,态度强硬的表示此次自动驾驶只针对于技术研究,并非汽车制造。   据了解,三星正在开发一套恶劣环境下的自动驾驶算法,解决目前此类市场的空白,初次之外,三星还计划开发计算机模块和传感器等智能汽车零部件。   对于未来开展的测试,三星将使用现代Grandeur轿车,搭载自家研发的软件,目前来看三星和苹果套路相同,就是率先抢占和布局软件领域。      为了更好的配合三星的研发,韩国国土局特地放宽政策,测试汽车的驾驶员也从原来的两名以上改为一名司机。甚至于可以测试没有方向盘和踏板的自动驾驶汽车。韩国政府的大力支持和三星的高度重视,势必会给苹果带来些许压力,看来在手机争夺多年的两家企业转战自动驾驶领域,在这次的新领域中“自爆三星”能否找回些许颜面呢?   靠人不如靠己,亚马逊试图开创新的天地      除了三星之外,另一巨头亚马逊也对自动驾驶垂帘三尺,作为全球最著名的购物平台之一,亚马逊的目的既不是造车也不是软件,而是解决物流上可能遇到的问题。   根据《华尔街日报》的报道,亚马逊的自动驾驶团队成立于一年前,规模只有十几个人,目前主要研究自动驾驶最先进的技术,用于满足亚马逊庞大的物流需求。为了能将物流更快更便捷的送达,团队在无人机送快递技术上投入甚多,而且据亚马逊CEO贝索斯透露,无人机技术进展迅速,可能将在近些年投入使用。   结合国内市场来看,每逢双11、过年过节淘宝京东订单爆棚,对物流是极大的负荷。为了能解决物流的问题,各大快递公司,尤其是顺丰甚至率先使用了高铁运输。假设此次亚马逊无人机研发取得重大进展,那么未来的运输格局必然发生重大改变,传统的快递方式也将受到冲击。不过考虑到众多因素,例如环境天气、人为等等,无人机的正常使用并非研发如此简单,需要亚马逊考虑的问题还有很多。      或者也正是处于这类的考虑,亚马逊将另一部分“兵力”投入至无人驾驶车队方面,上周亚马逊还举办了一个名叫「快速运输沙龙」活动(活动:你八卦没?),来展示亚马逊最近的自动驾驶技术。大胆猜想将来的亚马逊可以依靠这种技术来开创一番天地,不再依赖于任何一家运输公司。   当然一切还都是猜想,期待未来的亚马逊、三星会带给我们更多的惊喜。

    时间:2020-08-11 关键词: 三星 亚马逊 自动驾驶

  • 巴菲特股东大会论AI:自动驾驶汽车带来双重打击

    巴菲特股东大会论AI:自动驾驶汽车带来双重打击

      周六在奥马哈举行的伯克希尔哈撒韦股东大会上,“股神”巴菲特谈及人工智能和自动驾驶技术对他的公司,以及对社会和政治的影响。巴菲特回顾了他对技术公司的投资战略,认为人工智能将颠覆不止一个行业。      伯克希尔哈撒韦公司 CEO 沃伦•巴菲特(Warren Buffett)以“不投技术界”闻名。这位传奇股神完美避开了智能手机,而且直到最近才开始投技术公司。   周六在奥马哈举行的伯克希尔哈撒韦股东大会上,巴菲特说,人工智能领域取得的进步迫使他不得不思考技术对他的公司的影响,而且影响很不好。单说自动驾驶汽车就可能对伯克希尔哈撒韦造成双重打击,公司将在不止一个竞争行业中受到伤害。   巴菲特在股东大会上说:“我认为,对我们来说,无人驾驶卡车带来的更多的是威胁,而不是机会。”他指的不仅是伯克希尔的铁路业务,还包括保险业务。“这两者,无人驾驶车辆的普遍应用,会伤害我们。”   伯克希尔哈撒韦(BRK.A,+ 0.18%)拥有伯灵顿北方圣太菲铁路运输公司(BNSF),如果运货的卡车不需要人类驾驶员,大大降低卡车运输的成本,该公司可能会损失很多客户。巴菲特说,同样的趋势的另一个影响是可能令伯克希尔的汽车保险业务 Geico 的获利大大减少。   “如果无人驾驶卡车变得普遍,那只会是因为它们更加安全了,”巴菲特说。“这就意味着汽车相关损失的整体经济成本下降了,这会降低 Geico 的保险业务收入。” 换句话说,无人驾驶车辆使得车祸事故减少,所以人们不必花钱买汽车保险。   当然,如果无人驾驶车辆变得普遍,给社会带来的好处远远超过了 Geico 的损失,巴菲特也承认了这一点。他说,“如果能让世界更安全,这将是一件非常好的事情,但对于汽车保险公司来说,这不是件好事。”   另一方面,被誉为“奥马哈先知”的这位投资者预测,人工智能(AI)和自动化可能“在民主方面造成巨大问题”,因为在同样的生产力下,人们需要去适应一个只需要更少的人类劳动力的经济社会。   “这将带来颠覆性的转变,包括人与人之间的相互联系,人们对政府的期待,几乎所有事情都会改变。”巴菲特说, “我认为,人工智能将带来非常有益的社会效应,但如果速度太快,可能产生非常难以预测的政治影响,而且这是我认为会发生的。”   “如果你解雇了一半的员工,而其他员工可以继续有工作,我认为后果非常不可预测。”巴菲特解释说:“我想我们在这次选举中已经看到了一些。”   至于这些变化发生的速度,巴菲特认为20年是可行的,而且时间可能会缩短。   巴菲特现年86岁,不知道他是否会活到那时候亲眼看到他所预测的变化的发生。但的合伙人查理·芒格(Charlie Munger)对巴菲特说:“我认为你不用担忧,这不会很快到来的。”   巴菲特谈科技股:IBM是判断错误,苹果公司与IBM很不同   投资者问,伯克希尔一直避免购买科技股,因为巴菲特和芒格表示他们不了解这个领域。但是2011年伯克希尔买入了IBM,在2016年又买入了苹果公司股票。最近巴菲特改变了对IBM的看法并抛售了三分之一的持股。那么伯克希尔怎么看待对苹果公司的投资?   巴菲特表示,对IBM的判断错误。但是苹果和IBM是非常不同的公司,苹果更偏向于一个生产消费品的公司。他说:“这是两种不同的分析。并不一定就是正确的,我们会随着时间的推移得到答案。但这是两种不同的决策。”   就评估苹果公司的能力而言,巴菲特称,自己不会假装“像对科技很感兴趣的15岁孩子那么懂”,但他也许对消费者行为具有很好的判断。他称:“我对科技没有实质的了解。”   芒格评价巴菲特投资苹果:要么他疯了,要么是在学习   芒格说,我觉得买苹果的股票是很好的一个现象,很好的一个势头。这就是我们学习的过程。虽然巴菲特把他孙子的iPad拿走了,不让他们那么小就开始用,但是他还是买了他们的股票。我们还在学习过程中,我们不会轻易放弃我们过去学到的传统的知识。   对于投资者关于是否改变了对科技投资的立场的提问,他说,苹果更像是一家消费品公司,尽管它拥有“巨大的技术成分”。谈到自己评估(科技)公司的能力,巴菲特称自己不如任何一个对科技感兴趣的15岁小孩的智力水平,但他认为自己对消费者行为的价值有一套自己的见解。他说当初伯克希尔投资苹果时,他说巴菲特:“要么你疯了,要么他就是正在学习。”   错过了两次投资巨头的机会:谷歌和亚马逊   巴菲特和芒格表示,错过两次投资科技巨头的机会:谷歌和亚马逊。他们非常看好这两家公司,但没有投资。   巴菲特以前经常说他会避免科技类的股票,因为他常常搞不清楚这些科技公司是如何赚钱的,以及他们是否能长期保持盈利。在谷歌的例子中,巴菲特表示他本可以发现这家公司拥有巨大的广告业务,因为他自己的公司曾经也为谷歌的广告业务利润做过贡献。“在技术行业,对我来说这种投资当时是非常长线的投资,我当时也低估了它的发展潜力,低估了他们执行力的优秀程度。”   巴菲特还表示,伯克希尔是谷歌的消费者,因此投资了Geico。巴菲特很早就了解到每次客户通过谷歌点击进入Geico,Geico就需要付费。这交易成本很低,且具有规模效应。但他还是错过了投资谷歌的机会。   谈到亚马逊和创始人贝佐斯,巴菲特和芒格都是极尽赞扬之词,巴菲特表示,贝佐斯对亚马逊和《华盛顿时报》的管理让他印象深刻。   芒格表示,伯克希尔在投资沃尔玛上也犯过错误,他们在2016年底抛售了大部分持有的股票。巴菲特称,过去他们没有预料到亚马逊将会威胁零售产业。   芒格:不后悔错过亚马逊   巴菲特说,他“低估了亚马逊CEO杰夫·贝佐斯(Jeff Bezos)的才华,不仅是他的远见卓识,而且是执行力,“他成功的可能性一点也不明显”。不过,芒格立即补充道:“我不感到任何遗憾”,他指出想要在当初发现亚马逊的投资价值比发现谷歌还要困难。芒格还开玩笑说,尽管错过了亚马逊,但他在这个过程中还收获了一些其他的投资,“这是我们的秘密,我并不想念它们”。   芒格最喜欢的投资是喜诗糖果(See’s Candies)   芒格在被问到此生最喜欢的交易时,他毫不犹豫地立刻回答是投资了喜诗糖果(See’s Candies)。芒格表示这是教会他最多事情的一笔投资。他谈到自己的人生经验就是“学习、学习再学习,一直学习”,芒格说如果不是保持学习,他今天就不会出现在这儿。   巴菲特谈中国股市:投机是一个不太聪明的做法   当被问及中国股市波动时,巴菲特称,中国股市有时像一个赌场。   相比于那些股市已经存在上百年的市场,在市场发展的早期阶段,人们往往更容易投机。美国曾经也是如此。   巴菲特说:“市场有赌场的特性。这吸引了很多人,尤其是那些身边有朋友因为股市发财的人。相比于经历过疯狂投机的人,那些还没有经历过股市风风雨雨的人更容易进行投机。当然我觉得投机是不太聪明的做法,需要非常多的运气才能做成这件事。”   芒格说,中国股票比美国股票便宜。中国拥有光明的未来,但也会经历成长的烦恼。   纽交所在18世纪开始交易,而上海证券交易所于1990年开始交易。   没有再投资中国公司   今年大约有3000多名中国投资者来这里参加股东大会。对于许多中国记者询问关于中国的投资计划,巴菲特避而不答,但他承认,比亚迪是目前为止伯克希尔唯一投资的中国公司,并且这是合伙人芒格的决定。“他应该比我知道更多(关于比亚迪的事情)。”巴菲特说。   另外,巴菲特提到,“我们会在中国找到机会。问题是,这个机会必须够大。在美国也有这个问题。大小没有精确的标准,但是如果到50亿美元,就比较有意思了”。   他还提到,他不太清楚中国房地产市场是否有泡沫。   巴菲特:人工智能将减少就业,但对社会有好处   十年前,一名十几岁的男孩问巴菲特,互联网对伯克希尔的业务会有什么影响。   十年后,他问了同样的问题,人工智能对伯克希尔的业务会有什么影响。   巴菲特回答道,人工智能会导致在某些领域的就业明显减少,但这对社会有好处。   巴菲特假设说,如果一个拥有人工智能的人按一个按钮,就能创建这个国家的所有产出,而不需要1.5亿人来完成,那么世界将变得更好。 然而这种情况的外部性以及意想不到的后果,将与政治有关,类似于当今贸易中的情况。   巴菲特:自动驾驶对保险公司来说可能不是好事   巴菲特表示,“我想关于这个自动驾驶,或者自动驾驶的车辆对保险的影响,这是以后要扩大讨论的问题。如果他们的技术能够让世界更安全的话,我觉得这是件好事。 但是对我们这种汽车保险公司来说,可能并不是太好的一件事。”

    时间:2020-08-11 关键词: ar 自动驾驶

  • 激光雷达初创禾赛科技完成A轮1.1亿元融资 将开发百元级激光雷达

    激光雷达初创禾赛科技完成A轮1.1亿元融资 将开发百元级激光雷达

    5月10日消息,国内激光雷达初创禾赛科技今日宣布完成A轮1.1亿元融资,本次融资由Pagoda Investment领投,将门创投、磐谷创投及远瞻资本跟投。 禾赛科技于2013年成立于美国圣何塞,主营业务为自动驾驶使用的激光雷达,激光天然气遥测系统等,并在2014年落户上海。 2017年4月,禾赛发布了用于自动驾驶领域的40线混合固态激光雷达Pandar40。据介绍,Pandar40的有效探测距离为150米,并且专为自动驾驶对线束分布进行了优化,角分辨率达到了0.33°。禾赛方面表示,Pandar的性能等效于一个83线的传统激光雷达。 禾赛科技联合创始人/CEO李一帆表示,本轮融资主要有两个用途,一是加快Pandar激光雷达规模产线的建设,尽快满足现有订单的需求,二是推进新一代激光雷达——Pandar GT的研发进展。 据李一帆介绍,Pandar GT是为下一代自动驾驶和高级辅助驾驶汽车量身定做的新型激光雷达,其核心工作原理与Pandar混合固态雷达和市面上绝大多数准固态/固态激光雷达不同,可以在提升测距范围的同时显著优化可靠性、体积和成本。禾赛的目标是为2020-2022年左右量产的高级辅助驾驶汽车提供成本数百美金的完整激光雷达解决方案。 据了解,激光雷达自动驾驶业内公认的重要传感器。目前各大自动驾驶公司、整车厂在开发自动驾驶技术时多使用的是Velodyne的64线激光雷达产品,但是由于产量小,Velodyne的上述产品供货较慢,甚至出现提货需要等半年的情况。 李一帆告诉智东西,禾赛科技的产品就研发之初就考虑到了大规模量产问题,随着市场需求的增大与产能的逐渐爬坡,禾赛科技能够向市场提供充足的货源。他还透露,目前Pandar40的销售情况不错,其在海外的订单比国内要多。 此外,禾赛科技还透露其在发布Pandar40时,已经与大量早期科技进行了共同测试,包括蔚来汽车、百度、智行者、驭势科技等公司。

    时间:2020-08-11 关键词: 自动驾驶 激光雷达 禾赛科技

  • 什么是自动驾驶?自动驾驶是未来的发展趋势吗?自动驾驶离我们有多远?

    什么是自动驾驶?自动驾驶是未来的发展趋势吗?自动驾驶离我们有多远?

      什么是自动驾驶?自动驾驶是未来的发展趋势吗?自动驾驶离我们有多远?   第17届上海国际车展已圆满落幕, 这次车展可以说是看点十足,除了让汽车迷们大饱眼福的靓车之外, 各大厂商还展示了他们脑洞大开的一面,各种让人咂舌的未来科技被运用到汽车领域 。车联网、人工智能以及无人驾驶等汽车相关的技术,成为了车展上最抢眼的部分。   那么,今天小编就为大家来盘点这届上海车展都有哪些改变人车生活新科技。   车展干货大盘点   生物认证代替车钥匙      这次车展上所展示的生物识别技术类似于手机指纹解锁功能,将无钥匙进入启动系统与生物特征识别元件相结合,通过生物识别元件识别车主指纹,确认无误后才能打开车门、启动发动机,而且还能够通过指纹识别驾驶者的身份,来自动调节好预置的座椅、方向盘等位置,来适应不同的驾驶者。   新能源干掉燃油      新能源、电动化已是汽车行业的一大趋势。无论是传统汽车厂商,还是新兴品牌,均大力推出与新能源、智能化相关的新系列、新车型。新能源汽车较比燃料汽车不仅减重,同时动力效率也将大幅度提高。此外,新车的燃料电池堆功率密度也将增加,有效的提升了续航里程。低耗、静音、零排放、超长续航,这样的新能源汽车,谁不神往呢?   自动驾驶解放双手      上海车展的展台上,自动驾驶技术验证车依然是各个品牌的亮点之一。各大厂商都声称在通过丰富试验车性能以及更新软硬件将突破自动驾驶的最后“难关”。曾经美国大片中的超炫的自动驾驶汽车,仿佛就要成为现实,估计有一大波老司机或将“下岗”。   车联网技术连接智能生活      智能网联汽车技术的应用已颇为成熟,不少车企在此次车展上推出的智能车型都已是2.0版。 智能驾驶让驾驶更舒适,坐在车中能够享受各种音像娱乐节目,此外汽车智能化以后,导航地图的使用,最短线路的搜索等等,也将更为便利。当然,最为重要的是智能汽车具有规避碰撞的功能,基于网络通讯技术,能确保行驶中的绝对安全。   此次众多技术都有了全新突破,但是其中最为瞩目的还是自动驾驶。虽然自动驾驶技术真正进入我们的生活还需要一段时间,但无法阻挡人们对于自动驾驶的热情。自动驾驶解放了双手,开车更自由,时间自我把控。   自动驾驶改变生活   不过数年时间,自动驾驶汽车就从遥不可及的、充满未来主义色彩的憧憬变成为近在咫尺的应用技术, 汽车厂商和科技公司都争相研发可在道路上自动驾驶的汽车, 停车、出行、工作,我们很多生活方式都会因此而变化。自动驾驶让汽车成为人们生活中的重要一环,它不再只是一种交通工具,它还是一个连接其他汽车、住宅、办公室,甚至更广泛的城市环境的一个枢纽。   当我们找到车位以后,汽车将会自动停车。这绝对是新手司机的一大福音,考不过科目二的朋友可以密切关注此技术。自动驾驶技术可以做到停得又快又准,很小的空间也能停进去,再也不用请老司机吃饭了。         是不是很酷炫!   自动驾驶还将使道路更加安全,车载智能系统将会自动识别道路,分析目前最合适的路线,自动驾驶汽车将大幅降低交通事故发生率。汽车实现自动驾驶,人为因素引发的交通事故就会减少,交通堵塞现象将被缓解。自动驾驶汽车的崛起还有助于减少公路上的车辆数量,提高交通效率。   还记得《速度与激情8》 “天眼“控制下的“僵尸车队”在街头追逐的刺激场面吗? 这个场景可是导演加里格雷最满意的场景,老刺激了!这些“僵尸车队”便是运用到了自动驾驶系统 。      更重要的一点,当人们开始解放双手的时候,这意味着拥有更多的自由时间。人们可以利用驾驶的时间,看书、娱乐或者工作,生活质量和工作效率都提高了。与其说这是在解放双手,不如说这是在解放时间。   透过自动驾驶,我们看到了什么?   除了自动驾驶有着各种美好的未来,我们还看到了什么?依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作,让电脑可以在没有任何人类主动的操作下,自动安全地操作机动车辆。通常人们对于自己掌控之外的机器总会有更多要求,何况涉及到自己的人生安全。所以,自动驾驶的安全性至关重要。而其中汽车电子的控制单元起着关键作用,其中包括高级辅助驾驶(ADAS)、远程通信控制单元(TelemaTIcs TCU)、信息娱乐系统(Infotaiment)等。这些电子系统就好比电脑的CPU, 时时进行着信号收集处理、通讯,需要可靠、稳定的电气性能保障,不能容忍一丝半点的延时或信号干扰。   举个例子:正在使用自动驾驶汽车的你,设定好目的地,确认了规划路线。已经开始刷手机看书等,没有将注意力放在前方视线上。此时突然前方的车停了下来,而你的车却没能及时监测到,那真的就是BOM一下撞了上去了。这是多么的危险,所以及时收集信息、分析处理,同时做出有效正确的判断是多么至关重要。其中汽车电子的控制元件则起到了举足轻重的作用,不容有失。      (图为尼桑对无人驾驶模式转换的交互设计)   汽车电子系统的保护衣   在汽车电子系统中,接地和电磁屏蔽元件必须确保在汽车使用期限内,即使面临巨大的机械和环境压力,其电气性能也不能失效。然而,传统的金属弹片方案仅提供单点接触,接触不良的几率随时间增加,而汽车行驶过程中的颠簸、撞击、极端温度,以及恶劣的路况也会降低其电气性能。此外,金属弹片会刮擦接触表面,必将损坏电子模块的外壳,并产生导电颗粒。上述这些问题均可能令设备性能大打折扣,终将导致故障和保修问题。   戈尔SMT EMI屏蔽接地垫片超软系列的电气性能卓越,在汽车面临上述严苛环境时也能保持稳定、可靠的屏蔽、接地效能。   该产品具有较大而且顺应性极好的接触面,DC 电阻低,可确保在汽车使用期限内始终保持良好的屏蔽、接地效能, 免受电磁干扰。戈尔产品的专利结构也可降低外壳表面遭磨损的可能性,避免产生导电颗粒。      图:应用案例:远程信息控制模块(TCU)   戈尔SMT EMI屏蔽接地垫片超软系列已经成功应用在世界知名品牌汽车的电子模块中,具有超过10年之久经验证的良好记录,典型应用包括:   

    时间:2020-08-11 关键词: 人工智能 自动驾驶

  • 德国首部自动驾驶汽车法律 采用“黑匣子”解决责任归属问题

    德国首部自动驾驶汽车法律 采用“黑匣子”解决责任归属问题

      自动驾驶汽车必然是未来汽车行业发展的趋势,目前关于自动驾驶技术的研发已经取得了一定的进展,例如谷歌、英特尔等公司都开始进行自动驾驶的实际应用测试。      但自动驾驶最大的发展阻碍并不在于技术上的限制,更多的是因为与现行法律制度相驳。而德国作为汽车的发源国,在面对未来汽车行业发展趋势,就做出了不错的表率。德国联邦参议院12日就通过法律,允许汽车自动驾驶系统未来在特定条件下代替人类驾驶,这是德国首部关于自动驾驶汽车的法律。      根据这部法律的规定,带有自动驾驶功能的汽车将安装一个类似“黑匣子”的装置,用来记录系统运作、要求介入和人工驾驶等不同阶段的具体驾驶情况,以保证在出现交通安全事故时,明确责任划分。   如果是在人为驾驶的情况下发生事故,那么驾驶人将承担交通事故责任;而如果是系统原因而引发的事故,那么将由汽车制造商承担责任。      但目前来说,这部法律对自动驾驶的规定还不包括未来可能出现的第五级自动驾驶。因为它规定了驾驶席必须有司机,并且方向盘、油门和刹车等配置也都必须要保留。这样一来是为了保证自动驾驶系统出现故障的情况下,驾驶者能及时的介入人工驾驶。   虽然目前这部法律看着还比较简单,不够完善,但这无疑是向车企透露出良好的信号,鼓励车企能加快自动驾驶汽车的研发。

    时间:2020-08-11 关键词: 自动驾驶

  • 别想了!没解决这些问题,自动驾驶在中国没有活路!

    别想了!没解决这些问题,自动驾驶在中国没有活路!

      如果解决不了这些问题,自动驾驶在中国只有死路一条。   最近这几天,两条新闻又将“自动驾驶”这一概念推进了人们的视野;再加上最近国内外不少科技公司已经把自动驾驶车辆放到了开放道路上进行路试,这项看起来高大上的技术似乎在一夜之间就变的触手可及了。   但事实真如表面上看起来的那么美好吗?自动驾驶真的能在神州大地上遍地开花吗?   三条利好新闻   先看第一条新闻:一家名为DeepMap的美国公司于近期完成了2500万美元的A轮融资,至此,这家去年才刚刚成立的公司已经完成了总规模3200万美元的融资。   那这家直译为“深图”的公司到底什么来头,为何能在短短时间内拿到如此巨额的风投呢?      原来,DeepMap是一家自动驾驶领域的技术公司,公司的主要业务是高精度地图的研发。按照DeepMap的官方阐述,其拥有的绘图技术精度可以达到厘米级,另外系统还支持自动驾驶车辆的精准定位,处于DeepMap平台中的车辆可以彼此之间共享实时信息更新。而这些对于自动驾驶来说正是必不可少的辅助条件。   再看第二条新闻:特斯拉于近期开启了新一轮针对Autopilot硬件套装的软件升级。换言之,就是特斯拉通过已销售车辆的外部摄像头传感器,以“短视频”的形式采集的数据,并以此助力其自动驾驶技术研发。      根据外媒的猜测,特斯拉之所以要收集此类的视频信息,是希望通过类似众包形式的数据收集,帮助其自动驾驶系统更好地识别车道线、道路标识以及其他需要辨别的视觉线索。并且根据特斯拉官方的说法,被收集到的视频并不会与采集的车辆直接关联,所以即便黑客攻破了数据系统,也未必能找到数据的源头。   最后再来看第三条新闻。日前,有海外媒体称德国已通过立法为自动驾驶汽车开道,未来德国将允许车辆自动驾驶系统在公开道路测试,而这也是德国首部真正生效的关于自动驾驶汽车的法律。      但法律还是对自动驾驶车辆上路进行了许多细化规定,比如测试时驾驶席必须有专职司机监控,但驾驶者的双手允许离开方向盘。此外,立法还要求带有自动驾驶功能的汽车需安装一个类似飞机“黑匣子”的装置,以保证在出现交通事故时可以明确责任划分。   但即使是这三条利好新闻,也无法掩盖自动驾驶在我国将会面对的种种困难,甚至于这两条新闻本身就暴露出了自动驾驶在发展道路上的一些致命阻碍。   问题一:高精度地图   就着之前的新闻继续延展开,先说说高精度地图的事。   与普通的地图相比,高精度地图包含了车道数量、车道线类型、车道宽度等详细信息,而车辆通过自身摄像头的视觉处理、雷达探距、卫星定位技术,结合高精度地图上已知的车道数量换算出汽车行驶的车道,从而来完成车道保持等工作。      简单举个例子,现阶段特斯拉autopilot其实只是二级自动驾驶,它能做到的仅仅是在全自动状态下保持当前车道的行驶和半自动状态下进行车道的变换。换言之,特斯拉能够自动行驶,完全是依赖于摄像头对路面划线的识别和雷达对于周围车距的判断,如果把特斯拉扔到一条没有路面划线且没有前后车的道路上,所谓的自动驾驶功能就直接抓瞎了。      而想要达到真正意义上的自动驾驶、也就是五级自动驾驶,那么最基本的条件之一就是得让车辆知道自己的精确位置,而在此基础上车辆才能进行一系列更为高级的操作。   那么问题来了,DeepMap联合创始人兼CEO James Wu表示:“自动驾驶汽车需要精准的绘图和定位技术支持,以建立更高的安全性和更有效的车辆决策。而高精度地图平台的部署非常昂贵、艰难且耗时,所以我们的团队希望帮助汽车类企业更快、更高效地实现他们的自动驾驶研发目标。”   与正常地图的绘制不同,高精度地图因为包含的元素太多,且对质量的要求很高,导致绘制工作成为一项累活重活,再加上我国路网的里程数、密集程度和复杂程度远超国外,导致想要绘制全国范围的高精度地图几乎成了一项超级工程。   所以目前看来,也许先从个别大城市开始试点绘制高精度地图才是最为实际的做法,毕竟一线城市的人口密度更高,再加上一线城市消费者对于新技术的接受程度相对较高,且购买力也更强,在自动驾驶初期能够带来更高的效率和推广效果。   但别高兴的太早,高精度地图绘制公司还会面临另一个非常实际的问题,那就是政府对于绘制高精度地图这件事的态度。   我们都知道,任何地图测绘行为都是需要提前报备、并在取得批准之后才能进行的,因为地图信息直接涉及到国土安全,更不用说信息如此详细的高精度地图了。   此外,不知大家是否听说过“GPS偏移”这件事,具体的内容可以参考知乎上的回答:      虽然对于此事,大家讨论出的结果有的说是为了用矫正芯片创收,也有的说是出于国土安全考虑,但政府对于地图一直有着非常强势的监管控制都是不争的事实。而面对自动驾驶技术不可或缺的高精度地图时,相关职能部门又将会采取怎样的态度、会对整个产业造成怎样的影响呢?我们暂时还不得而知。   问题二:黑客隐患   接着说刚才的第二条新闻,特斯拉通过自家车型的车载摄像头记录短视频,以此来帮助完善自动驾驶技术。对此,大多数人在第一时间想到的就是自己的隐私安全,包括自己的行踪是否会被特斯拉监控、所拍摄的视频是否会被心怀鬼胎的黑客所监控。   但是我想说的是,自动驾驶面临的安全问题其实远远不止隐私安全。   自动驾驶,顾名思义,就是车辆在不依靠驾驶员的操作下自行完成行驶过程,那就意味着电脑对整台车在硬件层面享有100%的控制权。那么问题就来了,一旦自动驾驶车辆的系统被破解之后,整台车就变成了一辆大号的遥控车,而后《速8》里的那一幕可能就会真实上演了。      那么自动驾驶的车辆真的能被黑客破解吗?答案是肯定的,而且已经有人这么做过了。   比如国内某名称为三个数字的互联网公司安全中心工程师就曾经成功破解过一辆特斯拉车型。   在他看来,对于汽车有很多种攻击途径:OBD盒子、WI-FI、蓝牙、车机APP、车联网平台……它们都要经由CAN总线进行控制。如果CAN总线安全,那么即使黑客利用上述途径,对车耍花招,汽车整体安全还是可以被保证,这些花招都仅仅是“娱乐”而已。但是,如果CAN总线不安全,这样的汽车就可以受到致命攻击——你拿着车钥匙也没用,这车现在属于控制了CAN总线的黑客。   所以理论上只要攻破了汽车的CAN总线,那么黑客就几乎能执行对车辆的所有操控,自然也包括对车辆行驶机构的控制。   此处手动@一下各位特斯拉的车主,以后每天早上起床看到自己的爱车还安安静静的停在车位里,心中是否会响起田馥甄的那首《小幸运》呢?   问题三:人机如何共存   如果自动驾驶车辆能够完全自主的上路行驶,那毫无疑问,它们所遇到的最大麻烦将会是广大的人类驾驶员。   目前阶段,对于一台自动驾驶的车辆来说,除了正常的巡航外,完成变道、转弯等操作在技术层面都是可以完成的。但是千万不要忘记一点,马路上并不是只有你一台车,一旦自动驾驶车辆真的来到开放道路,那它面对的将会是无数人类驾驶员驾驶的车辆。   如果一时间难以理解这段话是什么意思,那先让我们来看个真实案例。      在今年的3月,美国亚利桑那州发生一起交通事故。涉事双方分别为一辆有人驾驶的本田CRV和一辆Uber的自动驾驶汽车。据警方在事后给出的调查报告介绍,CRV的司机当时在路口左转,对面一共三条车道,左一和左二车道的司机均已减速让行,但第三条车道的Uber车辆因为盲区的原因并没有侦测到这台CRV,最终制动不及发生了碰撞。   虽说此次事故是CRV司机全责,但如果用老司机的眼光来看,你发现身边车道的车辆同时开始减速,那么自己势必会跟着减速,经验会告诉你前方的道路一定是有什么特殊情况。   也许未来的无人驾驶可以在大数据的累积下学会更加多维度的驾驶行为,但在现阶段,仅仅依靠雷达判断路况的无人驾驶更像是只会死死盯牢前方的实习期驾驶员。   而人机如何在道路上共存的问题不仅于此,甚至自动驾驶车辆如何自主变换车道都是一个不小的问题。   人类驾驶员想要变道,第一件事当然是看后视镜,确认安全车距后打转向灯,然后再完成变道过程。对于自动驾驶车辆来说也是一样,先要用雷达侦测后方车辆的车距,计算双方的速度差,确认安全之后即可执行变道动作。   那么问题来了,按照中国大城市的车流密度,再考虑到目前国内驾驶员的驾驶习惯,除非黄历上写着今日宜出行,一路上碰到的都是刚拿驾照见到转向灯就踩刹车的菜鸟,否则我真有理由相信自动驾驶车辆能在北京的N环上跑一天,只因为被人类驾驶员逼得变不了道。   而这还仅仅是最简单的变道动作,更不用说路口转弯、多车道变窄等等容易与人类驾驶员产生干涉的一系列动作了。   所以在我看来,从技术层面实现自动驾驶和真正应用自动驾驶完全是两码事。而现阶段最具可行性的方案也许是像公交专用道那样,开辟一条专门的自动驾驶车道,把自动驾驶车辆和人类驾驶的车辆完全区分开来。   问题四:比机动车更可怕的群体   其实与普通的机动车驾驶员相比,在神州大地上还有另一群“神存在”,那就是无视交通法规的行人和非机动车驾驶员。   这类神存在的“必杀技”实在太多是太多了,闯红灯、不按规定车道行驶、随意变道等等。举个比较常见的例子,鬼探头,这对于正常行驶的机动车来说根本是无解的,完全不能避免的。虽然从交规和正常判断来说都是行人全责,但是由于某些不可描述的原因,交警一般都会让机动车承担一定的责任。      而根据我国交规七十六条第二条的规定:机动车与非机动车驾驶人、行人之间发生交通事故,非机动车驾驶人、行人没有过错的,由机动车一方承担赔偿责任;有证据证明非机动车驾驶人、行人有过错的,根据过错程度适当减轻机动车一方的赔偿责任;机动车一方没有过错的,承担不超过百分之十的赔偿责任。   言简意赅的讲,只要是机动车和行人或非机动车撞了,无论你有没有责任,你都得赔。   再简单点说,撞了不白撞。   那么问题又来了,此时机动车的驾驶员是车辆本身,车辆才是肇事者,对于伤员的赔偿任务是否就落在车企身上了呢?又或者车企说虽然是我的车撞的,但是这台车的所有权已经属于消费者,所以理应消费者来赔偿呢?   所以在现有法规难以保证机动车驾驶者合法权益、而面临有可能发生的事故并随之带来的赔偿问题时,如果没有明确的法律规定、没有清楚的责任划分,那么可以预见,自动驾驶将会带来一连串的社会问题。   重重挑战下,前途依旧存疑   最后再来说说我对于自动驾驶的态度,可以说是既看好又不看好。   说看好,是因为自动驾驶确实可以给驾乘人员提供很多方便,并且在技术成熟的前提下可以大幅减小交通事故发生的概率;   说不看好,是因为自动驾驶所需的发展条件太过于理想化。无论是对自身硬件、道路条件、交通参与者还有法律法规,都提出了非常高的要求。   所以自动驾驶这项技术最终是生存还是毁灭,结局并不掌握在科技公司和车企手上,而在于整个社会,包括消费者对于自动驾驶的接纳程度、交通参与者的整体素质和政策制定者的最终拍板。

    时间:2020-08-11 关键词: 特斯拉 自动驾驶

  • 无人驾驶德国已经合法上路,自动驾驶中国还要等多久?

    无人驾驶德国已经合法上路,自动驾驶中国还要等多久?

      最近在看新闻的时候发现一则消息 ,德国上议院通过了一项准许无人驾驶汽车在德国公路上行驶的法规!   目前美国一些州已允许无人驾驶汽车上路,且无需人类驾驶员坐在驾驶席上。但德国的法规要求任何时候都需要有人类驾驶员坐在驾驶席上,以准备随时对车辆进行控制。      另外,这项法规还要求, 必须有一个“黑匣子”来记录每一趟旅程,包括关于谁在驾驶(计算机或人类)以及两者之间切换的数据。如果人类驾驶员在操控车辆时发生碰撞,那么司机需要为事故承担责任。如果汽车自动行驶时发生碰撞,故障可归因于系统,汽车制造商将承担责任。   如今世界上又多了一个无人驾驶汽车可以合法上路的地方,从以往的遥不可及到现在越走越近,只是不知在中国,无人驾驶离我们还有多远。   关于无人驾驶 中国品牌已经在路上      面对无人驾驶在智能出行领域带来的巨大机遇,国内互联网巨头、传统汽车企业自然不会错过,都想抢占这个先机。目前国内的上汽、广汽、北汽和一汽、东风几大汽车巨头纷纷在无人驾驶领域开始布局,吉利、长城、比亚迪、奇瑞和长安汽车等整车企业也给出了无人驾驶汽车的时间表。   其中,长安汽车目前已经完成了无人驾驶汽车长距离路试,高速路况版的无人驾驶汽车将于2018年上市;北京车展北汽也展示了旗下的无人驾驶概念车;上汽未来10年将实现全路况自动驾驶。   互联网公司也许先行一步?      与整车厂商不同,互联网公司在无人驾驶领域走的是另外一条路径。这条路径并非如整车企业那般循序渐进,而是直接从汽车智能化的核心软件技术入手,借助人工智能和高精度地图方面的优势,一上来便切入无人驾驶,以百度为例,百度无人车内部采用的是百度自主研发的AutoBrain软件,作为百度公司无人驾驶技术的核心,AutoBrain由驾驶地图、探测、定位、控制和规划决策等一系列自动化控制系统组成,通过在云计算中心不断模仿和学习人类的驾驶经验,配合高精度地图定位等功能,实现无人车上路。   无人驾驶的“中国式难题”   有网友调侃,中国的无人驾驶汽车需要研发防撞,防碰瓷,防加塞功能。自动识别官车,警车,黑车等各种霸道车辆,并做出有针对性的反映。预先判断红绿灯故障,井盖被偷,路桥豆腐渣工程。      虽然是玩笑话,但也很好的反应了无人驾驶汽车在中国这个路况复杂的国家,所需要面对的困难是其他“地广人稀”国家的几倍,车企承担的风险也要大很多。   比如,发生无法避免的突发情况应该撞谁?“撞谁”的决策权应该交给谁?如何准确划分机器与人的肇事责任?还有关于无人驾驶技术使用的道路标准限定,驾驶员是否能遵守在合法道路上实用无人驾驶功能的规定等等等等。   打造匠心品质   总之,无人驾驶车,并不仅仅是各项参数那么简单,它的普及很可能会给整个汽车、交通行业带来翻天覆地的变化。这也不可能是“车在路上跑,交规改一改”那么简单,它很可能会对你的道德立场和伦理观造成冲击,可以说无人驾驶技术普及是一项重大的变革,只是不知道一贯保守的中国人,对于这项变革需要多长时间才能接受。

    时间:2020-08-11 关键词: 自动驾驶

  • 最值得期待的黑科技?自动驾驶等都是以人工智能为基础的

    最值得期待的黑科技?自动驾驶等都是以人工智能为基础的

      为期3天的2017年亚洲消费类电子产品展览会(CES ASIA 2017)将于北京时间2017年6月7日-9日在上海举办。作为亚洲范围内重要的消费电子展,此次CES Asia将涵盖音频、家庭娱乐、机器人、智能家居、视频产品、3D打印、健康生活科技、移动设备、电子游戏、可穿戴、汽车电子等各个领域,其影响力届时会再次得到印证。而除了传统行业以外,此次CESA2017将会有哪些更值得期待的“黑科技”呢?我们快一起来提前猜想一下吧!      CESA2017大猜想:最值得期待的黑科技看点   ●人工智能加持:自动驾驶汽车   从很早我们知道的机器人技术,到如今的大概念——人工智能,时下已有更多人工智能技术驱动的多领域产品让越多普通人了解。其中的“黑科技”——由人工智能AI技术驱动的自动驾驶汽车,也就是我们常说的无人汽车也逐渐成为近年来科技展会的常客。      自动驾驶汽车   确实,或许在此之前,让汽车能自己行驶的画面,你我想都不敢想;但随着科技的发展成熟,产业界对AI、机器学习与神经网络等技术逐渐普及,让我们对该项技术该领域的期待越来越高。所以,如果你想要一种可以展现物联网+、互联网+为我们日常生活带来便利性的方案?相信再没有什么比AI驱动连网的自动驾驶汽车更好了吧!      自动驾驶汽车   目前,除了电动车大厂Tesla之外,近年来已经有大众、宝马、丰田、苹果/谷歌等知名汽车/科技巨头(国内如百度、阿里)都相继推出搭载AI黑科技的智能汽车/无人驾驶汽车/自动驾驶汽车,一时间让改领域热闹非凡。   尽管目前来说,自动驾驶的技术还不是很成熟,但随着该技术需求和热度不断升高,相信今年和未来的几年里将会是产业界与市场对该技术更加关注的一年。所以,我们也期待在此次CESA上能看到更多关于AI技术加持的自动驾驶汽车的展出。   ●真不是老生常谈:生物识别   作为更新迭代最快的智能电子设备,手机推出新机的频率和技术的更迭似乎让我们跟黑科技的距离不再那么遥远。如今搭载生物识别技术几乎已经成为了所有智能手机的趋势,而其中指纹识别似乎成为标配;那么除此之外,智能手机还能玩儿点其他新花样吗?      虹膜识别技术   显然还真有,且不说早前发布的HTCButterfly3、三星GALAXY Note7、华为荣耀Magic,即将发布的苹果iPhone 8传闻也将黑科技加持,其中指纹+人脸/虹膜识别技术的支持就让人激动不已;而传闻明年三星的旗舰新机也将搭载更具安全性的虹膜识别技术。当然,不仅仅是指纹、虹膜识别,搭载其他如人脸识别以及语音识别等技术的智能新品,相信都会更多的出现在未来的几年里。      虹膜识别与其他生物识别技术对比   其实所谓的“生物识别技术”是通过高科技手段结合人体生理特性(如指纹、脸象、虹膜等)和行为特征(如笔迹、声音、步态等)来进行个人身份的鉴定,所以这些技术对于时下看中隐私的用户们来说,还真不是老生常谈,而确实是比传统方式要来的更加安全的方案。   所以对于此次CESA2017,我们期待不仅仅是智能手机等3C类,在其他智能硬件方面也会搭载生物识别技术的产品,来帮助我们在互联网时代的安全保驾护航。   ●交互大趋势:智能语音助手   传闻早在乔布斯时代,苹果就十分看好智能语音助手这个技术,因此大费周折买下了Siri并将其植入最新iPhone手机,待推出市场之后结果大受好评。所以,此次传闻苹果将会在即将到来的Siri扬声器的消息对于我们来说的话一点儿也不意外,反而让人兴奋期待不已。所以,本次CESA上,我们也期待看到更多搭载人工智能语音助手的设备亮相。      Apple Siri   看看目前市面上整合人工智能、智能扬声器的硬件品牌如Amazon Echo、Google Home(微软Cortana?)等,如果有了将发布的Apple Siri扬声器的加入,那么这个市场将会更加热闹,当然这也是人工智能语音交互大趋势的进一步发展。      Amazon Echo、Google Home、Apple Siri   由此可以看得出,与那些只具拥有“听力”的产品相比,会学习、会聆听用户的智能产品,且能提供更个人化的服务可支持软件升级的全新智能语音交互设备才更受用户,才将成为未来交互的新趋势。所以,不论是以智能家居、智能穿戴,还是外置服务型设备的形式出现,我们都希望在此次CESA上看到更多此类创新。   ●不只是游戏:VR/AR/MR仍是黑科技   此前,关于VR技术是否已经处于正当红还是还不够红的争论一直没有停止过,更有甚者表示VR已陷入“寒冬”。其实,尽管没有去年那样火爆,但不论你相信与否,虚拟现实(VR)与增强现实(AR)技术依然是如今各大科技展会的“黑科技”。      尽管沉寂 但VR/AR依然“黑科技”   确实,作为沉浸式视觉设备,VR和AR为我们带来了很多创造性的东西,带给我们全所未有的体验。时下,随着该技术的不断发展成熟,已经有越来越多超越视觉的人类感官技术设备出现在人们的视野,VR/AR技术已经在除视频游戏之外、融合VR和AR之间的混合现实MR技术以及智能手机+VR/AR的方式开始出现,发展越趋于多元化,相信未来还有更多种可能。      混合现实技术MR大趋势   当然,发展的同时也会出现很多问题,尽管还有很多困难需要克服,不论你是抱有何种态度,不可否认,VR在工业、医疗等消费性电子以外的领域商机大有可观,而不仅仅是游戏行业。   因此,作为未来消费性市场极具发展潜力的技术,我们也十分看好虚拟现实VR/AR/MR的发展,且非常期待在此次CESA2017上将会带来前所未见的新品。   ●专业安全+更影像级:航拍无人机   自从火了之后,过去几年的CES上几乎都会出现无人机的身影。然而作为时下科技界当之无愧的人气产品,最近一段时间在展会上的风头却似乎大不如前。这是因为看似热闹的无人机市场,其实是经历了厮杀、裁员、破产等波折洗礼之后才有现在的局面的。      占据无人机市场大半壁江山的大疆   当然,一说无人机,如今已占据无人机市场大半壁江山的大疆就不得不提。作为近年来各大科技展会上的座上宾,大疆几乎都会带来新惊喜,似乎想低调都没办法呢。除了元老级Parrot,现在所剩下不多的除了Facebook、Google、亚马逊这几家巨头之外,确实没有谁可以与之抗衡;但是刚刚在上个月发布高端影像级无人机的佳能Canon无人机突然冒出来,这也难怪大疆早前收购影像公司哈苏了,所以这也让无人机市场未来清晰航拍方面或许更关注。      佳能Canon入局无人机市场令人期待   由于已经是无人机领域巨头的公司,所以大疆今年也是动作频频。除了发布更迷你、更美型的无人机新品如MAVICPro、Phantom4 Advanced之外,也在无人机周边领域发布一些有意思的配件如OSMO云台手柄。当然,专业级方面,大疆也没闲着,其最新发布的搭载哈苏H6D-100c相机、镜头像素1个亿的无人机可谓黑科技一点儿也不为过,就是不知道这些新品届时能否出现在此次CESA2017上呢?   近年来无人机航拍飞行器的强势崛起,随之而来的各类安全问题也逐渐被大家所关注。最近发生的几件机场遭到无人机航拍飞行器入侵事件也为我们敲响了警钟,我们期待除了把产品做的更精致、更小、更高清、能满足个性化需求之外,是不是在安全方面也更加有所创新呢?接下来的CESA2017 ,我们期待看到点不一样的创新吧!   ●智能穿戴:多元化发展趋成熟   如今,越来越多的朋友对运动健身开始热衷,因此几乎人手一个的智能手环、手表早已不再新鲜。所以,如果提到智能穿戴,相信大家首先会想到智能手环/手表,再或者就是VR头显。。.其实,智能穿戴“Smart Wearable”这个词所涵盖的范围相当广哦!      智能穿戴技术产品   有可能在未来,我们从头到脚、从里到外,都能拥有整套智能穿戴设备来帮助我们生活得更好更健康呢:智能眼镜、智能项圈、智能头戴、智能服饰、智能手套、智能机械外骨骼、智能袜子智能鞋等。从最近几年科技展会上,我们也可以看出智能穿戴基本都是常客,其中要数智能手表/眼镜最为常见。      智能穿戴技术产品所涵盖范围广   由于穿戴所包含的范围比较广,所以其发展也趋于多元化,但健康依然是智能可穿戴产品最基本的主打功能。而早前,有不少厂商都推出了针对女性、老人、儿童以及特殊人群市场定位的智能穿戴产品,因此我们依然期待今后更多个性化产品的出现。   而相信此次CESA2017会有不少新的创意会亮相展会,除了传统智能手表/手环之外,其他搭载智能追踪芯片的穿戴产品或许也是最期待的看点,当然如有“黑科技”的话,那将是再好不过的啦!   ●综述   作为科技行业最前沿风向标,每一次CES展会都堪称科技视觉盛宴,都为我们带来创新惊喜。而此次CESA2017展会,会出现本文中猜想的“黑科技”看点吗?我们一起拭目以待吧!

    时间:2020-08-11 关键词: 人工智能 自动驾驶

  • 自动驾驶汽车创企AutoX在加州获自动驾驶测试许可 不配安全员

    自动驾驶汽车创企AutoX在加州获自动驾驶测试许可 不配安全员

    7月20日消息,据国外媒体报道,加州机动车管理局(DMV)表示,加州已批准由阿里巴巴支持的中国自动驾驶汽车初创企业AutoX在圣何塞市的道路上测试自动驾驶汽车。 AutoX是继Waymo和Nuro之后第三家在加州获得无人驾驶许可的公司,该许可允许AutoX在圣何塞市指定区域的地面街道上,测试没有安全驾驶员的自动驾驶汽车。 加州车辆管理局表示,该车获准在晴朗天气和轻度降水的街道上行驶,车速限制不超过每小时45英里(约合72公里)。 AutoX创立于2016年,是一家专注于提供自动驾驶汽车平台的初创企业。去年9月,该公司宣布获得1亿美元A轮融资,此轮融资由东风汽车领投,阿里巴巴和硅谷孵化器Plug and Play等参投。 今年4月份,AutoX在上海嘉定开设了一个无人车运营大数据中心。该公司表示,该设施占地8万平方英尺(约合7432平方米),是中国最大的自动驾驶汽车数据中心,也是亚洲最大的自动驾驶出租车(RoboTaxi )运营中心。 目前,有62家公司获得许可,可以在加州道路上测试有安全驾驶员的自动驾驶汽车,其中超过10家是中国或中国投资的公司,包括百度、蔚来汽车(NIO)、图森未来(TuSimple)、文远知行(WeRide)、滴滴出行旗下滴滴美国研究院(DiDi Research America)和小鹏汽车。(小狐狸)

    时间:2020-08-11 关键词: 自动驾驶 自动驾驶汽车 autox

  • 未来汽车时代将比预期更早到来

    未来汽车时代将比预期更早到来

    当我们激动地谈论未来汽车的时候,你可能会认为完全自动驾驶汽车这个想法真大胆,在多向前迈几步,我们就能实现它。但事实上,我们还没有走到那一步,有些怀疑论者甚至认为前路困难重重,我们永远也不可能实现。但作为工程师,我们知道自动驾驶一定能够实现。问题的关键在于实现还需要多久、最佳路线是哪一条以及需要付出多少成本。 我们展开一张地图,看看可以如何从汽车电子设备的角度来实现这个目标。首先要知道把所有不同的元件组合在一起实现无缝连接的安全性能是一项很大的工程。好消息是,我们已经初窥门径:今天的先进驾驶辅助系统(ADAS)已经包括了紧急制动辅助、线控转向和防撞等功能。如果想实现在每一辆车上都配备这样的先进技术,相关系统必须先实现高性能、低成本和低功耗的目标。而这正是协同设计链生态系统擅长并且持续在优化的领域。这些核心工程理念是一个指南针,将在地图上为我们导航,引导我们最终实现自动驾驶。 汽车的开源开发 近期,雷诺正与 ARM 合作开放旗下 Twizy 车型的软件和硬件架构。开源开发可以加快新功能的研发速度并催生出不同的版本,这对 ARM 生态系统来说是非常激动人心的一步,汽车厂商可以与更多的半导体供应商展开合作。我们的合作伙伴不断挑战极限,实现了大量汽车技术应用案例——从最小的传感器到最高的计算能力,满足了功能丰富的车载信息娱乐系统(IVI)和 ADAS 的需求。ARM 与其合作伙伴将技术知识产权、工具应用和软件开发相结合,创造出具备可扩展性和安全性的未来汽车体验。 对汽车电子设备设计来说,现在也许是最关键的时刻。一个由数据和技术驱动的世界由此诞生。在这里,新的业务模式为用户带来全新的选择和体验。确实,随着汽车自动化的程度不断提高,相较于驾驶本身,未来的驾驶体验可能越来越注重舒适性、娱乐性以及车主希望的一些特定性能。例如,小型城市汽车配备的某些功能如果出现在家用车或 SUV 身上可能显得格格不入。使用多家供应商可以加快研发速度并带来更丰富的选择。 我们刚才举例说明了生态系统创新可以如何帮助汽车设计师尽早研发出完全自动驾驶的汽车。现在,我们来仔细研究一下 ARM 生态系统解决汽车两大关键领域 车载娱乐系统(IVI )和 高级辅助驾驶系统(ADAS) 的方法。这两个领域也是自动驾驶能否成功实现的关键所在。 IVI 是连接汽车与外界的纽带 朱尼普研究公司(Juniper Research)最近发表了一项新的研究,标题为“M2M:2016-2021跨国企业、服务提供商和原始设备制造商的战略和机会”。研究得出的结论是,未来五年,联网汽车信息娱乐系统和远程信息系统的数据将占据所有 M2M(机器对机器)数据流量的 98%。 这对汽车厂商和 IVI 芯片制造商来说意味着诸多挑战,比如散热、面积和功耗方面的限制。这些挑战是因为需求更加多样化,需要为大尺寸屏幕供电、实现触感回馈、显示多个来源的多个应用等等。而移动设计领域数十年的经验此时就可以运用到汽车领域:ARM 的低功耗处理器, 结合big.LITTLE™ 技术,让制造商能够为 IVI 体验提供稳定的高性能。 由于 IVI 可以将用户与外界联系起来,因此通讯安全必须得到保障,应用和车载软件也必须及时更新。一个著名的案例是,黑客查理·米勒利用车载系统的一个安全漏洞侵入了一辆 Jeep,可见,数据安全有多么重要。行车安全也是一个问题,不少系统要考虑到驾驶员的安全问题,所以要满足 ASIL B 或更高的标准。 技术的选择同样重要,因为 IVI 应用程序包含 GPS 导航、广播、远程信息处理、视频播放等功能,而这些功能的计算需求各不相同。为每一项任务选择正确的处理器意味着减少散热,进而降低车上的冷却需求,在减轻车重和降低成本的同时提高可靠性。 无缝驾驶舱体验离不开综合运算(点击放大) 沿着地图前进,我们现在从驾驶舱内部切换到车身的外围来研究 ADAS。 ADAS 为整辆车分配情报 分析师们预测, 2016 年到 2025 年,普通轿车的车载计算能力将提高 100 倍,为 ADAS 和 IVI 功能提供更好的支持。 ADAS 需要综合车身密布的各类传感器发送的信息,将它们汇总到一个大型处理单元进行数据分析并作出实时决策,所以这个过程将会涉及海量的计算,雷达、激光雷达、超声波和摄像头这些传感器都是为了提升驾驶者的安全而设计的。 由于我们将驾驶员身份所要承担的安全责任转交给了汽车本身,因此,安全的操作在这里非常重要,ADAS 元件必须按照最高的安全标准来设计,其中不少都达到了 ASIL D 等级。 遍布车身各处的 ADAS 传感器提升驾驶者安全 多样化的功能意味着我们需要一套包罗万象的生态系统来实现各个领域的专业计算,让原始设备制造商能够为每一辆汽车作出最好的选择——无论是小型城市车、豪华轿车还是 SUV。主体元件必须尺寸紧凑而且高度集成,还必须能够抵抗来自外部和内部的干扰。如果你是利用汽车传感器来判断是否能够超车,那么你一定希望不会有黑客入侵它。 由于管理多个处理器会受到成本、功耗和散热方面的限制,所以ADAS与IVI在处理某一些任务的时候也有特定的需求,在 ARM 多样化低功耗技术和基于标准架构的综合生态系统支持下,无论什么车型或规格,原始设备制造商都可以满足特定需求并实现轻松集成。 安全是每个人的责任 行车安全至关重要,因为安全一旦出问题就可能造成财产损失或人身伤害。同样,媒体近来经常提到的数据安全也是重中之重——它不仅事关行车安全,而且随着黑客攻击形式不断进化,我们还需确保在未来10-15年间,汽车也能时刻处于安全状态。任何一家供应商都无法凭借一己之力确保汽车的行车安全和数据安全,实现这个目标需要生态系统中的多家企业通力合作,从硬件到软件,从操作系统到汽车厂商都需要参与进来。使用标准架构可以帮助汽车厂商降低成本、提高可扩展性并确保最快的上市时间。 ARM 为汽车系统提供全面的安全解决方案,为汽车技术的运用提供可靠的安全基础,从传感器到服务器,这些解决方案已经成功应用于数十亿款手机、网络和嵌入式应用程序。在汽车安全解决方案领域的梦之队——ISO 26262 支持和 TrustZone 技术帮助下, ARM 为原始设备制造商和车联网用户奠定了值得信赖的基础。 ARM 技术为汽车的未来奠定基础(点击放大) ARM 生态系统坚持开展技术合作,提供更多样化的解决方案,致力于合作研发安全的可扩展芯片,满足每一项功能所需的性能。这段旅程也许看来漫长,但是从微小的雷达传感器到强大的 IVI 和 ADAS 控制器,自动驾驶技术的未来将比你想象的更早到来。

    时间:2020-08-11 关键词: ARM 自动驾驶 adas

  • 漫谈自动驾驶激光雷达和新型探测技术

    漫谈自动驾驶激光雷达和新型探测技术

    说到“雷达”,小伙伴们的脑海里大概立马能蹦出战争片中“报告长官,雷达上发现敌舰靠近!”这样的对白。这里所谓的“雷达”(Radar)一般是指利用电磁波探测目标的电子设备,全称是Radio DetecTIon and Ranging,无线电探测和测距,很多人也叫它“无线电定位”。 不过,接下来我们要介绍的并不知道我们熟悉的这个“雷达”概念,而是利用光来进行探测和定位的手段——“激光雷达”。 什么是激光雷达? 如今,“激光雷达”已不是什么陌生的概念了,特别是随着自动驾驶的热潮,它也备受瞩目。 自动驾驶 激光雷达实际上是一种工作在光学波段(近红外)的雷达,最早对它的定义是LIDAR,即 Light DetecTIon and Ranging。不过,更准确的应该是“LADAR”这种叫法,即Laser DetecTIon and Ranging,激光探测和测距。 特点 与同样在汽车中有着一定应用的微波雷达相比,工作在光学波段的激光雷达其频率比微波高2-3个数量级以上,有着更高的距离分辨率、角分辨率和速度分辨率。因此,激光雷达在测量过程中可带来距离、角度、反射强度、速度等更丰富的信息,凭借这些数据便可生成目标多维度的图像,协助我们或系统对探测目标拥有更详细的认知。 另外,由于激光波长短,能发射发散角非常小(μrad量级)的激光束,多路径效应小,即不会形成定向发射,与微波或者毫米波产生多路径效应,抗干扰能力强,可实现低空、超低空目标的探测。而激光主动探测拥有不依赖于外界光照条件或目标本身辐射的特性,只需通过探测自身发射的激光束的回波信号来获取目标信息,所以还可实现全天候的工作。不过,激光雷达易受大气条件以及工作环境的烟尘影响,要实现全天候的工作环境在目前来讲还是最困难的事情。 原理 实际上,激光雷达技术的前提是激光测距技术。我们通常能见到的测距方法,从大类上可以分为:激光飞行时间(TIme of Flight,TOF)法和三角法。简单来讲,它们分别适用于长距离测距和短距离测距。 TOF测距原理示意 而TOF法又可分为: a)脉冲调制(脉冲测距技术),利用被测目标对光信号的漫反射来测距; b)相位调制,对激光连续波进行强度的调制,通过相位差来测量距离信息。 而激光雷达对不同方法的选择主要取决于它的种类和实际应用。 分类 激光雷达也分很多类别。从调制出发,目前主要有直接探测激光雷达和相干探测激光雷达。现在常见的,包括自动驾驶、机器人、测绘所用的,基本上属于直接探测激光雷达。比较特殊的,比如测风、测速之类的雷达,则一般采用的是相干调制。 直接探测类型的激光雷达应用 中国海洋大学研发的车载多普勒测风激光雷达 图片来源:qingdaonews.com 如果从应用出发,那分类就较多了,比如激光测距仪、激光三维成像雷达、激光测速雷达、激光大气探测雷达等等。其中,激光三维成像雷达就包含了我们熟知的激光测绘,以及自动驾驶中的单线激光雷达和多线激光雷达。 自动驾驶中激光雷达是什么样子? 正如上文提到的,在目前的自动驾驶中,有单线激光雷达和多线激光雷达之分。由于在应用中需要很高的采样频率,在近距离和远距离测量中则分别用到三角测距法和脉冲测距法。 其中,单线激光雷达主要通过一个高重频脉冲激光测距仪,加上一个一维旋转扫描来实现测量。而它的角分辨率可高于多线激光雷达,所以在行人探测、障碍物探测(小目标探测)以及前方障碍物探测等方面上,比多线激光雷达具有更多优势。多线方案目前也主要为多路单线集合而成,因而还受到体积和光路的限制。 “长”在自动驾驶汽车头上的激光雷达系统 图片来源:souhu.com 这里可能有人会问了:“除了避障,为什么还要用激光雷达来做车道检测,而不直接使用相机?ADAS 算法不已非常成熟了吗?” 原因很简单,相机特别容易受到背景光或者强光的干扰。比如,行驶在林荫大道时,树荫落下斑斑点点的阳光,再结合白色车道线,相机就很难辨识,而识别概率的低下则将造成算法的复杂化。 相机:哪位小仙女阔以告诉我,车道线在WHERE?! ADAS算法:…… 那么,用激光雷达来做车道检测又有什么好处呢? 首先,激光雷达用的是红外激光,这种激光本身在红外波段的辐射比可见光要低得多。再者,应用中会利用一个非常窄的滤光片,直接将强背景光滤除,然后再用红外光进行探测。这样我们就能获得一张超高质量的车道线图像,通过图像的灰度,就能轻松的把车道线检测出来。总体来说,用激光雷达做车道线检测,性能会比相机更优。 相机、雷达和激光雷达的比较 图片来源:toutiao.com 激光雷达和一个了不起的新伙伴 针对单线和多线激光雷达,高速、高增益且在近红外波段高灵敏度的单点探测器APD(雪崩二极管)是目前探测端的首选。该器件的探测带宽普遍在百MHz左右,且在高压工作时有几十倍的增益,能够大幅增强光电信号。然而,在百米量级的探测中,APD所能达到的增益效果仍然不能满足需求。 于是,自动驾驶激光雷达急需一个全新小伙伴的出现。这个小伙伴需要拥有更大的增益,且工作在近红外光范围。 Wanted!!!(图) 不过,随着MPPC的诞生,自动驾驶激光雷达也看到了新的曙光。 MPPC是一种俗称硅光电倍增管(Silicon Photomultiplier,SiPM)的新型光半导体器件,根据其原理可称多像素光子计数器(Multi-Pixel Photon Counter,MPPC)。其由多个工作在盖革模式的APD阵列组成,具有高增益、高探测效率、快速响应、优良时间分辨率和宽光谱响应范围等特点。 当MPPC中的一个像素接收到一个入射光子时,就会输出一个幅度一定的脉冲,如图显示,多个像素如都接收到入射光子,则每个像素都会输出一个脉冲,这几个脉冲最终会叠加在一起,由一个公共输出端输出,以此达到更大的增益。 相比APD,MPPC的增益可达到105-106,这样在理论上,可以在更短的时间内得到更长的距离信息,探测带宽也与APD不相上下。另外,拥有小有效面积、更多像素结构的MPPC不仅具备较快的时间特性(上升时间仅1ns左右),还可利用它独特的光子分辨能力,将不同表面反射率的物体识别出来,从而达到测距同时分辨物体表面特性的目的。从这些性能上来看,MPPC非常适合脉冲测距法的应用,是自动驾驶上一维激光雷达的理想小伙伴。 MPPC、APD和PIN光电二极管的比较 除了高性能以外,想真正成为激光雷达的伙伴,应用的MPPC器件还必须工作在近红外光范围内,然而这并不是一件容易的事。 一方面,MPPC一般都是P-on-N的半导体结构,而近红外需要N-on-P的半导体结构;另外更重要的一点,就是硅基材料要做到近红外波段是非常困难的,再加上各方面的工艺问题,如今研制成功且实现可量产的案例少之又少。 然而,随着2017年初美国西部光电展(Photonics West)的开幕,一则关于近红外MPPC的好消息传来了! 滨松公司发布了最新的近红外MPPC研制成果,推出了红外增强型MPPC S13720-1325系列。其在905nm处具有较高的探测效率,响应速度快,工作温度范围宽,适合各种场合下的激光雷达应用,尤其是使用TOF测距法的长距离测量。现在,也已正式向全球市场开放供应。 滨松近红外MPPC S13720-1325系列 自动驾驶如今是一个炙手可热的话题,但是,真正将热点变为大众日常生活的一部分,行业中的创造者们可能还有一段曲折的路要走。其中,激光雷达作为自动驾驶核心技术之一,也是他们必经的挑战。 而滨松对近红外MPPC技术的攻克,意味着的不仅只是一次半导体技术的突破,还是一次自动驾驶激光雷达技术大步跨跃的可能。让我们寄期待于这位新伙伴,为自动驾驶带来更好的未来吧!

    时间:2020-08-11 关键词: 自动驾驶 激光雷达

  • 人工智能下围棋那么厉害 自动驾驶开车也能这么厉害吗?

    人工智能下围棋那么厉害 自动驾驶开车也能这么厉害吗?

      在5月23日到5月27日期间,由中国浙江省乌镇举办的“中国乌镇围棋峰会”将上演一场在国际上备受瞩目的“人机大战”,由目前世界排名第一的中国棋手柯洁与围棋人工智能AlphaGo展开对弈。      在刚刚5月23日进行的那场对弈中,AlphaGo战胜了柯洁,获得了第一场对决的胜利,暂时以1比0领先。赛后柯洁表示AlphaGo实在是太厉害了,下棋的思路完全不像是人,像一个围棋的上帝,他输得一点脾气都没有,心服口服。      人工智能是目前计算机行业的一个热点,就连“国民老公”王思聪也来蹭了一波热度,发了一条微博嘲讽柯洁之前的狂妄自大,引来了大批水军“围剿”同样给人狂妄自大感觉的王思聪,那些之前高喊“思聪老公”的“老婆粉”们反而选择了集体神隐。      好了,微博八卦不多扯了,我们把关注点拉回到AlphaGo。AlphaGo是一款围棋人工智能程序,由Google(谷歌)旗下的DeepMind公司开发,其曾经在中国某围棋网站以Master(大师)的名字为注册账号与中日韩数十位围棋高手“过招”,保持了60局连胜的纪录。   人工智能能否进军汽车行业?   既然人工智能那么厉害,未来会不会有可能进军赛车运动,代替人去参赛呢?            其实在影视作品里,早就已经有这方面的幻想。例如,在上世纪80年代的美国连续剧《霹雳游侠》就出现了一台完全由电脑AI控制的跑车,协助男主角各种侦查案件以及打击罪恶。在动漫作品《高智能方程式》中,更是出现了电脑直接控制驾驶员去赛车的情节。      在现实中,主导无人驾驶开发的大部分都是互联网行业,传统车企还没有对无人驾驶表现出较大的兴趣。虽然许多互联网企业都表示对无人驾驶有兴趣,但更多的都是在给投资人“画饼”,真正能拿出实质东西来的只有谷歌和特斯拉了,不过即使做了大量的测试,仍然是未能推向市场的技术。   谷歌无人驾驶项目介绍      谷歌的无人驾驶计划立项于2009年,由谷歌公司的Google X实验室带头研发,此前,该实验室就曾推出了多项划时代性的产品,例如谷歌眼镜和谷歌街景。      2010年,由7辆车组成的谷歌无人驾驶车队正式上路测试。2014年,谷歌推出了自己的新产品无人汽车,这台车与传统车辆区别很大,因为它没有方向盘和刹车。但是到了2016年,项目的负责人纷纷离开,该项目的未来瞬间变得令人担忧起来。截至目前,谷歌的无人驾驶计划已经积累了超过200万英里(322万公里)的测试里程。   特斯拉自动驾驶辅助介绍      特斯拉没有像谷歌那样完全信任计算机,特斯拉选择在自家的车型上搭载自动驾驶辅助系统,用户可随时介入控制车辆。特斯拉在2014年开始配置Autopilot(自动驾驶)系统,至今已经获得了超过13亿英里(20.9亿公里)的测试里程。特斯拉还在2016年进一步发布了2.0版本的系统,宣称已经能全面满足使用。      但是这套系统并不是十全十美的,2016年发生了一起由特斯拉自动驾驶引发的交通事故,当时某车主驾驶的特斯拉在通过路口时,直接就和一台白色的拖挂卡车发生了碰撞,而且碰撞发生的时候,该系统不但没有及时启动刹车,甚至在碰撞以后仍然继续行驶,最后碰上电线杆才停下来,驾驶者当场死亡。      自动驾驶系统还引发了大量关于目前法律漏洞的讨论。例如在一台自动驾驶的汽车上发生了事故,那么事故责任是归驾驶者还是归汽车厂商呢?一旦出现了事故,目前的法律对于无人驾驶的汽车监管存在着大量灰色地带,使汽车厂商可以逃避责任,这对于消费者来说,是非常吃亏的。   途哥总结      无人驾驶虽然在这个年代技术仍未成熟,但在未来是肯定会得到更好的完善和推广的,因为开车对于大部分人来说,并不是一件那么有乐趣的事情,如果能让电脑代替人去开车的话,相信可以极大方便人们的生活。只是在这个技术完善的过程中,还有很长的一段路要走。

    时间:2020-08-11 关键词: 人工智能 自动驾驶

  • 完全自动驾驶汽车,估计还需要十年

    完全自动驾驶汽车,估计还需要十年

    最近又有从事哪些职业的人员将被机器所取代呢?其中一个备选答案是汽车司机——世界上最普遍的职业之一。传统车企正在面临一场主要由科技公司主导的以自动驾驶技术为核心的产业革命,而与之相关的各类媒体报道使得许多消费者产生了他们的下一辆汽车将是完全自动驾驶的预期。 但是,仔细审视一下实现高级别自动驾驶(SAE Level 4及以上)所需的技术,就会了解到,真正实现并推广该类汽车需要花上比预期更长的时间,或许是5年,或许是10年。 厘清此次技术革命的脉络 对实现自动驾驶汽车的首次尝试主要集中在高级驾驶员辅助系统(Advanced Driver Assistant Systems,ADAS)领域,属于此类的功能包括紧急制动(Emergency Braking),倒车摄像头(Backup Camera),自适应巡航控制(AdapTIve Cruise Control)以及自动泊车系统(Self-Parking System)等,这些技术一开始最先应用在豪华车上。最终,产业的监管机构开始要求在每辆汽车中都配置部分ADAS功能,这加速了其对大众市场的渗透。截至到2016年,ADAS技术已经形成了一个规模约为150亿美元的市场。 在全球范围内,ADAS系统(例如,夜视功能及车辆盲点探测)的出国量从2014年的9000万套增加到了2016年的约1.4亿套,仅两年时间规模就增长了50%。其中,部分ADAS功能相比于其他功能更有吸引力,例如,从2014年到2016年,具有环视视角的停车系统(Surround-View Parking Systems)的普及率增长超过了150%,而自适应前置照明系统(AdapTIve Front-LighTIng Systems)的数量在同一时间段内增加了约20%,如图1所示。 图1 ADAS系统的部分市场数据 客户的支付意愿和产品价格的下降都帮助了ADAS系统套件的普及。麦肯锡公司最近的一项调查发现,为了给汽车配置相应的ADAS功能,驾驶员将平均多花费500 ~ 2500美元。尽管起初ADAS功能只在豪华车上配置,但目前许多汽车制造商可以在售价20000美元级别的汽车上配置相同的ADAS功能。许多高端汽车不仅在高速公路条件下能自动转弯(即横向控制)、加速及制动(即纵向控制),而且还能采取相应的行动避免车辆发生碰撞。一些在有限距离的固定线路上行驶的商用乘用车(如短驳车)甚至可以将自己停入空间极为紧凑的停车位。 但是,虽然ADAS已经取得长足的进展,但整个行业还没有确定半自动驾驶汽车(如SAE Level 3车辆)的最佳技术原型,因此目前仍处于测试-改进模式(test-and-refine mode)。截至到目前为止,共出现了3种技术路线: 以摄像头(Camera Systems)为主,毫米波雷达为辅; 以毫米波雷达(Radar)为主,摄像头为辅; 混合路线,即把激光雷达、毫米波雷达、摄像头等硬件以及传感器融合算法相结合,以实现对环境更细致的理解。 实现上述技术路线的成本各不相同,其中“混合路线”最为昂贵。截至到目前为止,上述3种技术路线之间尚未决出胜负,每个系统都有其优缺点,例如,“以毫米波雷达为主”的方法可以在高速公路场景下运行良好,该场景中的交通流量相对而言较易预测且对环境进行测绘的精度要求并不高。另一方面,“混合路线”的方法在人口稠密的城市地区能够更好地工作,在该场景下,精确的测绘可以帮助汽车能沿狭窄的街道行驶,识别出体积较小的但影响行驶安全的物体。

    时间:2020-08-11 关键词: 汽车电子 自动驾驶 激光雷达

  • 百度与欧洲最大汽配商合作开发自动驾驶汽车

    百度与欧洲最大汽配商合作开发自动驾驶汽车

    电子发烧友早八点讯:据外媒报道,欧洲最大的汽车配件供应商大陆集团(ConTInental AG)周三宣布,已与中国搜索巨头百度签署战略合作协议,共同开发自动驾驶汽车。 今日,百度集团总裁兼首席运营官陆奇与大陆集团公司执行委员会成员弗兰克· 乔丹(Frank Jourdan)在柏林签署了该战略合作协议。 大陆集团对此表示,双方将联合开发技术、产品和商业模式,为自动驾驶汽车和智能交通服务提供解决方案。大陆集团CEO艾尔玛·戴根哈特(Elmar Degenhart)在一份声明中称:“通过与百度合作,双方将把智能交通服务向前推进一大步。” 当前,全球自动驾驶汽车领域的竞争十分激烈。传统汽车厂商、零部件供应商,以及科技公司等纷纷结成战略联盟,以壮大自己的阵营。 例如,百度今年4月与德国汽车技术供应商博世集团、高德和四维图新签署基于高精地图的自动驾驶战略合作协议,旨在为中国市场开发用于自动驾驶的高精度地图。 此外,宝马、英特尔、Mobileye和德尔福(Delphi),丰田和英伟达,以及打车应用Lyft和Alphabet旗下自动驾驶汽车公司Waymo均已达成相关合作联盟。 声明:电子发烧友网转载作品均尽可能注明出处,该作品所有人的一切权利均不因本站转载而转移。作者如不同意转载,即请通知本站予以删除或改正。转载的作品可能在标题或内容上或许有所改动。

    时间:2020-08-11 关键词: 百度 自动驾驶

  • Waymo对怼Uber 已经开始测试自动驾驶卡车

    Waymo对怼Uber 已经开始测试自动驾驶卡车

    电子发烧友早八点讯:据外媒报道,Alphabet(谷歌(微博)母公司)旗下的Waymo也开始涉足自动驾驶卡车的研发了,而此前专注于该领域较为著名的公司就是去年被Uber收购的Otto,而Waymo与Uber现在是死对头。 “自动驾驶技术能更安全的将人和货物运送至目的地,减少夺命大卡造成的不必要伤亡。Waymo在自动驾驶软硬件领域已经深耕8年,下一步我们将探索如何将自动驾驶技术整合进卡车。”Waymo发言人接受BuzzFeed采访时说道。 虽然已经开始了相关测试,但Waymo表示现阶段它们的主要任务是在公路上采集数据,而数据采集车依然由人来驾驶。此外,Waymo发言人确认,公司现在仅有一辆卡车参与测试。 谷歌2009年就开始自动驾驶汽车的研发了,去年其自动驾驶项目变身Waymo并从母公司分拆出来,今年年初Waymo的自动驾驶汽车开始在凤凰城上路拉客,但此前它们从未宣布自己涉足自动驾驶卡车的研发。 Uber也在搞自动驾驶卡车,去年它们收购了专注于自动驾驶卡车的新创公司Otto,而该公司创始人就是刚刚被Uber解雇的莱万多夫斯基。莱万此前是谷歌员工,今年2月,Waymo向法庭起诉Uber,称莱万携带大量公司机密资料投奔了Uber。 卡车一直是自动驾驶技术应用的未来方向之一,去年10月,一辆Otto的自动驾驶卡车就装载一车啤酒来了次120英里的自动驾驶远征。 除了两家巨头,名为Embark的新创公司也在开发自动驾驶卡车。 声明:电子发烧友网转载作品均尽可能注明出处,该作品所有人的一切权利均不因本站转载而转移。作者如不同意转载,即请通知本站予以删除或改正。转载的作品可能在标题或内容上或许有所改动。

    时间:2020-08-11 关键词: 自动驾驶 uber waymo

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