自动驾驶限定场景大刷存在感,何时才能“飞入寻常百姓家”?
驾驶汽车,需要进行车辆的发动机启动,然后就是挂上车辆的档位,之后通过油门踏板来对车辆进行加速,再通过刹车踏板,对车辆进行减速,同时也能通过刹车踏板进行停车操作,具体操作步骤如下:
1、踩下刹车踏板。
2、按下一键启动键。
3、仪表亮起,车辆启动。
4、将自动变速杆置于D位置,进入自动模式。
5、踩下油门,车辆将自动跳档。
小汽车起步:
A、起步前的准备。
仔细巡视车辆四周的状况,注意车底和车身周围是否有障碍物。冷车启动需预热发动机,预热时间视气温而定,一般要求怠速恢复正常即可起步。一定记住系安全带,看看驾驶座和后视镜的位置是否合适,如不合适要调整。
要点:
一、系安全带的方法
1.安全带不要缠绕扭曲
2.安全带的肩带应跨过锁骨位置,腰带放在髋部。
3.安全带应当贴身。
提醒:安全气囊又名安全带辅助保护系统,如果不系安全带,安全气囊的保护作用就会降低。
二、坐姿的调整
开车要有好的坐姿可不是为了摆POSE,它与安全驾驶和乘坐舒适性可是密切相关的。良好的坐姿要求驾驶者双手自然搭在方向盘时,后背能轻贴椅背,双眼平视前方,双脚能自然放置在踏板上。不能含胸驼背地驾驶汽车。面向方向盘正中而坐,手腕的重量自然地放到方向盘上,肘部和膝盖部要留有充分的活动余地。
三、后视镜的调整
1.调整后视镜时,身体处于自然的开车状态。
2.把室内后视镜中的景物置于正中央,并显示出一小部分自己的车辆尾部,以利于判断车身距离和后车位置。
3.调整室外后视镜,让地平线处于后视镜水平中央位置,并显示一小部分自身车体。
B、起步的步骤。
在确认周围交通安全后,开启左转向灯,并把变速杆置于1挡(自动变速器置于行车挡)。一边确认后方安全一边放松手制动。把握好起步时机,松离合并加油。
根据交通状况,采用合适的加速方式,尽快并入车道并正常行驶。
要领:
一、注意观察周围状况
准备起步时一定要确认周围交通状况,除了看左侧反光镜外,最好扭头向后张望一下,因为后视镜有盲区。
二、打左转向灯示意
告诉周围车辆行人你要起步了,提醒其注意避让。
三、把握好起步时机
瞅准车流间的空当,在确认自己的起步不会影响他人交通的情况下果断起步,迅速进入正常行驶状态。
C、特殊情况起步。
坡道起步步骤:拉紧手刹,踩住刹车,挂入一挡。松开刹车,迅速加油,抬离合。在离合处于半联动状态时,松手刹。加油,完全松开离合踏板。
操作要领:
1.掌握好车辆的半联动时机。
2.坡道起步时油门要比平时起步加大一点,坡道越陡越大。
3.一定要在离合半联动状态,车有向前走的趋势后再松手刹。
4.起步动作要一气呵成。
提醒:
如果坡起时车辆出现后溜的状况,不要急,立即踏下离合踩下刹车,并拉紧手刹,然后再按程序起步。
如果来不及踩离合或上坡加油不够导致发动机熄火,不过就是重新发动车辆而已,不要胆怯,大不了从头再来。
如果坡道不陡,并且后面没车,起步稍微后退也没有危险的情况下,可以不拉手刹起步,但是起步动作需要更加迅速。
冰雪湿滑路面起步
步骤同正常起步一样,关键是缓抬离合缓加油,如果道路过滑,可以用2挡起步,以此降低扭矩输出,避免车轮打滑。当然,有牵引力控制系统(TCS)或电子稳定程序(ESP)的车的车主可以正常起步,电子系统可以帮忙控制扭矩输出,保证车辆在湿滑路面上的顺利起步。
2020年,突如其来的新型冠状病毒给汽车行业蒙上了一层灰,却带来了限定场景自动驾驶的“春天”:武汉市青山区吉林街上,京东物流自主研发的智能配送车每天往返于配送点和医院之间;湖北仙桃,无人快递车“汉马”承担起了其市区邮政的投递任务;厦门金龙厂区,百度Apollo的自动驾驶小巴阿波龙变身送餐员,为员工进行快餐配送服务……
技术不能永远关在笼子里,在这个自动驾驶前行之路充满坎坷的节点,这场疫情无疑为自动驾驶企业提供了一次“实战”的机会,让自动驾驶在正式商业落地之前,能对技术的完善度,产品的成熟度进行更多检测。
图片来源:Apollo官网
当然,当前无论从技术的发展还是应用的可行性来看,自动驾驶离大众消费者还是太远。它需要解决包括技术、安全、法律法规以及成本在内的多个问题。
众所周知,自动驾驶在行驶时,是依靠各种各样的传感器来收集周边信息。尽管传感器的发展已经极为迅速,但仍存在视觉盲点。此外5G技术还未大面积普及,云端数据延时也会带来安全隐患。更深层次的问题,即便技术上能够做到安全,自动驾驶也还不能真正在道路上行驶。至少目前国内的自动驾驶汽车和道路之间的协同只停留在示范区,还未有哪个地方政府真正对自动驾驶汽车开放了道路。
另外,现有法律也不适宜自动驾驶,尤其是在人车界线不明确的L3和L4之间,车辆出事,责任在谁?这些都需要完善的法律法规来说明。而最为现实的则是成本以及利润问题,激光雷达、芯片等软硬件设施还没大规模量产,车企购买相关设备,费用颇高……此外,包括高精地图、自动驾驶运营过程中的配套基础设施建设等方面都还面临较大挑战。
不过,值得庆幸的是,这些年,在政府、企业等各方的协同下,难题正在逐渐被攻克。
可量产关键技术逐渐成熟
对于自动驾驶而言,传感器和地图层面的技术尤为关键。
作为自动驾驶的“眼睛”,传感器有多种类型,常见的主要是摄像头、超声波雷达、激光雷达、毫米波雷达,而这些不同种类的雷达中,激光雷达拥有十分重要的地位。其不受光线等环境因素的影响,能精确获得前方物体的三维位置信息,高精度识别周围信息。但由于激光雷达的成本较高,迟迟没办法量产。
然而近年来随着激光雷达技术的成熟,大量科技公司的入局,已经有激光雷达价格低至100美元,尽管其在性能上并不能与高达数万美元的产品相比较,但做到如此价格已属不易。更为关键的是,由此业界看到了激光雷达成本降低的可能性,曾经的激光雷达量产之困、成本降低之难,或许并没有那么难解。未来,激光雷达的价格下降幅度可期,达到可量产的100美元-1000美元级别的水平,或许已然不远。
图片来源:Velodyne Lidar
感知技术之外,精确的定位不仅是自动驾驶的基础,还是核心。故而,高精地图成为了自动驾驶领域炙手可热的“风云人物”。除了传统的图商,诸如BAT等科技巨头以及BBA等传统车企,都在纷纷借助收购、投资或者合作等手段进入高精度地图领域,甚至还诞生了一大批初创型企业,如Momenta、宽凳、晶众等。目前已经有二十几家企业拿到了国内的高精地图绘测资质,包括最新入局的华为、顺丰和京东物流等。相信随着越来越多的企业的入局,高精地图的精确度会有更明显的提升,可适用的场景也会越来越多。
法律法规体系愈发完善
随着自动驾驶技术的越发成熟,相关的自动驾驶标准也开始上路,自动驾驶已并非无“标”可依。
不久前,韩国便一马当先,发布《自动驾驶汽车安全标准》,其主要内容包括:L3级别自动驾驶汽车的自动车道保持,汽车行驶过程中针对在突发情况下驾驶员的状态监控,以及未及时做出人工反应时自动减速、启动紧急警告信号,消减危险等辅助功能等,韩国也因此成为全球首个为L3自动驾驶制定安全标准并制定商用化标准的国家。
当然,除韩国以外,美国交通部(USDOT)也公布了最新的自动驾驶汽车准则4.0(AV 4.0),这是美国自2016年以来的第四个版本。其他西方国家亦纷纷在完善相关法律标准:西班牙于2014 年对交通条例进行了修改;德国联邦参议院也于2017年发布相关法案。
在自动驾驶法律层面,中国也从未停止探索的脚步。去年7月,工信部便发布公告称,根据国家标准和行业标准制修订计划,相关标准化技术组织已完成了《道路车辆先进驾驶辅助系统(ADAS)术语及定义》、《道路车辆盲区监测(BSD)系统性能要求及试验方法》、《乘用车车道保持辅助(LKA)系统性能要求及试验方法》3项汽车行业推荐性国家标准的制修订工作,现在只待进一步结合社会各界意见,做最终的发布。
多个国家有关自动驾驶法律的相继出台,无疑为自动驾驶带来黎明的曙光,也开启了自动驾驶又一重要里程碑。
车辆场景实测等智能化基础设施规模扩大
自动驾驶落地困难,还面临安全性的问题:如何证明自动驾驶系统的高度安全性和可靠性,是当前几乎所有自动驾驶玩家面临的难题。
其实证明很简单,无非就是大量的测试,用数据说话,毕竟实践是检验真理的唯一标准。
1.真实场景的大量测试
一周前,文远知行WeRide携旗下合资公司文远粤行发布了中国首份L4级自动驾驶出租车Robo-Taxi的试运营报告。文远粤行试运营首月,即2019年12月01日至31日,共完成8,396个出行订单,零安全事故,日均出行服务270.8次,单天最多订单达到438单,服务订单总里程达41,140公里,共服务4,683名用户。
作为自动驾驶领域当之无愧的领头羊,在今年的CES展上,Waymo也宣布其无人驾驶车队已经在公共道路上行驶了 2000 多万英里(3218万公里),目前已载客超过10万人,且现阶段每个月已经有1500名的稳定用户,远远领先于其竞争对手。
此外,百度、Cruise小马智行、智加科技等诸多企业也已在自动驾驶测试方面做了诸多的工作,而这将会为自动驾驶测试带来更多更为真实可靠的数据,也势必将加速自动驾驶的商业化落地。
图片来源:小马智行官微
2.多地自动驾驶测试场所的建立
要想更多的自动驾驶汽车上路,单单靠企业的努力显然是不够的,还需要各地政府的支持。截止目前,北京、重庆、上海、广州、武汉、深圳、江苏等各地方已出台相关政策、放开路测,为自动驾驶商业化推波助澜。
据不完全统计,截止目前,国内已经颁发了近300张路测牌照,包括传统车企,造车新势力、互联网巨头、科技公司等都获得了数额不等的测试牌照。更有甚者,如武汉、北京等地已经准许自动驾驶车辆进行载人、载物测试。无疑,国家层面的推动,对自动驾驶里程数的积累有着举足轻重的作用。自动驾驶车辆,只有不断的测试,才能增强数据的可靠性,行驶的安全性。
3.仿真测试技术趋于成熟
美国著名智库兰德公司曾经估计,如果想让一辆L5级别的自动驾驶车辆正式上路,需要经过110亿英里的测试。这就意味着即便是一支拥有100辆测试车的自动驾驶车队,7X24小时一刻不停歇地测试,要想完成110亿英里的测试里程也需要花费大约500年的时间。所以,如果依靠真实的路测,显然是不够的。故而,虚拟仿真测试成为了积累自动驾驶汽车测试里程的重要手段之一。
仿真测试,简单的来说就是通过传感器仿真、车辆动力学仿真、高级图形处理、交通流仿真、数字仿真、道路建模等技术模拟路测环境,建立现实静态环境与动态交通场景的数学模型,让自动驾驶汽车与算法在虚拟交通场景中进行驾驶测试,其最大化地覆盖场景,以在短时间内实现现实生活中难以达到的测试里程。更为重要的是,它可以解决现实路测中的诸多局限,尤其是针对一些在实际道路上基本没有办法测试的极端场景。
近年来,随着谷歌、英伟达、百度、腾讯等科技巨头的入局,以及5G通讯技术的到来,仿真测试数据接收延时问题得到了极大的解决。此外,该领域也涌现出了一批新创玩家,如AAI、51WORLD、Cognata、Panosim、Parallel Domain、RightHook以及刚刚被Waymo收购的Latent Logic等,令仿真测试技术越来越成熟,测试场景也越来越接近真实场景。
企业相继入局,拉快自动驾驶量产进度条
自动驾驶很难实现量产的一定离不开现实的因素:制作成本太高,尤其是尚处在探索阶段时期,因为没有一家公司能够凭借一己之力解决智能汽车产业化的问题。由于自动驾驶涉及面广、技术要求高,单个企业难以形成有效的竞争力。要想尽早完成这项浩大工程,就必须集合车企、供应商、互联网以及诸多科技公司,发挥好行业的力量,从而加速相关方案的落地。
图片来源:华为官网
好在,现如今越来越多的企业看到了自动驾驶的商机,纷纷入局,不仅有传统车企、初创科技公司、BAT也加入了这一战场,更多ICT(信息和通信技术)巨头,如华为、苹果等亦纷纷进入自动驾驶领域,全场景布局汽车产品。而有关成本的问题,随着企业的通力合作、大面积的量产以及商业模式的完善,一定是往更低的趋势前行的。
当然,如果非要给自动驾驶何时到来一个确切的时间的话,诸多企业已经给出了明确的量产时间,2020-2022年或将是自动驾驶车型量产大年。
在今年红旗H9的发布会上,该企业就明确表示新红旗将会在2020年实现L3级自动驾驶量产,2021年实现L4级别的量产;同样要在2020年实现L3级自动驾驶量产的还有吉利、广汽;此外,通用此前也发布了一款量产车Origin,按照通用汽车的预计,将于2021年底,最晚于2022年开始生产Origin;大众则计划2021年推出L4级别自动驾驶汽车;奔驰与宝马将分别于2020年与2021年推出L4、L5级别自动驾驶汽车;沃尔沃和福特不约而同地将量产时间定在了2021年。
除了传统车企之外,造车新势力也纷纷公布自己的自动驾驶的量产时间。
小鹏汽车计划2020年实现高速自动驾驶量产,搭载车型小鹏P7车型;威马汽车也将在2020年实现L3级自动驾驶的量产及搭载;零跑汽车则表示在2020年前,全系车型可通过软件升级到L3级别自动驾驶功能;奇点汽车预计2020年实现L3自动驾驶量产落地,同时计划在后期通过OTA方式升级到L4;特斯拉也表示将在2020年实现自动驾驶。
盖世小结:自动驾驶已然离我们越来越近了,这个曾处在襁褓里的“新生儿”,很快就要自己站起来了。相信随着车企量产时间表的落地,自动驾驶商业化步伐也会越来越快。或许,自动驾驶车辆“飞入寻常百姓家”也并非是很遥远的事情。
本文来源于汽车之家车家号作者,不代表汽车之家的观点立场。
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