广州正式发放首批自动驾驶路测牌照

2019-06-27
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摘要 日前,广州市正式发布首批自动驾驶路测牌照。自动驾驶是5G重要应用场景之一,5G网络技术之于自动驾驶,就像鱼和水的关系。在5G+AI无人驾驶场景下,车上的传感器、激光雷达、摄像头需要比驾驶员更提前监测到障碍物。

  日前,广州市正式发布首批自动驾驶路测牌照,其中,六家企业获得首批智能网联汽车道路测试通知书。在该牌照发放的前不久,我国5G商用牌照落地,广州成为首批商用城市。自动驾驶是5G重要应用场景之一。5G网络技术之于自动驾驶,就像鱼和水的关系,相比4G网络,5G有着大带宽、低时延、广连接的优势,这就为自动驾驶的发展装上了加速器。随着5G赋能,将会把自动驾驶带入哪些更深入发展的区间?未来,可以预见的自动驾驶技术,将有哪些全新突破?


广州正式发放首批自动驾驶路测牌照,资料图

  4G主要满足人与人之间的通信,5G不仅连接了人,还连接了物,由三个典型应用场景组成,分别是eMBB增强移动宽带、uRLLC超可靠低时延通信和mMTC海量机器类通信。其中,通过大带宽进行的车载视频监控以及超低时延控制的无人驾驶机器通信,均与5G网络的两大特点深度契合。

  5G网络中的大带宽和低延时,为自动驾驶实现跨越式的发展带来可能性。早在10年前,谷歌便对外宣布正在开发自动驾驶车辆。在自动驾驶中,V2X(Vehicle-to-everything的缩写,即车辆与外界的信息交换)是一个很重要的概念。安装着无数个传感器的自动驾驶汽车,通过网络采集并接收信息,这个过程必须在电光火石间完成,从而真正达成车辆与外界信息的交互。


此次发放路测牌照的自动驾驶车辆,资料图

  在4G时代,许多汽车企业、互联网公司都提及车联网,但目前绝大部分都是依靠4G、WiFi等来实现单车联网。现有的感知技术,如激光雷达、摄像头等,都只给车提供了一个“看”的能力,没有办法跟车实现互动,这种“看”的能力会受雨雾等天气情况影响。

  有了5G交互式的感知,车辆就可对外界环境做输出,能探测状态并做反馈。自动驾驶的协同里面有很多场景,如自动超车、协作式避碰、车辆编队等,对移动网络的可靠性和延时性有较高要求,在5G网络之下都能保证。

  要真正达成V2X的目标,车辆的探测能力必须覆盖一切盲点并提前阻止事故发生。行驶时,车上传感器至少采集三大块信息,包括天气和路况、是否有事故发生、车辆周围的障碍物和移动物体。一旦完成信息采集,数据要么由车载计算机处理并进行实时决策,要么被回传云端处理后指导车辆下一步动作。

  工程师表示,没有5G,每辆车都会搭载一台电脑来进行无人驾驶的计算功能。自动驾驶对运算能力的需求非常大,所需电脑会占去车上大量空间甚至整个后备厢。5G能令车载服务器走上云端,解放车上空间。


路测牌照,资料图

  随着单车向车联网的转变,这一场景必然以高效、可靠的连接为基础。汽车在道路的所有动作都必须在数毫秒之内完成,稍有耽搁都有可能酿成交通事故。未来,自动驾驶汽车将在每秒钟消耗0.75GB的数据量,每天使用约4000GB数据量。超大的数据量、苛刻的传输环境,都对连接提出更高的挑战。5G网络的理论值达到20Gbps,随着5G网络成熟完善,网速的进一步提升,无疑将会满足车联网的需求。

  在技术人员眼中,不但想让自动驾驶汽车与云端相连,还需要车辆之间互通有无。技术专家表示,我们得弄清楚,信息在传感器之间传递需要多长时间,还要考虑传回车载计算机和计算机分析处理并作出决定的时间,这个过程必须比司机更快,即低于2毫秒。


自驾汽车,资料图

  在5G+AI无人驾驶场景下,要实现同样的超车,车上的传感器、激光雷达、摄像头能比驾驶员更提前“看到”障碍物。5G跟AI相结合,可以精准地知道在左前方对向车道的来车与我的车大概有100米距离,有一辆大卡车以70公里每小时的速度往这边驾驶过来。通过数据,可以更精准地去判断路径,从而让驾驶更加平稳安全。

  5G+AI从底层技术上的深度融合,将能感知覆盖更多场景、弥补路测数据的不足,也将无人驾驶的安全性提高一个数量级,更快实现技术的落地和普及。当前主流的无人驾驶技术依赖于AI和单车智能,但遇到特殊情况如特殊天气,由于传感器性能的局限,车的识别会受限,带来一定安全风险。在5G+AI的技术下,车与路、人、其他车等万物形成互联,每一辆车都成为信息的接收者、转发者和处理者,就犹如每一辆车都拥有全场景的360度“透视眼”,大大提升出行的安全性。

  据介绍,自动驾驶在5G时代获得更高的关注度,除对移动出行方式的深刻改变,还因为自动驾驶市场作为一片未知的蓝海,蕴藏巨大市场潜力。据计算机世界研究院预估,至2020年,国内无人驾驶相关联的市场空间可能超过2000亿元。

  • 自动驾驶传感器应用
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