在一个对我来说陌生的领域里 我似乎看到了汽车的未来

2019-06-24 | 浏览:4019 | 评论:0

前段时间在新闻里看到5G开始商业化的新闻,其实我一开始是并不为其所动的。

对我这种只在微信、微博、淘宝切换使用的用户来说,其实没什么吸引力,用手机能干些什么很需要网速的事情呢?如果有,4G也已经很好满足我了。

Q:如何让一位对IT毫不了解的写试车稿的中年少女(我)对5G提起兴趣?

A:让她发现,其实5G与汽车的未来发展息息相关,并可以选为本周选题。

 

在好奇5G跟自动驾驶有什么关系之前,我想更多人跟我一样,会好奇5G究竟是什么?跟你手上正在用的4G什么关系。

维基百科是这么说的:第五代移动通信技术(全称:5th generation mobile networks或5thgeneration wireless systems,简称5G)是最新一代蜂窝移动通信技术,是4G(LTE-A、 WiMAX-A)、3G(UMTS)和2G(GSM)系统后的延伸。

5G的性能目标是拥有比4G快100倍的数据传输速率、低于一毫秒的延迟以及提高系统容量等等。

这是什么概念呢?打个不这么IT的比喻:这就像原本一条4车道,而且路面状况差的高速路,它原本的车辆通行的效率是很低的,为了提升车辆的通行效率,在重新修整以后,扩宽成了400车道,同时还把路面整个铺了沥青,同时为了支撑更多车辆通行,还把地基做了强化,保证更多车辆通行时路的承载力。

据说在5G场景下,5秒的时间下载完4G需要20分钟才能下载完的小电影,但……

咳咳……

当然,5G的意义并不局限于此!5G是更颠覆性的一代移动通信技术。

基于5G发展目标特性,那些在过去和现在,很多人看起来根本没底的“未来事物”的发展才能大胆和有趣起来,例如真正意义上的自动驾驶。

高精度地图是什么?高精度地图就是精度更高、数据维度更多的电子地图。

可以这么说:没有高精度地图,就没有自动驾驶。

为什么呢?因为高精度地图并不止是个简单的地图,它还给车辆赋予了一个上帝视角。

高精度地图可以帮助汽车预先感知路面复杂信息,如坡度、曲率、航向、横坡等,结合智能路径规划,让汽车的“大脑”做出正确决策。

简单点说,高精度地图就是个能让汽车可以精确知道自己在哪以及让汽车及时知道前、前前、前前前方路况的东西

虽然目前我们的驾驶辅助系统已经使用了摄像头、毫米波雷达、激光雷达等,而且这些设备已经是非常先进的了,它们未来也会是自动驾驶不可或缺的设备,但是仅凭这些东西,还是无法满足自动驾驶的所有需求,着不仅是因为测量距离上的局限,还有在复杂环境下的稳定性问题,比如尘土对激光传感器的影响、阳光直射和暴雨这种外界对摄像头的影响仍是无法解决。

 

所以传感器需要与高精地图进行互补,因为高精度地图是目前来说最稳定的传感器,也是视觉范围最大的传感器。

高精度地图可以精确到厘米级别(普通导航地图在5m左右),并将大量的行车辅助信息存储为结构化数据,这些信息可以分为两类。

第一类是道路数据,例如车道类型、车道线的位置、宽度、坡度和曲率等车道信息。

第二类是车道周边的固定对象信息,比如交通标志、交通信号灯等信息、车道限高、下水道口、障碍物及其他道路细节,还包括高架物体、防护栏、数目、道路边缘类型、路边地标等基础设施信息。

 

二、那为什么高精度地图会需要5G呢?

因为自动驾驶需要高精地图的数据信息能够做到足够“新鲜”,也就是得实时更新,保证信息的及时性。所以要通过大量车辆的传感器、摄像头采集到的信息,通过通讯手段与云端做交互,让高精度地图的实时信息更加智能。

 

这样一来,高精度地图的数据量就会是普通地图的100万倍甚至更多,这时,以云计算为核心的集中式大数据处理模式已经满足不了需求。所以拥有高速宽带的5G便成为了推动高精度地图更好适应自动驾驶的关键,5G可以在尽量少的时间帮助高精度地图完成实时更新。

有了高精度地图这双上帝视角的眼睛以后,自动驾驶车辆需要靠自己在路上走,仅靠“认路”可是不够的,它还得要能“认人”,也就是要让车能够像人一样,就算在非常密集的人群中走路,也不会轻易撞路上的行人和别的物体。

于是自动驾驶需要车联网,而5G的到来,正好给我们带来了万物互联,它赋予了自动驾驶一双“人类视角”。

 

一、车联网对于自动驾驶的意义

那么车联网究竟是什么?车联网连接了什么?

其实车联网就是能让车辆与周围所有联网的物体进行“沟通”,例如可以将车与车、车与行人,车与网络、车与基础设施之间连接起来,实现物与物之间的沟通,这个概念就是车联网的核心V2X:车辆连接到一切的通信。

车联网实现了什么样的自动驾驶:

二、5G对于车联网的意义

回忆一下5G的特性,它具有高传输速率、低延时、高系统容量等特性。所以5G是可以让车真正实现及时可靠的车联网,它同样是利用了5G的低延时特性,让车辆与车辆(V2V),车辆与行人(V2P)、车辆与交通基础设施(V2I)、车与万物之间的沟通实现1ms的响应

这里解释一下什么是车与万物的互联:

vehicle-to-vehicle (V2V):车辆与车辆,可以用做车辆间信息交互和提醒,最典型的应用是用于车辆间防碰撞安全系统;

vehicle-to-infrastructure (V2I):车辆与道路基础设施,车辆可以与道路甚至其他基础设施,例如交通灯、路障等通信,获取交通灯信号时序等道路管理信息;

vehicle-to-network (V2N):车辆与互联网,是目前应用最广泛的车联网形式,其主要功能是使车辆通过移动网络,连接到云服务器,使用云服务器提供的导航、娱乐、防盗等应用功能;

vehicle-to-pedestrian (V2P):车辆与行人,是用做给道路上行人或非机动车安全警告。

 

研究发现,当痛觉从指尖传导到脑干,也就是相当于痛觉传导距离1米左右,需要花费29到200ms。这还不包括运动反馈和认知过程。这只是信息传导到了脑干,而人体要作出反应,还需要一点延时,这个延时大概是几十毫秒。

而使用5G技术的自动驾驶车辆,可以在发现前方危险后的1ms内执行制动操作。举个栗子:假设汽车的行驶速度为60公里/小时,延时60毫秒开始制动,车辆在这段时间行驶的距离为1米;延时10毫秒开始制动行驶的距离为17厘米;而延时1毫秒便开始制动的话,行驶的距离仅为17毫米。

人工智能的发展速度已经达到了我这种普通人不敢往后多想5年会是什么样的发展情况,我见过很牛逼的人工智能,它确实提升了我的生活质量,但我也见过人工智障,是那种都不知道该怎么吐槽才够狠的奇葩产品。所以尽管理想很完美,人工智能是否能实现预期目标才是最关键的。

假设在技术上(硬件、软件)都已经实现了自动驾驶所需的所有要求,那是不是就能马上使用上自动驾驶了呢?其实我觉得并不是。

首先是在政策法规层面,如果自动驾驶车辆不幸还是出现了交通事故,这个时候该如何定责,这时候不仅涉及到驾驶员,或者说这不会涉及到驾驶员,那么这个责任是该由谁承担?

 

而且目前中国汽车保有量已经大到不是随便就能更替掉的量级了,如果有一天自动驾驶技术已经完善成熟,如何让所有车辆都能实现V2X?或者说如何在完全过渡到自动驾驶这段时间里,让两者共存,这些问题不是我能想得到的(我能想得到的话我就能立刻发财了吧……),需要企业和有关部门等长时间的研究和沟通,所以对于我们普通人来说,只是时间问题。

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