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2020年12月25日 | 法国法雷奥向自动驾驶“4级”发起挑战

2020-12-25

据日经报道,法国汽车零部件供应商法雷奥(Valeo)向自动驾驶“4 级”发起挑战。今年 11 月,法雷奥在东京台场公开了无人驾驶的实证实验,行驶在公路上的汽车在转弯时,方向盘会自动转动,即使不踩刹车,也会在红灯前停下。

 

世界上首次采用与信号灯的通信


法雷奥挑战的是被称为完全无人驾驶的 4—5 级领域。美国福特汽车公司计划在 2021 年推出自动驾驶级别 4 的商用车,中国也提出了到 2025 年实现级别 4 的实用化的目标。


与信号灯的通信技术是在世界上首次采用。汽车会接收到信号灯发出的无线通信,识别出信号灯是绿色还是红色。虽然也可以使用摄像头来识别颜色,但如果前面的车辆遮挡了信号灯,或在十字路口红绿灯的位置从视觉上看不清楚,识别的精度就会降低,成为自动驾驶的课题。


此次实证实验使用的车辆中,自动驾驶系统采用了“Scala 激光雷达”。 Scala 是利用激光的反射来识别障碍物形状的系统。一般来说,与使用电波反射的雷达相比,精度更高。


2017 年,法雷奥在世界上率先开始批量生产汽车用雷达。第一代 Scala 被“奥迪 A8”等采用。


在此之前,每个传感器的价格大多为数十万人民币,而雷达则是用于调整铁路轨道等的测量仪器。Scala 激光雷达采用了用内部的镜子反射激光的系统,简化结构降低了价格。


Scala 内部的镜子旋转,激光从机器发出的角度随着镜子的旋转而改变。传感器检测反射的激光,根据某个角度的激光如何反射回来,可以识别到障碍物的距离和形状。

 

 

通过将用 Scala 激光雷达识别的地形信息和高精度三维地图进行对照,可以以误差约 12 厘米的精度计算出车辆在哪里行驶。传统的全球定位系统(GPS)经常会出现几米的误差,无法满足自动驾驶所需要的十几厘米以下的精度。


此次实证实验的特点是主要使用雷达检测其他车辆和行人。以往会使用以摄像头捕捉到的图像解析为主。


在公路上自动驾驶实用化的时候要求有独立的双重保障,即便骑手或高性能摄像头的一方发生故障也能保持继续行驶。该系统将利用自主技术,验证利用雷达的自动驾驶技术的安全性,为实用化做铺垫。


在此次实证实验中使用的车辆上安装的自动驾驶系统中,车辆前方安装了 1 台第二代 Scala,车辆前后方各安装了 3 台第一代 Scala,前挡风玻璃上安装了 1 台摄像机。将从这些传感器组获得的周边障碍物信息和车辆的位置信息进行组合,避免车辆行驶时发生碰撞。


实验中,在一般道路上行驶一圈约 6.3 公里的范围内。在市区也能反复行驶,验证在行人和其他车辆混杂的环境中自动驾驶的危险性。在行驶过程中,除了判断有与行人接触的危险等情况外,所有路线都是自动驾驶行驶。


今后,道路上的信号灯的变化时间信息等也将反映到自动驾驶系统中,在合流的道路上行驶也将更加顺畅。


攻城战已经开始


着眼于自动驾驶的实用化,雷达的开发竞争也将变得激烈。以色列公司 Innoviz 科技公司的雷达将被宝马 BMW 公司于 2021 年投入使用的无人驾驶汽车“iNEXT”所采用。


电装和德国大陆等大型供应商也在进行量产化的准备。法雷奥也正在开发比第二代 Scala 分辨率更高的第三代。包括创业公司和大型供应商在内的竞争已经开始了。

 

自动驾驶的五个等级


第 1 级–驾驶员辅助。

在这个级别上,车辆可以辅助一些功能,但驾驶员仍然可以处理所有加速、制动和周围环境的监控。想象一下,当你在高速公路上离另一辆车太近时,车辆会为你自动刹车。


第 2 级–部分自动化。

大多数汽车制造商目前都在开发这种级别的汽车,在这种级别上,汽车可以辅助转向或加速功能,并允许驾驶员从他们的一些任务中解脱出来。驾驶员必须随时准备好控制车辆,并且仍然负责大多数安全关键功能和所有环境监测。


第 3 级–条件自动化。

从 2 级到 3 级及以上的最大飞跃是,从 3 级开始,车辆本身控制着对环境的所有监测(使用像激光雷达这样的传感器)。驾驶员的注意力在这个水平上仍然很重要,但可以脱离制动等“安全关键”功能,在条件安全的情况下将其交给技术部门处理。许多当前的 3 级车辆在车速低于 37 英里 / 小时的道路上不需要人的注意。


第 4 级–高度自动化。

在 4 级和 5 级,车辆能够转向、制动、加速、监控车辆和道路以及响应事件,确定何时变道、转弯和使用信号。在第 4 级,自动驾驶系统将首先在条件安全时通知驾驶员,然后驾驶员才将车辆切换到该模式。它无法在更为动态的驾驶情况(如交通堵塞或并入高速公路)之间做出判断。


第 5 级 - 完全自动化。

5 级自动化水平就驾驶者参与而言是最不重要的,这种程度的自动驾驶绝对不需要人的注意。无需踩油门、刹车或握方向盘,因为自动驾驶系统控制所有的关键任务、监测环境和识别独特的驾驶条件,如交通堵塞。


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