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lucy一只鱼
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baibaicause

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行业主要上市企业:目前国内自动行业的上市公司主要有北汽蓝谷(600733)、长城汽车(601633)、舜宇光学(2382.HK)、欧菲光(002456)、韦尔股份(300990)、国瑞科技(600562)、四维图新(002405)、德赛西威(002920)

本文核心数据:蔚来NIO Pilot自动辅助驾驶系统功能、自动驾驶分级标准、造车新势力历代车型及自动驾驶系统配置

大部分消费者被夸大宣传的“自动驾驶”误导

2021年8月12日下午,上善若水投资管理公司创始人、意统天下餐饮管理公司创始人、美一好品牌管理公司创始人林文钦,驾驶蔚来ES8汽车启用自动驾驶功能(NOP领航状态)后,在深海高速涵江段发生交通事故,不行逝世,终年31岁。

一时间,大众舆论的关注焦点从车祸转到了“自动驾驶”。而蔚来则表示,NOP领航功能并不等同于“自动驾驶”,而是自动驾驶辅助功能。

NOP是导航系统、高精地图与蔚来NIO Pilot自动辅助驾驶系统的深度融合,在Pilot功能已实现的巡航车速控制、车距保持、转向辅助和转向灯控制变道功能的基础之上,使车辆在高精地图覆盖范围内的大部分高速公路及城市高架路段内,按照导航规划的路径实现自动汇入主路、变道以及自动切换至下一条高速/高架等功能。

NOP的正常工作非常依赖于摄像头、毫米波雷达等传感器的状态。如发现车辆提示传感器受限,或怀疑传感器出现异常,则NOP的功能可能会失灵。NOP的正常工作非常依赖于摄像头、毫米波雷达等传感器的状态。如发现车辆提示传感器受限,或怀疑传感器出现异常,则NOP的功能可能会失灵。

目前市场上通用的自动驾驶分类方式采用的是国际汽车工程师学会(SAE)于2014年制定的J3016自动驾驶分级标准。SAE对自动化的描述分为6个等级,即L0级至L5级,以动态驾驶任务(DynamicDrivingTask,DDT)为核心来进行自动驾驶分类。

L0到L2为辅助驾驶,L3到L5属于自动驾驶。目前L2级别的高级辅助驾驶技术上基本实现,渗透率正在逐步提升,自动驾驶技术已经开始向L3级别迈进,实现从辅助驾驶(ADAS)到自动驾驶(ADS)的飞跃。

在中国,工信部也同样与2020年3月发布了《汽车驾驶自动化分级》,将自动驾驶分成了6个等级。

目前“自动驾驶”已经成为了新能源汽车在技术上宣传的卖点之一。特斯拉进入中国市场后,将“自动驾驶比人类驾驶更安全”的概念灌输到了部分消费者的心里。作为造国内造车新势力龙头之一的未来,在2020年9月北京车展上发布了(NOP)。2021年1月,小鹏汽车业推出了NGP(自动导航辅助驾驶功能),理想也在2021年5月底发布新款理想ONE是把NOA(自动导航辅助驾驶)当做卖点。

新晋车企的介入也倒逼传统车企在智能化浪潮下进行改革。传统车企一方面在汽车智能化上积极布局,投入研发经费;另一方面,凭借技术积累,与谷歌、百度、阿里、华为等互联网企业展开合作,布局智能汽车领域。

政策和市场将推动自动驾驶加速发展

从目前车企自动驾驶技术的发展来看,基本仍处于L1或者L2级别,也就是辅助驾驶,随时需要人类驾驶员接管。对于“自动驾驶”黑科技的营销也给消费者在购买和使用时造成了误解。

2021年,8月12日,工信部发布《工业和信息化部关于加强智能网联汽车生产企业及产品准入管理的意见》,明确规定“企业生产具有驾驶辅助和自动驾驶功能的汽车产品的,应当明确告知车辆功能及性能限制、驾驶员职责、人机交互设备指示信息等信息”,并对具备自动驾驶产品的汽车提出各项具体要求。如若发现生产、销售的汽车产品存在数据安全、网络安全、在线升级安全、驾驶辅助和自动驾驶安全等严重问题的,将依法依规立即停止相关产品的生产、销售,采取措施进行整改,并及时向相关部门报告。

目前,无论是中国,还是全球其他国家和地区,都在积极推动自动驾驶的落地。在企业加大科研投入的同时,中央和地方政策也加速落地。未来,在政策和市场的推动下,我国自动驾驶行业将加速成熟,“自动驾驶”所造成的车祸也将逐渐减少。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国智能网联汽车(ICV)行业发展模式与投资战略规划分析报告》。

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tobyzhao520

当前,无人驾驶技术已成为汽车领城的发展趋势,障碍物探测是无人驾驶技术中的亚要环节。激光留达作为一种主到探测方法,具有测量速度快,精度高等优点,在障碍检测方面优势明显。本文以无人驾驶车障得探测为应用背最,针对扫描式多线徽光雷达成本较高、测距精度较低的不足,开展了激光香达测距技术研究,综合考应车载环境以及实际应用需求,设计了一种扫描式测距激光省达系统。论文主要工作如下:(1)对比分析了脉冲式和相位.式激光测距原理,根据无人驾驶车障碍探测的实时性要求,选择脉冲式测距方案,综合考忠影响脉冲式测量精度的关键因素,设计了一种改进型的时刻鉴别以及时间间隔测量方法,优化系统采测性能。(2)针对半导体激光器和光电探测器的具体特性,设计了发射端和接收端光学系统,在 zEMAx 软件中进行光线追迹仿真,验证了其对发射光束的准直压缩和对回波光束的有效聚焦,从而可以提高系统探测范围和精度。(3)设计并搭建了窄脉冲激光发射和信号接收电路系统,系统以 FPGA 器件和C8051F206 单片机作为主控制器,可实现重复频常为 1kHz,脉宽为 60ns 的窄脉冲激光发射:为提高接收系统的信噪比,选用高灵敏度的 APD 作为光电探测器,结合信号调理电路,从而实现微弱回波信号的有效提取:设计高精度时间差测量模块和机械旋转模块,验证扫描式激光雷达系统的测距性能。(4)为了验证测距激光雷达在无人驾驶车障碍探测中的性能,在 Visual Studio 2010平台下开发了基于 MFC 的数据重构界面,根据测量得到的距商数据实现障碍物信息重构。搭建实验平台,对近处目标物进行测量,测试并验证系统样机的探测性能,最终结果表明,所设计的脉冲式激光雷达系统基本满足预期的探测要求,并具有一定的实际应用价值。

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异次元2015

1、无人驾驶汽车快速发展

目前,全球的无人驾驶汽车行业发展态势较好,但还量产投入使用的地区较少。无人驾驶技术与5G通讯技术、新能源汽车的相关技术共同发展。国际领先机构嫌疑完成无人驾驶汽车的研发,进入试运行、调试阶段。国内大多数研发无人驾驶汽车的企业现在都处于试验阶段,即行业发展正处于起步阶段。

随着无人驾驶技术的不断成熟,以及政府政策的出台调整,预计无人驾驶汽车将优先运用于工业发展,再到商用领域,最后逐步发展至民用。预计在2035年前后,全球无人驾驶汽车将逐渐取代传统汽车,进入销量的爆发阶段。

2、无人驾驶技术进展较快

现阶段无人驾驶汽车的人工智能主要细分技术包括,计算机视觉与深度学习。同时以传感器以及高速芯片、GPU等为主的硬件发展也是无人驾驶领域研发的重要板块。无人驾驶是智能化的终极体现,集中运用了计算机、现代传感,信息融合、通信、人工智能及自动控制等及技术,是典型的高新技术综合体。随着无人驾驶技术的不断提高,无人驾驶汽车行业市场规模将会快速增长。

3、无人驾驶汽车客户意愿度仍待提高

目前消费者对无人驾驶汽车的购买与否大多持观望态度,主要因素在于无人驾驶汽车的技术成熟情况,能否真的突破驾驶安全问题成为消费者关注的核心问题。因此从车辆上市到消费者大量购买还会经过一段观望期。无人驾驶汽车需要提高消费者认知并建立消费者信心,才能促成消费者购买。

4、中国无人驾驶汽车行业市场规模迅速扩增

根据Statista数据显示,2015年到2019年我国无人驾驶汽车行业市场规模扩张迅速,2019年我国无人驾驶汽车市场规模达到98.4亿元,2020年受疫情影响市场规模将有所下滑,前瞻估计为95.4亿元。在Research And Markets的预测下,2021年全球无人驾驶汽车的市场规模将达273亿美元,2026年全球无人驾驶汽车市场规模将达到594亿美元,年复合增长率为16.84%。

虽然目前无人驾驶汽车产业化仍存在各种问题,但无人驾驶汽车实质上是建立在汽车主动安全技术、智能化技术逐步升级的基础上的,只要市场对这些技术有持续的需求,就能推动汽车向完全无人化演进。未来,人类交通系统或将发生翻天覆地的变化,无人驾驶技术现阶段的发展重点还是辅助驾驶,以提高人工驾驶的安全性,要真正实现完全无人驾驶商业化运行还需要人工智能技术的突破。

综上所述,无人驾驶汽车行业尚有较多的技术壁垒需要突破,但总体行业规模增速较快,前景广阔。

—— 以上数据参考前瞻产业研究院《中国无人驾驶汽车行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》

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库尔尼郭娃

无人驾驶技术的发展与现状如下:

无人驾驶技术的发展

随着工程师们突破一个又一个难关,无人驾驶的时代总有一天会到来。无人驾驶可以避免人为的不正确操作,响应速度和准确率都比人高,因此无人驾驶技术可以避免交通事故的发生概率。

虽然目前的无人驾驶技术偶尔会引发事故,但随着科技的发展,无人驾驶技术也在不断进步。未来,无人驾驶技术肯定可以避免事故,甚至在关键时刻挽救车内成员的生命。

无人驾驶技术的现状

现在很多品牌的汽车都可以实现自动驾驶,未来的汽车一定是无人驾驶的。特斯拉、宝马、奔驰等品牌的汽车已经能够实现无人驾驶,这主要依靠摄像头、传感器、gps定位系统和电子控制系统。许多汽车带着12级自动驾驶离开工厂。

在一些特殊情况下,汽车可以自动行驶,而无需车主控制汽车。还有很多车有自动泊车功能,类似于无人驾驶功能。停车时,车主只需换挡。现在也有很多公司涉足无人驾驶技术领域。

无人驾驶

无人驾驶汽车是智能汽车的一种,也称为轮式移动机器人,主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目的。第一辆能真正无人驾驶的汽车出现于1980年代。1984年,卡内基美隆大学推动Navlab计划与ALV计划。

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