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1 # 智慧電子軟體專家
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2 # IT人劉俊明
首先,無人駕駛目前正處在落地應用的最後測試階段,隨著近期無人駕駛出租車的公開測試,無人駕駛離真正的落地應用又邁出了重要的一步。
無人駕駛技術目前得到了諸多科技公司的廣泛關注,國內不少科技公司也開始紛紛佈局自動駕駛領域,在整體的發展程序上,國內的科技企業並不落後,甚至可以說還具有一定的優勢(資料收集方面)。
科技企業之所以重視無人駕駛技術,一個重要的原因是無人駕駛是人工智慧產品實現落地應用的一個重要突破口,一旦無人駕駛技術能夠大面積落地應用,那麼基於無人駕駛技術將能夠促進眾多人工智慧產品的落地應用。所以,在當前人工智慧技術呼聲逐漸高漲的背景下,自動駕駛從實驗室走向實際應用將是一個必然的發展趨勢。
5G通訊技術的應用也會為自動駕駛的普及提供更加有力的支撐,同時也會進一步拓展自動駕駛的應用場景。相比於傳統的4G通訊技術,5G通訊在網路容量、通訊速度、實時性和安全性等方面都有了一定程度的提升,這都會促進無人駕駛的發展。
雖然目前自動駕駛已經到了最後的測試階段,但是自動駕駛要想真正實現大面積普及還需要一段時間,包括法律法規方面的健全也需要一個過程。另外由於自動駕駛涉及到一個系統的過程,在實際應用中還有很多問題需要考慮,包括各種安全性問題、可靠性問題等等,所以當自動駕駛落地應用之後,還需要構建一個健全的保障體系。
我認為從技術的角度來講已經具備應對城市的複雜路況
這裡主要有兩個部分需要講一下:
5G的特點5G是第五代通訊技術,它的特點是毫米波及高頻率的訊號傳輸。它的優勢就是傳輸頻寬的大幅提升,2~10G/秒(理論值),下載一部高畫質電影,秒開。所以5G的應用,將會打破傳統的低速率,為物聯網的實現創造了物質條件。2.無人駕駛
我們深有體會,人工操控的駕駛主要是透過人的眼睛根據看到的路況然後大腦給出指令,當遇到障礙物或者危險時,做出相應的避讓操作。司機的經驗越豐富,操作越嫻熟。無人駕駛主要應用的是影象比對原理。車上的攝像頭及一系列的感測器,獲取影象及工作條件,與影象庫作相應的比對,根據影象庫的比對評分與事先設定好的相應指令,反饋給車子的大腦(中央處理器),最後作出相應的駕駛操作。要實現這一些列的動作要求非常高,其中速率是關鍵,一般會達到毫秒級。還有一個重要因數是資料量。無人駕駛每秒產生的圖片資料量約為1G,自動開1小時產生的資料量約為3.6T, 如此龐大的資料量交換與使用,只有5G才能實現。
現實應用-走出實驗室無人駕駛的測試和應用,已經在逐步的深入,包括複雜的城市道路。就在咱們中國北京的亦莊經濟技術開發區榮昌東街,就有專門的無人駕駛試執行道路,有機會的朋友可以去看看。除了技術上的準備,相應的法律法規也需要完善這部分的要求。
只有5G的大量普及,技術的日趨成熟以及相應法律法規的完善,無人駕駛才能真正走出實驗室。