Inteligencia de bicicletas: Su enfoque está más hacia la automatización de la conducción de vehículos, y existen dos rutas de implementación técnica para la inteligencia de bicicletas. Un tipo, representado por Waymo, utiliza lidar multilínea y detección de múltiples sensores; el segundo tipo, representado por Tesla, se basa en cámaras y percepción visual.
Colaboración vehículo-carretera: basándose en la inteligencia de las bicicletas, los elementos de participación en el transporte "personas-vehículo-carretera-nube" están vinculados orgánicamente a través del Internet de los vehículos para ayudar a los vehículos autónomos a mejorar la percepción ambiental y la toma de decisiones de cálculo. y controlar la ejecución y otras capacidades para acelerar la madurez de las aplicaciones de conducción autónoma.
En pocas palabras, la esencia de la inteligencia de las bicicletas y la colaboración vehículo-carretera es la distribución de la tecnología y los costos entre el lado del vehículo y el lado de la carretera.
Entre ellos, la inteligencia de bicicletas es una solución promovida por la mayoría de las empresas de conducción autónoma nacionales y extranjeras, pero eso no significa que se convierta en la solución óptima para la conducción autónoma, ni se puede decir que los vehículos- La coordinación vial es la solución óptima. Aunque el modo más ideal para la conducción autónoma de nivel L4-L5 es lograr un alto grado de coordinación de "nube del lado del vehículo-carretera-nube", desde automóviles inteligentes hasta carreteras inteligentes, la inteligencia del lado del vehículo y la inteligencia del lado de la carretera cooperan. y responden entre sí, pero la inteligencia del lado del automóvil y la inteligencia del lado de la carretera cooperan y responden entre sí. El desarrollo de la inteligencia del lado del automóvil y la inteligencia del lado de la carretera no están completamente sincronizados. La selección de ruta de la conducción autónoma enfrenta el problema de diferentes capacidades. como la capacidad de percepción y la capacidad de toma de decisiones (potencia de cálculo) que se distribuyen en el lado del vehículo y en la carretera, los costos correspondientes de la conducción autónoma también son diferentes.
Actualmente en la vía de la conducción autónoma, las rutas técnicas de varias empresas no son completamente convergentes. Algunos de ellos se centran en la inteligencia de la bicicleta, armando el coche hasta los dientes tanto como sea posible. Lidar, radar de ondas milimétricas, cámaras, posicionamiento de alta precisión y otros equipos de hardware están completamente equipados y parametrizados. Las empresas representativas incluyen AutoX, Ma Xiaozhixing, etc. Parte de la inteligencia ciclista y la coordinación vial van de la mano, y ambas deben comprenderse. Las empresas representativas incluyen Baidu Apollo, Momogu Auto Alliance, etc.
Como empresa representativa de la inteligencia de bicicletas, AutoX es relativamente prominente en China. Xiao Zeng, presidente de AutoX, dijo: La conducción autónoma no se puede lograr únicamente mediante la colaboración entre la carretera y los vehículos, y actualmente es difícil lograr una cobertura total de la inteligencia vial. Para mejorar la seguridad y la experiencia de conducción autónoma, debemos mejorar la tecnología de inteligencia de bicicletas para hacer frente a diversas condiciones climáticas extremas, como la lluvia y la niebla, y garantizar que los usuarios puedan tener una experiencia Robotaxi segura.
Al mismo tiempo, la colaboración vehículo-carretera y la inteligencia de bicicletas son complementarias entre sí, y la colaboración vehículo-carretera es un complemento útil a la inteligencia de bicicletas. Si se incrementa la construcción de infraestructura vial a nivel nacional, puede ayudar a mejorar la precisión vial de la conducción autónoma y aumentar la seguridad del tráfico rodado.
Se puede ver que Xiaoxiong Jian todavía presta más atención a la inteligencia de las bicicletas. Él cree que las instalaciones en carretera tienen una serie de problemas como fallas, mantenimiento y conservación, y solo pueden considerarse como funciones de apoyo. El objetivo es hacer que el coche sea el más inteligente y seguro, mejorar la redundancia de sensores y hacerlo infalible.
En julio de este año, AutoX lanzó el sistema totalmente autónomo de quinta generación AutoX Gen5, que fue construido desde cero para la conducción sin conductor. A *** tiene más de 50 sensores, equipados con un gran grupo de sensores con un total de 220 millones de píxeles por cuadro. Está equipado con un radar de ondas milimétricas 4D de alta definición con una resolución de hasta 0,9 grados. La nube de puntos LIDAR fotografiada por segundo ha alcanzado 654,38+05 millones y la plataforma informática admite una plataforma informática 2200TOPS. Este sorprendente conjunto de hardware muestra la determinación de AutoX de hacer que los automóviles sean los más inteligentes posibles.
Tomemos Baidu Apollo como ejemplo de coordinación vehículo-carretera. El camino tecnológico de Baidu es "coches inteligentes + carreteras inteligentes" para lograr la solución óptima para la conducción autónoma.
En términos de inteligencia de bicicletas, Baidu Apollo lanzó la nueva generación * * * del vehículo no tripulado Apollo Moon construido conjuntamente con BAIC Jihu.
En términos de hardware, el kit Apollo Moon de quinta generación utiliza una combinación de sensores multiredundantes de 1 lidar principal, 13 cámaras y radares de onda milimétrica. Se monta un lidar orientado hacia adelante de bajo costo en la parte delantera del vehículo y se utilizará para sistemas redundantes en caso de una falla del sistema.
Aunque el uso de lidar se ha reducido, la luna Apolo ha aumentado el número de cámaras, al tiempo que ha mejorado considerablemente la resolución de la imagen y la velocidad de fotogramas, y las capacidades de percepción visual están desempeñando un papel cada vez más importante.
Además, la plataforma informática utilizada por Apollo proporciona más potencia informática que 800TOPS, utiliza más dispositivos específicos del vehículo y realiza el diseño integrado del sistema informático principal sin conductor y el sistema de seguridad de respaldo, y adopta un. Diseño de refrigeración por agua, que no solo reduce el tamaño y simplifica la estructura, sino que también tiene un ruido general extremadamente bajo y es muy silencioso dentro del automóvil.
En términos de carretera, Apollo Air es la única tecnología en el mundo que puede realizar una conducción autónoma de circuito cerrado L4 en carreteras abiertas únicamente mediante sensores en la carretera.
La tecnología Apollo Air utiliza tecnologías de comunicación inalámbrica como V2X y 5G. No requiere sensores en el lado del vehículo y solo se basa en la detección de luces en la carretera y en la información de los semáforos para lograr una interacción de información "vehículo-carretera-nube". , realizando así la conducción autónoma.
En comparación con la inteligencia de las bicicletas, la ruta tecnológica de colaboración vehículo-carretera no solo puede ampliar el rango de detección del vehículo y garantizar la seguridad de la conducción autónoma, sino que también permite la percepción de la carretera más allá de la línea de visión y la información inteligente. interconexión a través de múltiples terminales en Luyun, lo que reduce los requisitos para el sistema de detección lateral del vehículo, reduciendo así aún más el costo de la conducción autónoma de bicicletas.
Según las propias estadísticas de Baidu, la colaboración entre vehículos y carreteras puede resolver aproximadamente el 54 % de los problemas encontrados por la inteligencia de bicicletas en las pruebas de carretera, reducir el número de adquisiciones en un 62 % y reducir los costos de las bicicletas en un 30 %.
Actualmente, Baidu ha implementado soluciones de colaboración entre vehículos y carreteras en Beijing, Guangzhou y Shanghai.
En Beijing, Baidu llevó a cabo una transformación inteligente de vehículos y carreteras en 28 intersecciones que cubrían una distancia de 12,1 km y construyó un entorno básico para respaldar la operación de prueba de vehículos autónomos L4. Plataforma de soporte de computación de borde colaborativa en carreteras. Cree un marco de servicios de computación de borde para realizar funciones de integración de nube de borde, como la gestión de dispositivos y la sincronización de algoritmos de colaboración entre vehículos y carreteras.
En agosto de 2020, el distrito de Guangzhou Huangpu, la zona de desarrollo y Baidu Apollo lanzaron el "Proyecto de nueva infraestructura de transporte inteligente de la zona de desarrollo de Guangzhou del distrito de Guangzhou Huangpu", que cubre 102 intersecciones y 133 km de carreteras urbanas abiertas en la sección de Huangpu. .
Shanghai Jiading Automobile City ha desarrollado un entorno de prueba de vehículos conectados inteligentes de carretera abierta con un kilometraje de construcción de 37,8 kilómetros y un área de aproximadamente 65 kilómetros cuadrados. A través de la transformación inteligente de 56 intersecciones y tramos de carreteras clave, se proporcionan escenarios de prueba más abundantes.
A través de las rutas técnicas de estas dos empresas, podemos ver que aunque cada empresa ha expresado la visión y el objetivo de bicicleta inteligente + caminar sobre dos piernas, el proceso de implementación real de Focus sigue siendo diferente. Condujo a los dos lados a diferentes bifurcaciones en el camino. Queda por ver cuál podrá afianzarse en el mercado en el futuro.
Limitaciones de la inteligencia de la bicicleta;
1. Más allá de la percepción del alcance visual, no se pueden percibir los puntos ciegos visuales.
Ya sea una cámara o un lidar, esencialmente detectan ondas electromagnéticas, similares a los sentidos visuales humanos. Estos dispositivos no pueden detectar lo que la gente no puede ver. Un ejemplo clásico de punto ciego es una "sonda fantasma". Como se muestra en la imagen siguiente, cuando aparecen peatones, ya es demasiado tarde para reducir la velocidad.
2. Percepción de entornos hostiles.
Hay muchos problemas de cola larga que deben resolverse en la inteligencia de bicicletas. Por ejemplo, cuando llueve mucho, el sistema de detección de la bicicleta casi falla, el ruido del lidar aumenta debido al reflejo del agua, la imagen de la cámara se ve borrosa y se reduce la confianza en el reconocimiento del objetivo.
En escenas oscuras, las condiciones de percepción visual de las bicicletas son seriamente insuficientes, el tiempo de exposición se prolonga y el rango fotosensible se reduce. Debido a la falta de color y de información semántica transmitida por la cámara, el radar no puede identificar obstáculos.
3. Los equipos de alto costo tienen una baja tasa de utilización.
Instalar lidar y otros equipos en los coches es muy caro. Un automóvil está parado la mayor parte del tiempo y el tiempo de conducción solo representa una pequeña parte (para una noche para ir al trabajo, para un día para salir del trabajo). Un equipo tan caro tiene una baja tasa de utilización y no es rentable.
Para hablar de las limitaciones de las bicicletas, hay que mencionar dos ejemplos, el accidente del vehículo autónomo de Uber y el accidente del vehículo autónomo de Tesla, que son manifestaciones típicas de las limitaciones de la inteligencia de la bicicleta. Los datos muestran que los automóviles tradicionales tienen un accidente aproximadamente una vez cada 500.000 millas, y las bicicletas autónomas inteligentes tienen un accidente aproximadamente una vez cada 42.000 millas.
Por eso debe haber coordinación entre vehículos y carreteras.
Instale equipos costosos en la carretera y los dispositivos en la carretera lo detectarán (y, a veces, realizarán algún trabajo computacional). La coordinación vehículo-carretera utiliza "carretera" para "informar" la situación alrededor del automóvil. Por ejemplo, si hay un automóvil 200 metros más adelante, tenga cuidado de reducir la velocidad; si hay un accidente automovilístico 5 kilómetros más adelante, avance; alrededor con antelación. (La colaboración vehículo-carretera es una buena herramienta de aplicación para 5G, porque la velocidad del vehículo es muy rápida y requiere un modo de transmisión de gran ancho de banda y baja latencia).
De esta manera, el automóvil y la carretera convertirse en un todo unificado.
El equipo de carretera ha recopilado toda la información del vehículo y estos datos se pueden informar a un centro unificado, que puede analizarlos y aplicarlos en función de estos datos. Este centro es el llamado "cerebro de la nube":
1 Si se produce un accidente automovilístico o una congestión, se puede notificar a todos los vehículos a tiempo y el tiempo de viaje se puede calcular en función de las condiciones del tráfico después de la configuración. el destino;
2. Utilice big data para predecir de antemano cuándo y dónde se producirá la congestión y proporcionar alertas tempranas;
3. Según el flujo de tráfico previsto, proporcione sugerencias de viaje. ¿Cuándo es el mejor momento para tomar este camino?
Desde la perspectiva de las instalaciones viales, las señales de tráfico inteligentes, los semáforos y otras instalaciones viales pueden garantizar la adquisición inteligente de datos e información externos por parte de las bicicletas, garantizando un despacho de tráfico unificado y una conducción segura. En un mundo ideal, la colaboración entre vehículos y carreteras puede abordar estas debilidades de la inteligencia ciclista.
Limitaciones de la coordinación vehículo-carretera;
La coordinación vehículo-carretera también depende de la inteligencia de las bicicletas, una de las cuales es muy importante. La protección de la seguridad de la red tanto de la colaboración vehículo-carretera como de la inteligencia de bicicletas no es impenetrable.
Para los piratas informáticos, la destrucción de la red inteligente de bicicletas puede ser solo un accidente de tráfico que involucre a unos pocos vehículos, pero la falla de seguridad de la red de colaboración vehículo-carretera puede traer parálisis o consecuencias aún más graves para toda la red. red de transporte. Por lo tanto, una vez que se invade la coordinación vehículo-carretera, la importancia de la inteligencia de las bicicletas se hace evidente. Dejando de lado la cuestión de cómo evitar los atascos, garantizar la seguridad de los vehículos durante la conducción sólo puede ser asumido por la inteligencia de las bicicletas.
Además, para lograr la conducción autónoma L5 global, es necesario instalar equipos inteligentes en todos los tramos de la carretera, y es necesario invertir mucha mano de obra y recursos materiales en el mantenimiento, la conservación y las pruebas de estos dispositivos en las carreteras. equipo, sin mencionar cuándo la póliza será totalmente coincidente, si hay un problema con el equipo en una determinada intersección, depende de si el vehículo es lo suficientemente inteligente para manejarlo.
Desde la perspectiva de la comunicación bidireccional, cada bicicleta en la colaboración vehículo-carretera es una parte muy importante del sistema y una fuente importante de datos de la plataforma. Si el vehículo no es inteligente, el Internet de los Vehículos no se implementará y perderá su significado.
En general, según el Departamento de Transporte de EE. UU., el valor fundamental del Internet de los vehículos es mejorar la seguridad de los viajes de los consumidores y reducir los accidentes de tráfico. Entonces, para verlo todo de un vistazo, observe la colaboración entre vehículos y carreteras y la inteligencia de bicicletas desde las perspectivas más importantes de la seguridad de la red y la seguridad vial. Ambas deben integrarse y desarrollarse en el futuro.
Para Estados Unidos, es líder mundial en el campo de la inteligencia artificial, tiene suficientes reservas de talento y tiene sólidas capacidades de investigación científica básica. Estados Unidos tiene la mayor cantidad de empresas de inteligencia artificial del mundo, que cubren la capa básica, la capa tecnológica y la capa de aplicación. Además, Estados Unidos ha desarrollado tecnología de circuitos integrados y ha mantenido una posición de liderazgo en el diseño de chips de alta gama, sentando una buena base para el desarrollo de chips automotrices de alto rendimiento. Por otro lado, Estados Unidos va a la zaga de China en la industria de las comunicaciones y en los campos de 5G, por lo general la inversión en infraestructura está liderada por el mercado y no por el gobierno, por lo que la promoción de la red es lenta. Ya sea la "Escuela de Google" o la "Escuela Tesla" de inteligencia para bicicletas, las capacidades principales detrás de ella son los algoritmos de inteligencia artificial y los chips de toma de decisiones, que son las ventajas estratégicas de Estados Unidos.
Para China, las empresas de comunicaciones representadas por Huawei lideran el mundo en tecnología 5G, con numerosas estaciones base 4G y 5G y una amplia cobertura. A finales de 2020, China tendrá más de 600.000 estaciones base 5G. En febrero de 2020, la Estrategia de Innovación y Desarrollo de Automóviles Inteligentes predijo que para 2025, la construcción de sistemas de transporte inteligentes e instalaciones relacionadas en ciudades inteligentes logrará avances positivos y las redes de comunicación inalámbrica para vehículos (LTE-V2X, etc.) alcanzarán una cobertura regional. . Además, a juzgar por las condiciones de las carreteras de mi país, el kilometraje total de las autopistas de mi país ocupa el primer lugar en el mundo y el número total de autopistas