汽车车身网络控制系统

所谓的无人驾驶汽车，并不是从天上掉下来的，而是随着汽车工业的发展，电控技术的进步一步步从有人驾驶辅助发展而来的。汽车车身网络系统研发公司成都盘沣科技工程师表示，目前，汽车上已经出现的辅助驾驶功能，一般采用的雷达，这个比较便宜，但是雷达的探测能力相当有限，车载雷达的发射功率也探测不了多远，还怕物体阻挡，用到无人驾驶汽车上有多少实用性也值得怀疑。
从有人驾驶到无人驾驶，分成四个阶段。
阶段是驾驶员辅助，驾驶员辅助系统能为驾驶员在驾驶时提供必要的信息采集，在关键时候，给予清晰的、的警告，相关技术有：车道偏离警告(LDW)，正面碰撞警告(FCW)和盲点报警系统。
第二阶段是半自动驾驶，驾驶员在得到警告后，仍然没能做出相应措施时，半自动系统能让在汽车自动做出相应反应。相关技术有：紧急自动刹车(AEB)，紧急车道辅助(ELA)。
第三阶段是高度自动驾驶。该系统能在驾驶员监控的情况下，让汽车提供长时间或短时间的自动控制行驶，这个阶段目前还比较初级。
第四阶段：完全自动驾驶，在无需驾驶员监控的情况下，汽车可以完全实现自动驾驶，意味着驾驶员可以在车上从事其他活动，如上网办公、娱乐或者休息。
按照这个分类。阶段已经基本普及，现在高配置型的车型基本都带了，包括10万出头的比亚迪。
第二个阶段正在普及，欧盟立法要求2013年11月前的车都必须装上紧急自动刹车(AEB)。Volvo的城市安全系统、本田的CMBS、奔驰的Pre-Safe都是这个层次东西。英菲尼迪的新车也已经可以绕开驾驶员自动控制方向盘。
第三个阶段目前有雏形，新款的奔驰S系可以在堵车的情况下，电脑自己跟车，车主可以不必一直操控车辆。包括中国在内的一些厂商也在做相关的试验与探索。
第四阶段则是谷歌一直在努力的目标，像红色警戒2游戏里面光棱坦克的谷歌无人驾驶汽车看起来有点怪怪的。但是它经过了长时间的测试，成熟度已经很高了，是贴近实用的无人驾驶汽车。
无人驾驶的原理和谷歌的技术路线
无人驾驶汽车其实可以视为是一种机器人。从原理上来说，不过是传感器感知路况和周边情况，然后传输到CPU，CPU根据人工智能对情况做判断，然后通知电传系统，电传系统根据信号操控机械装置，后机械装置操控车辆做各种动作。
在这个过程中，电传机械控制这方面基本已经完善，因为过去的20年，汽车行业的进步主要就在这方面。如今大部分汽车都是电传控制了，你的刹车、油门、换挡、甚至方向都是一组电子信号，你操作的动作被解读处理，然后传给机械系统，过去哪种直接机械对机械的操控只在极少数工具车上还能看到。无人驾驶无非是把这些信号脱离人的控制交由电脑处理，并不需要费太大周折。
而技术的难点就在前两步，怎么用传感器准确的感知周围的信息？人工智能如何做判断？
从技术路线上来说，感知周围情况有多种模式，谷歌选择了激光传感器，激光传感器对距离的判断非常准确，但是价格昂贵，恶劣天气下实用性受限。目前，谷歌无人驾驶汽车的成本高的吓人，主要就是激光传感器的原因。
比较廉价是采用光学摄像头，目前奔驰S级的魔毯技术就是利用摄像头作为信息采集源来控制空气悬挂，但是光学摄像头用于无人驾驶的话，对图像识别的人工智能会要求很高，对距离速度的判断也会很麻烦。
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