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超越自动驾驶汽车

半自动驾驶汽车的生态系统远远超出了自动驾驶汽车,其设计挑战也远远超出了自动驾驶汽车。

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由于安全和安保方面的原因,汽车行业对自动驾驶汽车和长途卡车采取了更加谨慎的态度,人们重新开始关注使用自动驾驶技术的其他类型车辆。

这个名单很长,而且还在增加。它现在包括自动列车、直升机、拖拉机、船舶、潜艇、无人机、送货机器人、摩托车、滑板车和自行车,所有这些都处于不同的发展阶段。

图1:自动拖拉机可以改变我们所知道的农业。资料来源:约翰迪尔

图1:自动拖拉机可以改变我们所知道的农业。资料来源:约翰迪尔

业内一致认为,大部分利润以及拯救生命的潜力都在于开发自动驾驶消费汽车。然而,科技公司高管表示,从整体上审视自动驾驶生态系统,可以为硬件社区提供重要的启示。

Expedera的营销副总裁保罗·卡拉祖巴(Paul Karazuba)说:“从安全角度来看,行业对自动驾驶汽车的关注是正确的,因为驾驶的汽车数量很大,而且有可能大幅减少道路死亡人数。”“但考虑拖拉机、轮船和飞机等产品在一定程度上的自主也是有意义的,尤其是如果你能让它们更安全、更高效、更环保,或者其他任何情况。”

首先,自动驾驶汽车的创新会应用到其他自动驾驶汽车上,反之亦然。所有这些创新都被应用到其他工业和商业领域。

“每个人都在谈论自动驾驶汽车,但实际上我们正在追求的是所有的交通方式,”无人驾驶汽车公司副总裁沃尔特·赫恩(Walt Hearn)说有限元分析软件美洲销售团队,在一个播客今年早些时候。“我们正在追求自动驾驶船只、自动驾驶飞机、自动驾驶火车,因为所有的传感器都可以用于所有不同的行业。不仅仅是在汽车行业。想象一下,自动驾驶汽车上安装了激光雷达和摄像头传感器。现在它在一家制造工厂监控正在制造产品的机器人。自动驾驶技术带来了很多应用。”

这在一定程度上是由于在汽车以外的车辆上使用自动驾驶技术的财务假设不同。同时尽可能降低生产成本一个主要的问题对于消费用车,其他类型的商用车的计算是不同的。福特汽车解决方案集团总监Robert Schweiger说:“像卡车、轮船和飞机这样的商用车,价格、空间和功率限制都比较少。节奏.“成本也不太受关注,因为这些车辆全天候运营的投资回报率很高,还节省了人力成本。”

许多技术挑战在其他车辆上也更容易。特斯拉的技术产品经理蒂埃里•库森表示:“Autonomy依赖可预测性,它真的不喜欢不可预测性。Rambus.“不可预测性往往更多地体现在消费者方面。专业和业务操作更容易预测,这就是为什么它是一种有趣的看待问题的方式,因为它缩小了问题的复杂性。自主权基本上是关于管理零星证据,你需要管理的零星证据越少,自主权就越好。”

无论车辆是汽车还是叉车,自动驾驶的某些技术方面都趋向于保持一致。Kouton指出,传统上由人类操作的车辆的自动驾驶意味着所有的机械、液压或其他功能都将自动化或电气化。“你不用手或脚拉动杠杆或踩下踏板,而是用一台计算机来控制驱动器。您需要一个计算机化的环境来控制所有这些功能,通常是ECU。所有这些ecu必须协调工作以实现自主性,这意味着刹车必须听取发动机的意见,而发动机必须听取转向的意见。”

此外,人工智能和机器学习允许车辆在各种各样的情况下运行。网络连接对于许多自动驾驶汽车来说都是至关重要的,而且人们相信也是如此其中一个关键到解锁L5全自动驾驶汽车同样重要的是,当连接突然消失时会发生什么。在这个被称为“优雅退化”的过程中,自动驾驶汽车必须配备在连接出现问题时将车停在路边并停车的设备。在空中出租车的情况下,这意味着能够承受短暂的连接损失而不会从空中掉下来。

自动驾驶技术对EDA设计周期也具有固有的破坏性西门子数字工业软件.“自动驾驶汽车,无论是机器人、汽车还是飞机,都带来了一系列全新的要求。它增加了新的功能安全方面,或者对非确定性的新关注,必须在整个流程中进行管理。”

这种颠覆很大程度上来自于从机电重点向电气和软件重点的转变,对于习惯于某种设计协议的汽车公司来说,这可能是一个重大转变。

西门子汽车和军事/航空混合动力物理和虚拟系统副总裁David Fritz表示:“动量和惯性对系统的设计和计算需求有很大的影响。首先,对于自动驾驶汽车来说可能完全安全的操作,对于任何一种载有人类的自动驾驶汽车来说都可能是不合适的,甚至可能是致命的。“在设计车辆时,它不仅要考虑到车辆有动量,而且要考虑到乘客也有动量,而乘客的解剖结构与车辆做出的决定对乘客是否安全有关。”

从数据的角度来看,自动驾驶汽车通过无数的传感器、摄像头和其他数据生成组件产生的数据要比自动驾驶汽车多得多。数据量反过来又会影响内存,带宽需求,数据中心使用。

“数据不再是由人类事件产生的,”写了Mike Gianfagna,公司企业营销高级总监Synopsys对此.“得益于广泛的传感器部署,再加上超连接环境,所有类型的设备都在以指数级增长的速度生成数据。你的智能手表会捕捉到你的锻炼方案和健康状况的细节。根据一项研究在美国,一辆自动驾驶汽车每小时运行可以产生5TB的数据。如果你考虑一下未来几年将有多少这样的车辆投入运营,你就会清楚地看到数据雪崩。”

由于这种数据爆炸,后端计算和数据存储将成为一个重大挑战,同时也是整个自动驾驶领域的车辆的商机,这不仅仅是汽车。

安全和保障
从硬件角度来看,与其他自动驾驶汽车相比,自动驾驶汽车和卡车之间的一些更明显的差异与安全和保障有关。没有合适的硬件和软件的自动驾驶出租车是一个潜在的杀人机器,但杀伤力将是一个挑战自治的滑板.更危险的非汽车自动驾驶汽车不太可能达到与消费汽车相同的大规模采用水平。他们也不太可能遇到需要优先考虑人类生命的伦理问题。例如,一辆自动驾驶汽车必须考虑车内外人员的健康。

福特汽车解决方案和业务发展副总裁Frank Schirrmeister指出,消费汽车行业之外的许多自动驾驶汽车都是无人驾驶的,或者只需要很少或远程的人类参与Arteris IP.“这大大简化了必要的决策,并简化了处理和执行这些决策所需的人工智能技术。在汽车中,系统必须意识到有人可能在接下来的10秒内受伤,然后它必须在涉及的不同人员中做出选择。但在许多其他情况下,汽车可以自毁,这将挽救一条生命。”

但汽车的表现不仅取决于最初的设计。Rambus公司的Kouthon说,到目前为止,高科技汽车是商用半自动驾驶汽车中最受欢迎的目标,因为它们是最常见的。不过,无论哪种车型,策略通常都是相似的。基本上,黑客可以进入并让一个ECU相信某些东西是假的。例如,它会让发动机控制单元相信发动机正在以每小时20英里的速度运行,而实际上它的速度是每小时100英里,这就会造成事故。或者当汽车以每小时80英里的速度行驶时,它可以告诉刹车猛踩。如果您能够访问ecu(包括单元本身以及单元之间的通信或运行这些单元的软件),那么这些是您作为对手可以采取的一些行动。基于密码学和安全工程的产品可以提供一定程度的保护。”

陆地,海洋,或空气
当将自动驾驶拖拉机、船舶和飞机的硬件考虑与汽车进行比较时,拖拉机几乎总是能看到天空,因此能够使用GPS,而汽车并不总是如此。

Expedera的Karazuba说:“在旧金山的金融区,由于建筑物的高度,你的汽车认为你离实际位置有一两个街区的距离,这种情况并不罕见。”“另一方面,拖拉机会遇到野生动物,这是大多数汽车不会遇到的,拖拉机将不得不在巨大的尘土和灰尘中运行,而且还必须卖给农民,他们已经习惯了几十年的拖拉机,自己修理汽车硬件。”

Karazuba说,在这里,拖拉机的慢速在技术上是一个优势,因为这意味着这辆车可以比高速公路上行驶的汽车更少“处理器密集型”。此外,与汽车可用的海量数据集相比,用于训练拖拉机AI的数据更少。

对于自动驾驶船舶和其他船只来说,由于难以使摄像机和其他传感器在与水、盐、湿度、恶劣天气甚至是无月之夜相互作用的情况下正常工作,复杂性增加了。Karazuba说:“当你有车时,你可以用大灯照亮车前的区域。”“在船上,你可以把灯指向前方,但你不能像在汽车上那样照亮整个区域。这将根据你在地球上的位置,每天减少几个小时的能见度。飞机也是如此。”

结论
虽然从拯救生命和创造利润的角度来看,汽车行业在自动驾驶汽车上投入了大量资金,但半自动驾驶汽车的生态系统远远超出了自动驾驶汽车。

“这很像登月竞赛,”西门子的弗里茨说。“当时我们发明了很多技术,专门用来把我们的人送上月球,但从那以后,这些技术已经扩展到以许多不同的方式改变我们的生活。”

弗里茨提到了一种无线安全摄像头,它由太阳能电池板供电,并连接到蜂窝系统,这是一种类似于各种正在实施或考虑的机器的产品智慧城市项目.该相机具有区分人类、动物和树叶等移动物体的能力,这表明人工智能物体检测和分类取得了进步。他还指出,OLED薄膜可以放置在汽车的窗户内,创造出一种沉浸在与真实环境截然不同的环境中的感觉。他说:“我们谁也无法预测未来,只知道未来会变得非常不同,因为现在自动驾驶汽车正在开发各种技术。”



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