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【在线研讨会】打破自动驾驶的技术障碍

咱们先从几组数据看下消费者对自动驾驶的态度:

  • 根据布鲁金斯学会最近的一项调查,只有21%的成年互联网用户愿意乘坐自动驾驶汽车,不大可能乘坐的则有61%。
  • 在美国汽车协会(2018年1月)和盖洛普(2018年5月)分别发布的调查报告中,63%的人表示他们害怕乘坐完全自动驾驶的车辆,超过一半的人说他们永远不会选择乘坐全自动驾驶车辆。
  • 根据智库HNTB最近的一项研究,将近70%的人对与无人驾驶汽车分享道路有忧虑。
  • 根据高速公路和汽车安全促进会(AHAS)最近的一项研究,59%的人认为自动驾驶汽车并不比人类驾驶汽车更安全

不难看出,消费者们对于自动驾驶态度消极,担忧其安全性和落地程度,要从根本解决该问题实现普遍切可靠的自动驾驶还有很多工作要做。

在近期的在线研讨会《打破自动驾驶的障碍,赋能可接受的技术路线》中,重点讨论了ADI从雷达、激光雷达、IMU3个方面实现自动驾驶,应对不断变化的路况实景:

本期研讨会的回放请点击:http://webinar.elecfans.com/453.html

附件是本期研讨会的讲义,供大家下载并学习~

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[edited by: ternence at 9:31 AM (GMT 0) on 19 Sep 2019]
  • ADI在自主驾驶、驾驶室电子产品、MEMS 安全和安保、EV 和 HEV 动力总成以及汽车电源管理方面都有着完善的技术与经验,了解ADI在汽车领域更多详情可以点击:https://www.analog.com/cn/applications/markets/automotive-pavilion-home.html

  • 来自直播间的精彩提问以及ADI工程师的解答,希望能够帮到您~

    Q:自动驾驶的技术障碍主要挑战?

    A:技术障碍有很多,简单来说有两大类,一类是如何准确检测车的环境,一类是如何准确定位自己的位置。如PPT中所讲,可能99%的场景都能无误检测,但如何保证剩下的1%也准确检测,是很困难的。比如雨雪雾天气影响激光雷达,高楼大厦影响GPS等。

  • Q:自动驾驶模式下,遇突发情况时乘员有权进行紧急制动吗?

    A:如果L3等级的自动驾驶,是要求乘务员进行紧急制动的。当然,对于L4和L5来说,是可以解放驾驶员的,但无论什么等级的自动驾驶技术,都会允许驾驶员进行紧急制动的。

  • Q:现在自动驾驶汽车行驶的最大速度是多少?ADI在自动驾驶领域提供哪些技术方案?

    A:目标是120km/hr,但现在很多上路测试或是落地的项目都是30km/hr的。ADI有自动驾驶领域所需要的Radar, Lidar, IMU, TOF等芯片。

  • Q:未来针对突发事件如误判或者特殊场景下(类似于逆光)和探测周围范围相对广泛的传感器的误判是否有新技术或相对有效的办法解决。

    A:是的比如逆光场景对激光雷达和摄像头是一个大的挑战,激光雷达来说选择905nm波长可以利用大气对阳光中这一波段的吸收来减小干扰,另外我们需要设计更大动态范围的传感器来适应环境光的剧烈变化,其三,还可以通过系统来识别然后补偿/排除/拟合饱和像素,类似摄像头的白平衡功能。来减少类似场景的出错率

  • Q:陀螺仪对汽车导航应用,已经成熟普及了吗?

    A:之前陀螺仪已经在车身平稳控制上成熟应用了。对于自动驾驶导航来说,对陀螺仪的要求更高,比如陀螺仪的长期稳定性,在颠簸情况下输出的准确性,交调灵敏度的影响等,这就需要像ADI的IMU这样的产品,在设计的时候充分考虑,并且都每一个器件都做了全温范围内的温补校正。

  • Q:惯导方面ad提供什么解决方案

    A:ADI在这方面拥有业界领先的IMU技术,比如零偏稳定性达0.8dph的ADI1649x系列,芯片大小的ADI1647X系列等等。而且ADI的IMU在自动驾驶技术发展之前,就已经广泛的用在航空航天和农业自动化等场景,可以说非常适合于对安全和精度有较高要求的自动驾驶行业。

  • Q:如果是恶劣天气时的判别是否会受到很大的影响,如果避免?

    A:是的恶劣天气对红外和可见光传感器是巨大挑战,但一般微波雷达受影响较小。 不过因为系统里某些传改期失效或出错率变高,驾驶策略应该追求保守--降速或交由人工干预-- 类似人驾车情况