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  • 产品正面的顶部与正前方分别配备了TOF摄像头,具备S-cross 3D避障能力,拥有车辆无人驾驶级别的运行感知精度。顶部有两颗实体按键,分别是开关机键/清扫键(长按3秒即可开关机,开机后短按即可执行清扫)和回充/局部...

    智能家居是未来重要的发展方向,以小米为首的智能化家居品类,已经覆盖到了现代家庭的方方面面。作为一名上班族,每天的工作压力比较大,下班以后回到家中总是希望得到更多的休息时间。可室内环境的清洁又不能不管不顾,这就可以交给智能清洁设备来完成啦。作为一名米粉,首先很荣幸能在“什么值得买”众测平台申请到这款小米最新发布的米家扫地机器人1T。下面跟大家分享这款产品的使用感受,它究竟有什么本领。

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    这款产品的包装依旧是我们熟悉的米家风格,硬质抗压纸盒材质,正面印有产品的名称、米家LOGO和产品功能概括,中心位置印有产品的实物效果图。打开内层为隔断式分类,各类配件分散其中收纳。内件分别为:米家扫地机器人1T主机、充电底座、电源线、水箱、拖布、边刷、主刷清理工具以及使用说明书。

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    米家扫地机器人1T外观采用的是圆形设计,整体以黑色系覆盖机身表面。产品正面的顶部与正前方分别配备了TOF摄像头,具备S-cross 3D避障能力,拥有车辆无人驾驶级别的运行感知精度。顶部有两颗实体按键,分别是开关机键/清扫键(长按3秒即可开关机,开机后短按即可执行清扫)和回充/局部清扫按键(短按启动回充,长按3秒启动局部清扫)。产品的尾部设有出风口,快速为主机散热。

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    底部配备了行进轮和方向轮以及需要手动安装的边刷,行进轮可以轻松越过20mm高度的障碍物。清洁主体采用的是大口径悬浮吸口,可以紧密的贴合地面。配合中心位置的0.1mm的超密纤维主刷搭配具备4档吸力模式的日本的高性能无刷马达,可以获得3000PA的强劲吸力,即使地板缝隙内的灰尘都可以清理的干干净净。

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    底部的主刷是可以拆卸的,用手掐住左右两侧的卡扣即可将其拆除并进行清理。

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    上翻顶盖即可看到集尘盒,其容积为550mL。开启方式同样为卡扣式设计,扳动后即可轻松提起。集尘盒的一侧分别有超细滤网和海帕组成双层过滤系统,轻松收纳更细小的灰尘颗粒。使用过后的海帕可以进行水洗清洁,但必须要晾干后才能安装使用。

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    既然是扫拖一体机,就需要配备独立的水箱了。米家扫地机器人1T采用的是250mL的智能电控水箱,运行全程可以自动控制出水量。顶部侧方有加水口,加水后要紧密盖好。底部的出水口分为三段式结构,均匀分散。弧顶边缘配备两条魔术贴,用来固定在顶部的拖布。水箱的安装同样是卡扣式结构,从主机后部推入卡住即可。拖地模式分为三种,出水量的低中高来区分,根据家里的清洁需要来自行设置。

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    在使用之前需要给主机进行充电,将主体放到连好电源的充电底座上,主机即可自动开机并开始进行充电。充电状态下,主机顶部的开关键和回充键同时呼吸式闪烁,当呼吸灯变为常亮状态下即代表充电完成,充满电所需要的时间大约为6小时。充电底座和线缆是分体的,底座的底部配备了防滑垫,清扫完毕可以自动进入回充模式,准确的停靠在充电底座上。

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    在使用方面,首先需要连接米家APP。当米家扫地机器人1T开机后会自动弹出待添加,如果没有看到这个界面就需要手动对其添加,按住顶部的两颗实体按键3秒,即可听到等待配置网络的提示音,根据界面提示操作即可。当进入主界面之前APP会提醒使用前的注意事项,比如房间格局摆放要规整,充电底座的安装位置以及要具备充分的光源保障。

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    米家扫地机器人1T搭载的是Cortex-A53高性能4核处理芯片,配合VSLAM算法能够实现实时定位机器人所在的位置,并且智能绘制工作路径。其工作原理是前置TOF摄像头与高精度传感器协同合作,智能测算空间,近乎于自身高度区域提前避让。搭载的TOF传感器,通过模拟神经网络算法,能够在行进中保持动态勘测、路线规划以及地图管理,可以做到更加的智能和精准。

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    在使用过程中,我特意测试了家里阁楼窗口的凹型拐角以及楼梯的边缘,阁楼里的地面清洁一项是我最头疼的部分。首先两端是呈现坡型的,高度不足而导致清洁很麻烦,尤其是各种的拐角真的让人很头疼。米家扫地机器人1T在通过凹型拐角处都可以很完美的通过,这是让我很惊喜的。还有一个部分就是楼梯口边缘,我很担心它在运行中会滑落下来,这款产品的底部传感器起到了作用,当感应到悬空后即刻调整清洁位置避免摔落。

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    米家扫地机器人1T的前部还具备缓冲功能,即使前方传感器没有识别到物体,当碰撞时会产生一个足够的缓冲力,回弹后主机会自动调整运行的方向位置来继续工作。

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    机身内置了5200mAh大容量电池,官方信息显示在标准模式下续航时间可以长达180分钟,可以支持240㎡的超大户型一次扫完。通过使用将清洁模式设置到标准,拖地模式设置为中档。我家阁楼的面积为53㎡,清扫用时48分钟,剩余电量为79%。这样的数据跟官方给出的信息是完全相符的,我家楼上楼下两层一次清洁都完全没有问题。

    在APP端完成几次清洁任务后,即可生成分区地图并且支持多种地图编辑,全面提升清洁效率,可以对独立的屋子进行单独清理。它还可以在APP设置智能场景联动,比如每天早晨上班后,从屋内关闭米家智能锁以后,扫地机器人即可自动进入清洁状态,晚上回到家就是一个干净的屋子了。它还支持小爱同学,躺床上也能控制它。

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    在噪音控制方面,标准模式下的噪音为59.4分贝。我家室内的环境噪音为40分贝左右,这样的数值是可以接受的,不会非常的吵。它工作的时候,我在看视频也完全不受影响。

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    总体来说,这款产品我对它的表现是满意的。真要感谢小米的智能家居生态,给我们现代年轻人的生活带来更多的便利。这款产品的不足之处就是只有一侧的边刷,如果具备两侧边刷是不是清洁角落会更加彻底呢。文章最后再次感谢“张大妈”平台的众测活动能选中我,也感谢小米提供的众测产品,希望本文会对购买者有一定的帮助。

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  • 无人驾驶技术简谈

    2021-03-12 19:00:46
    文章目录无人驾驶综述无人驾驶级别无人驾驶政策无人驾驶技术关键技术环境感知技术导航定位技术路径规划技术决策控制技术自动控制技术关键技术点ADAS(高级驾驶员辅助系统)激光雷达毫米波雷达超声波雷达高清地图摄像头...

    无人驾驶综述

    (cheyun.com)

    自动驾驶芯片,三足鼎立:英特尔+Mobileye、英伟达、高通+NXP。

    无人驾驶技术是高精度激光雷达、图像识别、交通标识识别、3D高精度地图、人工智能、深度学习、云计算等技术的结合。

    无人驾驶级别

    无人驾驶级别由国际自动机工程师学会(SAE interantional)制定,已获全球广泛接受。

    级别 简述 描述
    L0 无自动化 由驾驶员全权操作汽车,可以得到警告和保护系统的辅助。
    L1 驾驶支援 根据驾驶环境对方向盘和加减速中的一项操作提供支援,其他动作由驾驶员操作
    L2 部分的自动化 根据驾驶环境对方向盘和加减速中的多项操作提供支援,其他动作由驾驶员操作。先进的驾驶员辅助系统,可以在特定环境下控制方向盘和刹车,但算不上无人驾驶
    L3 有条件的自动化 由自动驾驶系统完成所有的驾驶操作,驾驶员根据系统请求提供适当的应答。确实可以驾驶汽车,但只能在有限的情况下发挥作用,需要有司机随时接过汽车的控制权。
    L4 高度的自动化 由自动驾驶系统完成所有的驾驶操作,驾驶员根据系统请求不一定提供应答,限定道路和环境条件。在实践中,它可以完成人类司机能够完成的多数任务,但只能在有限的地理区域有效-即地图绘制完善的区域。
    L5 完全的自动化 由自动驾驶系统完成所有驾驶操作,驾驶员在可能的情况下接管。不限定道路和环境条件。系统是成熟的无人驾驶系统,可以自动开到任何地方,驾驶技术堪比经验丰富的老司机。

    目前自动驾驶的级别是由厂商自己设定的,还没有第三方机构对其进行评估。

    无人驾驶政策

    联合国:2016年3月生效的法案中,联合国对《维也纳道路交通公约》进行了修改,不再要求驾驶员时刻掌握车辆控制权,而是只要自动驾驶技术具备“可以被驾驶员权限覆盖或接管”的特性即可。

    国内:2015年国务院印发了中国制造2025,将智能网联汽车列为,未来十年国家智能制造的重点领域,明确指出到2025年的要掌握自动驾驶总体的技术以及各项相关技术,同年中国智能网联汽车标准体系建设方案出台,2016年10月底,中国智能网联汽车技术方案发布路线图,以引导汽车制造商的研发,以及支持未来政策的制定,2018年3月1日上海市政府发布了《上海市智能网联汽车道路测试管理办法(试行)》,明确了道路测试推进管理机构申请条件,审核流程,事故责任认定,以及处理相关违规操作责任等内容,上汽和蔚来,获得了首批自动驾驶汽车路路侧号牌的一个资格。

    无人驾驶技术

    从技术角度来说,自动驾驶可分为感知、决策、控制三个部分。

    “传感器+高精度地图+云计算”目前被业内认定为最靠谱的自动驾驶方案。传感器是自动驾驶的眼睛,用来观察驾驶时环境的变化;高精度地图为汽车提供全局视野,尤其擅长预告检测范围外的道路情况;云计算保证传感器数据更新上传,让高精度地图始终处于最新版本并下发车辆,云更收集和分析路采数据,以及训练更新决策模型的主要环节。

    传感器的配置趋同化:前视多目摄像头,77GHz长距/短距雷达、环视摄像头、十个以上的超声波雷达、几个低线束激光雷达。

    感知层面,由于ADAS的大量部署和长时间的技术开发,技术相当成熟。

    控制是传统车厂和Tier1非常擅长的领域,做了多年,积累大量经验。

    自动驾驶的竞争主要聚焦在决策环节。区别ADAS和自动驾驶系统主要看系统是否有决策部分。决策的两个要求:快、准;快主要靠强悍的计算硬件和高速高带宽的数据总线,准主要靠算法和大量数据。

    无人驾驶架构

    vehicle_platform -> hardware platform > operating system->

    • sensing

      GPS/IMU

      Camera

      Lidar/Radar

    • Perception

      Localization

      Navigation

      Environment_Recognition

    • Decition

      Prediction

      Planning

      Decision

    • Control

      speed

      Steer

      Brake

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    关键技术

    环境感知技术

    环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿和周围环境感知两部分。

    自身位姿信息包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。这类信息测量较为方便,主要用驱动电机、电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。

    周围环境感知以雷达等主动型测距传感器为主,被动型测距传感器为辅,采用信息融合的方法实现。

    激光、雷达、超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下执行任务的需要,并且处理数据量小、实时性好,同时做路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算,无需知道障碍物的具体信息。视觉在恶劣环境中感知存在问题,但是目标识别、道路跟踪、地图创建等方面不可替代,在野外环境的植物分类、水域和泥泞检测等方面也必不可少。

    每一个传感器都是为了弥补其他传感器不足而设置的。激光雷达无法感知玻璃、雷达主要感知金属、摄像头容易被图像欺骗。

    功能 摄像头 激光雷达 毫米波雷达
    车道线检测 x
    路沿检测 x
    障碍物相对位置、距离检测
    障碍物运动状态判断
    障碍物识别、跟踪
    障碍物分类 x x
    红绿灯、交通标志识别 x x
    Slam地图创建及定位 x
    导航定位技术

    导航可分为自主导航和网络导航两种。

    自主导航:本地存储地理空间位置,所有计算均在终端完成;优点:任何情况均可实现定位;缺点:计算资源有限,计算能力差,有时不能提供准确、实时的导航服务。自主导航技术分类:

    • 相对定位:通过里程计、陀螺仪等内部传感器,测量当前位置与初始位置的位移来判断当前位置;
    • 绝对定位GPS:主要采用导航信标,主动或被动标讽地图匹配或全球定位系统进行定位。
    • 组合定位:GPS+地图匹配、GPS+航迹推算、GPS+航迹推算+地图匹配、GPS+GLONAss+惯性导航+地图匹配等。

    网络导航:随时随地通过无线通信网络、交通信息中心进行信息交互。移动端通过移动通信网络与直接连接于Internet的web GIS服务器相连,在服务器执行地图存储和复杂计算。优点:不受本地客户端存储限制、计算能力强;能够存储任意精细地图,且地图始终是最新的。

    路径规划技术

    可分为全局路径规划和局部路径规划两种。

    全局路径规划:针对已知地图及周围环境,利用已知局部信息如障碍物位置和道路边界,确定可行和最优路径,它把优化和反馈机制做的很好。

    局部规划:全局路径规划生成的可行驶区域内,依据传感器感知到的局部环境信息来决策无人平台当前前方所要行驶的轨迹,适用于环境未知的情况。

    路径规划算法包括可试图法、栅格法、人工势场法、概率路标法、随机搜索树法、粒子群算法等,常见的车辆路径规划算法:

    • Dijkstra算法
    • Lee算法
    • Floyd算法
    • 启发式搜索算法——A*算法
    • 双向搜索算法
    • 蚁群算法
    决策控制技术

    决策技术主要包括专家控制、隐式马尔科夫模型、模糊逻辑和模糊推理、强化学习、神经网络、贝叶斯网络等技术。

    决策控制系统分为反应式、反射式和综合式三种方案。

    反应式控制是一个反馈控制的过程、根据车辆当前位姿与期望路径的偏差,不断地调节方向盘转角和车速,直到达到目的地。
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    面向量产的自动驾驶汽车必须对车辆的传统执行机构进行电子化改造,升级为具有外部控制协议接口的执行部件系统,主要包括线控油门、线控转向、线控制动三个部分。

    自动控制技术

    自动控制模块主要包括转向、驱动和制动三个系统。

    转向控制:对转向电机的控制,根据控制目标的不同,分为角度闭环控制和力矩闭环控制。

    驱动控制:车辆加速、匀速、减速的控制。

    制动控制:正常制动控制、紧急制动控制。

    关键技术点

    传感器 优点 缺点 主要供应商
    超声波雷达 成本低、数据处理迅速 监测距离短、传输衰减能量较大 壁垒不高、厂家众多
    激光雷达 精度高、不依赖光线0-200米测量范围 检测距离短、传输衰减能量较大 Quanneryg、Velodyne、IBEO
    毫米波雷达 适应雨、雾、烟层天气,0-200米测量范围、可以测距和测速 视野角度小、侧向精度低、分辨率低 大陆、博世、海拉ZF、电装
    摄像头 成本低、获取信息全面 光线影响较大 松下、SONY
    夜视系统 环境适应性好、功耗低 成本较高 奥托立夫、博世
    ADAS(高级驾驶员辅助系统)

    利用安装于车上的各式各样的传感器,第一时间收集车内外的环境数据,进行静、动态物体的辨别、侦测与追踪等技术上的处理,能够让驾驶者在最快的时间内察觉可能发生的危险,以提高安全性的主动安全技术。

    ADAS采用的传感器主要有摄像头、雷达、激光和超声波等,可以探测光、热、压力或者其他用于监测汽车状态的变量。

    ADAS是由多达9个甚至更多功能的系统组成,包括盲点侦测系统、支持型停车辅助系统、后方碰撞警示系统、偏离车道警示系统、缓解撞击刹车系统、适路性车灯系统、夜视系统、主动车距控制巡航系统、碰撞预防系统、停车辅助系统。

    车道偏离报警: 摄像机

    自适应巡航控制ACC:雷达

    交通标志识别TSR:摄像机

    夜视NV:IR或者热成像摄像机

    自适应远光控制AHBC:摄像机

    行人/障碍物/车辆探测(PD):摄像机、雷达、IR(红外线摄像头)

    驾驶员困倦报警:车内IR摄像机

    每套系统主要包括三个程序:

    • 信息收集:不同的系统使用不同类型的感测器收集车辆状态信息,并将不断变化的机械运动变成电压参数(电压、电阻、电流)
    • ECU:将感测器收集到的信息进行分析处理,再向控制的装置输出控制讯号;
    • 执行器:动作执行单元

    目前的ADAS的系统都是基于规则的专家系统。优点是精确分析,但是场景复杂多变的时候,规则覆盖就有限。并且添加新的规则,就必须撤销或者重写旧的规则,使系统特别脆弱,且各系统之间的规则组合可能存在矛盾,这会使得ADAS向自动驾驶过度之路变的艰难。

    自动决策技术路线的一个重大趋势,就是从相关推理到因果推理。

    因果推理范例——贝叶斯网络:

    贝叶斯网络是一个概率推理系统,贝叶斯网络在数据处理方面,针对事件发生的概
    率以及事件可信度分析上具有良好的分类效果。它具有两个决定性的优势:模块化和透明性。可
    以把深度学习的系统作为一个子模块融入到其中,专家系统可以是另一个子模块,也融入其中,
    这意味着我们有了多重的冗余路径选择,这种冗余构成了贝叶斯网络的子节点,将有效强化输出
    结果的可靠性,避免一些低级错误的发生。

    因果推理范例——基于RL的决策系统:

    它把一个决策问题看作是一个决策系统跟它所处环境的一个博弈,这个系统需要连续做决
    策,就像开车一样。优化的是长期总的收益,而不是眼前收益。

    激光雷达

    激光雷达是传感器组合中的一个必要元件,对于自动驾驶是核心技术。

    激光雷达能很好地在低光和强光下工作,与摄像头不同,并且比雷达或超声波能够提供更详细的
    数据。激光雷达最擅长的部分是障碍探测与障碍追踪,被认为是最精准的自主感知手段,其有效
    感知范围超过 120 米,而精度可以达到厘米级。但限于之前价格高昂,无法部署在量产车上,但
    前景无疑是乐观的。
    即使是激光雷达也并非没有缺陷,对于环境颜色信息的区分,激光雷达不够直接、快捷,而这方
    面正是摄像头的强项。例如,它不能区分红绿交通信号之间的区别。毫米波雷达可以快速获得速
    度信息,并且在雾天衰减率低,穿透性好,这点与激光雷达相比,是其优势。

    不同激光雷达的构造存在差别,不过大致由发射系统、接收系统、信息处理等部分组成。

    谷歌、百度、Uber 在内的全自动驾驶汽车未来还会承担街景车角色,利用车顶激光雷达绘制高精
    度地图,所以他们使用的是车顶的“大花盆”。

    和测绘专用的笨重“大花盆”相比,小型激光雷达和汽车更配。激光雷达做成小体积直接嵌入车身,这就意味着要将机械旋转部件做到最小甚至抛弃。因此车用激光雷达没有选用大体积旋转结构,而是在制作工艺上,将旋转部件做到了产品内部。嵌入式安装方式导致的监测范围遮挡,可以用多点布局的方式覆盖整车 360°视角。例如 Ibeo 的激光雷达产品LUX,改为固定激光光源,通过内部玻璃片旋转的方式改变激光光束方向,实现多角度检测的需要。Quanergy 旗下产品 S3 是一款全固态产品,使用了相位矩阵这种新技术,内部不存在任何旋转部件。

    毫米波雷达

    毫米波雷达具有很强穿透性,即使在恶劣天气情况下(如雨、雪、雾等天气)也不会影响高精定
    位层的生成。同时毫米波雷达探测距离较远(长距离雷达 0-250m),能更早地发现车辆前方定位
    特征的变化,而摄像头则能够抓取路上的标识,通过与高精度地图进行比对,就能得到非常精准
    的定位。

    超声波雷达

    已经普及的倒车雷达就是一种超声波雷达。用于测距优势在于其方便迅速, 计算简单, 易于做到实
    时控制, 是一种非接触检测技术, 并且在测量精度方面能达到工业实用的要求。缺点是受天气情况
    影响比较大。
    超声波探头可以分为两大类:一类是用电气方式产生超声波,一类是用机械方式产生超声波.目前较
    为常用的是压电式超声波发生器.其有两个压电晶片和一个共振板.当它的两极外加脉冲信号,其频
    率等于压电晶片的固有振荡频率时,压电晶片将会发生共振,并带动共振板振动,便产生超声波.反之,
    如果两电极间未外加电压,当共振板接收到超声波时,将压迫压电晶片作振动,将机械能转换为电信
    号,这时它就成为超声波探头了.
    倒车雷达测距,是通过倒车雷达探头在某一时刻发出超声波信号,遇到被测物体后反射回来,被
    倒车雷达接收到。只要计算出超声波信号从发射到接收到回波信号的时间,知道在介质中的传播
    速度,就可以计算出距被测物体的距离。探测距离一般在 2 米内,价格便宜。前后各 4 枚超声波
    雷达(探测距离 2 米)+侧面 4 枚超声波雷达(探测距离 5 米)可以实现自动泊车的功能。
    超声波雷达,6 米应该算是探测的极限距离了,效果当然是不如毫米波的。

    高清地图

    脱离高清地图谈无人驾驶就是耍流氓。

    高清地图不是普通地图,主要服务对象是无人驾驶车,或者说是机器驾驶员。
    高清地图最显著的特点是其表征路面特征的精准性。传统电子地图只需要做到米级精度即可实现
    GPS 导航,但高清地图需要达到厘米级精度才能保证无人车行驶安全。高清地图比传统电子地图
    有更高的实时性。由于路网每天都有变化,如整修、道路标识线磨损及重漆、交通标示改变等。
    这些变化需要及时反映在高清地图上以确保无人车行驶安全。实时高清地图有很高的难度,但随
    着越来越多载有多种传感器的无人车行驶在路网中,一旦有一辆或几辆无人车发现了路网的变
    化,通过与云端通信,就可以把路网更新信息告诉其他无人车,使其他无人车更加聪明和安全。
    它远远超出了逐向导航(turn-by-turn directions)的范畴。一些企业不断升级地图数据,增加车道
    标志线、路标、交通信号、洞坑信息,甚至包括路缘的高度,精准度达到厘米等级。有了这样的
    地图,汽车就可以进入一个更精准的世界,车上的传感器也会更强大。

    分层 信息
    基础信息层 车道坡度、倾斜角、航向
    车道个数、方向、宽度
    车道线位置、类型
    道路信息层 车道可通行高度
    红绿灯、人行道
    限速等标志牌、隔离带等信息
    环境信息层 周围建筑物信息
    其他信息层 天气信息
    施工信息
    拥堵、意外事故等信息

    许多企业都在开发下一代地图,竞争越来越激烈。谷歌、Uber、福特及其它企业都在研发,想用
    无人驾驶汽车的传感器收集高清地图数据。Here 是一家地图企业,提供高清地图,曾经是诺基亚
    的分公司。Mobileye 自我定位为一家以 AI、图像识别技术为基础提供自动驾驶所需高精度地图的
    技术供应商。福特旗下的 Civil Map 也在研究高清地图。百度高精地图研发工作由百度地图部门于
    2013 年底启动。2016 年 10 月 15 日,高德宣布高精度地图免费。
    以前,高清地图的绘制大多通过各公司自己的车队。目前的趋势是通过众包的方式,通过所有预
    装了图像处理设备和软件的汽车,将把自己的精确位置和道路图像发送到服务器。

    摄像头

    包括单目,双目,环视摄像头。
    单目摄像头,系统结构相对简单,安装方便,且成本较低,缺点在于必须不断更新和维护一个庞
    大的数据库,才能保证系统达到较高的识别率,这需要付出较多的时间和金钱。
    CMOS sensor 方面,目前已经有 4Mp 像素密度的车规级产品。

    AUTOSAR

    一辆高档的汽车其内部的代码量差已经超过了 1kw 行,超过上百个 ECU。日益增加的功能需求与
    软件复杂度之间似乎有一个不可逾越的横沟。Autosar(AUTomotive Open System ARchitecture)就
    是汽车开放式系统架构。这是一个由整车厂,零配件供应商,以及软件、电子、半导体公司合起
    来成立的一个组织。自从 2003 年以来,就致力于为汽车电子行业提供一个开放的、标准的软件架
    构。现如今由硬件与部件驱动的开发流程正在被由功能与需求的开发方式所取代。作为一个工程
    师,不仅优化一个单一组件,而且要在系统级别上优化软件!可是不同的供应商来说,软件架构
    往往是不相同的,所以就需要一个可以交换的、升级的标准系统。可是单单以一个公司而言,这
    是不可能完成的。所以一群整车厂、供应商等等公司就打算成立一个组织来设计整个标准的软件
    架构,其核心思想就是软件组件的重复利用,力求在整体上降低整车软件的复杂度。Autosar 成员
    包括四类:Core Partners(核心成员),Premium Partners(高级成员),Development Partners
    (开发成员),Associate Partners(一般成员)。核心成员有 9 个,分别为:博世,大陆,大众,
    丰田,通用,PSA,福特,宝马,奔驰。最重要的目标就是基本系统功能与函数接口的标准化!
    这使得开发合作伙伴可以在车载网络里直接进行数据的整合、交换、传输功能!使得整车 E/E 架
    构由传统的基于 ECU 的开发(ECU-based)转变为基于功能的开发(function-based)。据飞思卡
    尔统计,在 2016 年全球以 Autosar 架构的 ECU 总数将超过 2.5 亿个,其中每 4 个 ECU 中就有一个
    ECU 是采用 Autosar 架构的。
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    其他

    其他自动车涉及的技术还有如下若干,如:
     GPS 技术定位
     后轮位置超声传感器
     车内设备(高度计、陀螺仪和视距仪)
     传感器数据的协同整合
     对交通标志和信号的解析
     路径规划(**)
     适应实际道路行为
     激光测距仪

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  • 2020年中国无人驾驶行业概览(L4级别及以上).pdf
  • 智能扫马路无人驾驶机器人厦门上线福建日报·新福建客户端12月28日讯(记者 陈挺)为进一步提升公路养护智能化和自动化水平,打造智慧公路示范工程,厦门市...据悉,该款无人驾驶清扫车名叫“蜗小白”,属于L4级别的...
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    智能扫马路无人驾驶机器人厦门上线

    福建日报·新福建客户端12月28日讯(记者 陈挺)为进一步提升公路养护智能化和自动化水平,打造智慧公路示范工程,厦门市交通公路部门在云顶南路试运行无人驾驶清扫车。

    记者看到,从云顶南路应急基地一键发车后,无人驾驶清扫车沿着两公里的人行道,一边清扫路面,一边洒水降尘,无人驾驶、自动操控的作业模式引得许多市民驻足观看。

    据悉,该款无人驾驶清扫车名叫“蜗小白”,属于L4级别的无人驾驶设备,集激光雷达、摄像头、超声波雷达等传感器于一体,可脱离人工操作,自主在路面上完成清扫、洒水、垃圾收集等工作,它体型小巧,清扫效率可达3000平米/小时。无人驾驶清扫车可有效提高清洁效率、降低人工成本。

    这个家伙有三大特点哦!搭载激光雷达:实现远距离探测,能实现环境建模、定位、路面检测、障碍物识别;搭载超声波雷达:实现近距离探测,近距离障碍物检测、导航,精确感知车辆位置及姿态;采用RTK差分定位:实现厘米级高精度定位。

    近年来,厦门市交通公路部门持续推进信息化建设,此次无人驾驶清扫车的新尝试将进一步提升公路智能化和信息化水平。下一步,市交通公路部门将对设备试运行的效果进行全面和充分的评估,为无人驾驶保洁设备的推广使用制定详细方案,为智慧养护和智慧公路的体系建设打好坚实的基础。

    来源:新福建

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  • 距离上次测试短短6个月时间,一汽解放智能卡车已经实现由L3到L4级别的跨越,这是对一汽解放强大科研实力的完美展现。L3到L4,有人会说,不就是由3到4的变化吗?事实并非如此,据一汽解放工程师介绍,L3和L4都属于...

    距离上次测试短短6个月时间,一汽解放智能卡车已经实现由L3到L4级别的跨越,这是对一汽解放强大科研实力的完美展现。L3到L4,有人会说,不就是由3到4的变化吗?事实并非如此,据一汽解放工程师介绍,L3和L4都属于自动驾驶,由系统完成所有的驾驶操作。但是,L3只能在限定的道路和环境条件下进行,例如在高速公路上行驶;L4则满足所有道路和环境条件,在无需人员协助的情况下,也能由出发地驶向目的地。比如这次的港口集运运行,相比高速公路,运行条件更加复杂,由此可见,L3到L4是一个很大的跨越。

    上汽集团、上港集团和中国移动联合宣布,三方正式启动全球首次“5G+L4级智能驾驶重卡”示范运营。据悉,上汽5G智能重卡示范运营将切实提升港区作业效率、通行效率、环保水平和安全水平,创造显著的商业效益和社会效益,助力上海洋山港加快建设成为具有全球领先水平的智能港口。

    从上海深水港物流园经东海大桥到洋山码头,来回72公里的物流环线,涵盖普通道路、高速公路、码头、堆场、夜间大交通流量等复杂场景,每年有60余天还要经受东海大桥上7级以上大风的“考验”。融合AI(人工智能)、5G、V2X(车联通讯)等先进技术的上汽智能重卡,获得了上海市智能网联汽车开放道路测试牌照,成功实现了在港区特定场景下的L4级自动驾驶、厘米级定位、精确停车、与自动化港机设备交互以及东海大桥队列行驶,可为港口运输客户提供更智能、安全、高效、环保的集装箱转运方案。

    基于自主研发的视觉感知、激光雷达、毫米波雷达以及卫星和惯性导航组合系统,上汽智能重卡具备多维度、多方位360度感知能力,能在前后各约250米、左右各约80米的范围内精确感知交通参与者,精确识别行人、车辆、其他障碍物等,并规划路径,提供比人类驾驶员更安全可靠的车辆操控。

    通过新一代5G-V2X技术,上汽智能重卡能在20毫秒内建立车队间的实时交互通讯,确保自动跟车、车道保持、绕道换行、紧急制动等队列行驶功能即时实现,并在保证安全的前提下,将队列行驶间距由150米缩小到15米至20米以内,从而提升道路车辆密度,有望将东海大桥通行能力提升100%,相当于“新建一座东海大桥”。

    在洋山港码头集装箱堆场里作业,卫星信号容易被遮挡,上汽智能重卡却可以依靠高精地图、地面增强定位和视觉激光感知系统,与轮胎吊、桥吊通过V2X技术交互,最终实现精确定位以及15秒内一次性精准停车,单点装卸作业效率将提升10%。

    得益于全球首创的“LNG+12AMT组合”(天然气发动机+12速自动变速箱)清洁能源动力系统,上汽智能重卡在集装箱转运过程中产生的氮氧化物和颗粒物排放,比传统柴油动力重卡大幅减少60%。

    据了解,在洋山港示范运营基础上,上汽集团、上港集团和中国移动计划在2020年实现智能驾驶重卡小批量示范运行,未来3年至5年内实现大批量商业化运行

     

     

     

     

     

     

     

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