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自动驾驶产业链全景图

来源:时间:2019-09-17 15:28:50 阅读:1
自动驾驶产业链全景图

自动驾驶产业链构成:感知-决策-执行 三个层面

从感知层面看,感知环境的激光雷达、毫米波雷达、摄像头、红外夜视和组合导航设备,感知车辆自身的包括压力传感器、流量传感器、陀螺仪及加速度传感器等传感器都属于感知层面的零部件。

从决策层面看,高精度地图定位、云平台、V2X通信、车载平台等车联网系统为汽车进行路况判断,规划最优行驶路径,起到决策作用。

从执行层面看,包括转向、油门、制动、照明等执行部件与系统,和整车应用。现有汽车零部件供应商在执行层有许多积累,通过研发新一代产品进行产品升级;而在感知和决策层,国内传统零部件供应商参与较少,更多是IT巨头和创业公司在该领域竞争。

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▌感知层:多传感器融合成必然趋势、激光雷达重要性凸显

目前感知层的传感器包括摄像头、超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达等,由于各有其优缺点和适用场景,在提高汽车自动化等级的过程中,多传感器的融合成为必然趋势。

具体来说,多传感器融合就是将多个传感器获取的数据、信息集中在一起综合分析以便在各种环境下更加准备可靠的描述外界环境,从而提高系统决策的正确性,其中不仅需要硬件设备方面的协同配合,还需要决策层算法等支持。

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激光雷达作为传感器之一在自动驾驶发展的过程中至关重要。

L2级别下的自动驾驶汽车无需激光雷达,但L3级别以上的自动驾驶汽车对激光雷达的分辨率和数量需求逐渐增加,L5级别自动驾驶需要128线的激光雷达,可以说如果激光雷达的发展不够理想,自动驾驶等级的提高会收到很大的限制。

目前激光雷达的技术不够发达,生产成本高。Velodyne研发的VLS-128虽然比HDL-64的尺寸缩小了70%,探测距离提高了一倍,分辨率则提高了四倍,但其数量较少且价格高。

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激光雷达成本较高,仍需技术突破和大规模量产

激光雷达的原理是,通过向外发射并接收的波束的方式来探测计算目标物体的位置和速度等信息。它与毫米波雷达的最大区别在于,激光雷达使用的是激光,而毫米波雷达使用的是毫米波。

激光雷达使用飞行时间技术,即根据激光遇到障碍物后的折返时间间接计算目标与自己的相对距离。

作为感知端的重要零部件,激光雷达的发展影响着自动驾驶的应用场景。激光雷达在自动驾驶技术中的应用主要是对装载物所在周围环境进行3D建模,获得环境的深度信息、识别障碍物、规划路径、以及进行环境测绘等等。随着自动驾驶技术的进一步发展,激光雷达作为主流传感器受益明确。


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