¿Coche inteligente o carretera inteligente? ¿Hacia dónde irá el futuro de la conducción autónoma?
En números anteriores de Bitauto Original, Bitauto Technology ha realizado un análisis en profundidad desde las empresas de conducción autónoma hasta la tecnología de conducción autónoma, centrándose principalmente en el equipo de hardware, los algoritmos de software y la arquitectura subyacente del vehículo actual. Con una perspectiva más amplia, hablemos de una manera más macroscópica sobre las dos direcciones de desarrollo actuales de la conducción autónoma: la inteligencia de bicicletas y la colaboración vehículo-carretera.
Inteligencia de bicicletas: se centra más en la automatización de la conducción de vehículos, y las rutas de implementación técnica para la inteligencia de bicicletas también se dividen en dos tipos. Una está representada por Waymo y utiliza lidar multilínea. variedad de sensores para la percepción; la segunda categoría, representada por Tesla, se basa en cámaras y percepción visual.
Colaboración vehículo-carretera: sobre la base de la inteligencia de las bicicletas, los elementos de participación en el transporte "personas-vehículo-carretera-nube" están conectados orgánicamente a través del Internet de los vehículos para ayudar a los vehículos autónomos en la percepción ambiental y capacidades mejoradas. en la toma de decisiones informáticas y la ejecución del control acelerará 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 la solución promovida por la mayoría de las empresas de conducción autónoma en el país y en el extranjero, pero esto no significa que se convertirá en la solución óptima para realizar la conducción autónoma, ni podemos decir definitivamente que el vehículo -La colaboración por carretera es la solución óptima. Aunque el modo más ideal para la conducción autónoma de nivel L4-L5 es lograr un alto grado de colaboración entre "vehículo-carretera-nube", desde automóviles inteligentes hasta carreteras inteligentes, con inteligencia del lado del vehículo y de la carretera respondiendo de manera colaborativa, el automóvil- Inteligencia lateral El desarrollo de la inteligencia y la inteligencia en la carretera no es completamente sincrónico. La selección de rutas de la conducción autónoma enfrenta el problema de la distribución de diferentes capacidades, como la capacidad de percepción y la capacidad de toma de decisiones (poder de computación) entre el lado del vehículo y el lado de la carretera. por lo que los costes correspondientes de la conducción autónoma también son diferentes.
En la actualidad, en el campo de la conducción autónoma, las rutas técnicas de varias empresas no son del todo consistentes, algunas se están centrando en la inteligencia de la bicicleta y armando el coche hasta los dientes tanto como sea posible, como lidar y. Los radares, las cámaras, el posicionamiento de alta precisión y otros equipos de hardware están completamente equipados y las configuraciones se seleccionan con parámetros completos, lo que representa que empresas como AutoX y Pony.ai van de la mano. , y se deben comprender ambas partes, que representan empresas como Baidu Apollo y Mogu Auto Link, etc.
Como empresa representativa de la inteligencia de bicicletas, AutoX es relativamente prominente en China, Xiao Jianxiong, presidente de AutoX, dijo una vez: En la actualidad, la conducción autónoma no se puede lograr únicamente mediante la colaboración entre vehículos de carretera. para lograr una cobertura total de la inteligencia vial. Para mejorar la seguridad y la experiencia de conducción autónoma, se debe mejorar la tecnología de inteligencia de bicicletas para hacer frente a diversas condiciones climáticas extremas, como la lluvia y la niebla, para garantizar que los usuarios puedan tener una experiencia Robotaxi segura.
Al mismo tiempo, la colaboración vehículo-carretera y la inteligencia de bicicletas se complementan entre sí, y la colaboración vehículo-carretera es un complemento útil a la inteligencia de bicicletas. Si el nivel nacional aumenta la construcción de infraestructura vial, puede ayudar a mejorar la precisión de la conducción autónoma en la carretera y también aumentar la seguridad del tráfico rodado.
Se puede ver que Xiao Jianxiong concede más importancia a la inteligencia de las bicicletas. Cree que las instalaciones en la carretera tienen una serie de problemas como fallas, reparaciones y mantenimiento, y solo pueden considerarse como auxiliares. La clave es hacer que la bicicleta sea más inteligente y segura, mejorar la redundancia del sensor y hacerla 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. Tiene más de 50 sensores y está equipado con un grupo de sensores a gran escala. un recuento total de píxeles de 220 millones de píxeles por cuadro está equipado con un radar de ondas milimétricas 4D de alta definición y puede alcanzar una resolución de 0,9 grados. La nube de puntos LiDAR fotografiada por segundo alcanza los 15 millones y la plataforma de potencia informática admite 2200TOPS. Este sorprendente conjunto de hardware refleja la determinación de AutoX de hacer que el automóvil sea el más "inteligente".
Tomemos a Baidu Apollo como ejemplo de colaboración vehículo-carretera. El camino tecnológico de Baidu es “coches inteligentes y carreteras inteligentes”, combinando las dos espadas para esforzarse por lograr la solución óptima para la conducción autónoma.
En términos de inteligencia de bicicletas, Baidu Apollo ha lanzado Apollo Moon, una nueva generación de coches autónomos desarrollados conjuntamente con BAIC Motor.
En términos de hardware, el kit de quinta generación equipado con Apollo Moon utiliza una combinación de sensores multiredundantes de 1 lidar principal, 13 cámaras y 5 radares de ondas milimétricas. En la parte delantera del vehículo se instala un lidar orientado hacia adelante de muy bajo costo, que se utilizará para sistemas redundantes en caso de falla del sistema. Aunque el uso de lidar se ha reducido, Apollo Moon ha aumentado el número de cámaras y también ha mejorado considerablemente la resolución de la imagen y la capacidad de percepción visual está desempeñando un papel cada vez más importante.
Además, la plataforma informática utilizada por Apollo proporciona más de 800 TOPS de potencia informática, utiliza más dispositivos de grado automotriz y realiza el diseño integrado del sistema informático principal y el sistema de seguridad de respaldo para operación no tripulada, utilizando refrigeración por agua El diseño de disipación de calor no solo reduce el tamaño y simplifica la estructura, sino que también tiene un ruido general extremadamente bajo, lo que hace que el automóvil sea muy silencioso.
En la carretera, Apollo Air es actualmente la única tecnología en el mundo que puede realizar un circuito cerrado de conducción autónoma L4 en carreteras abiertas sólo a través de la detección en la carretera.
La tecnología Apollo Air puede obtener información "vehículo-carretera-nube" mediante el uso de tecnologías de comunicación inalámbrica como V2X y 5G sin sensores laterales del vehículo y basándose únicamente en la interacción de sensores livianos en la carretera y la información de los semáforos. para permitir la conducción autónoma.
En comparación con la inteligencia de bicicletas, la ruta tecnológica de colaboración vehículo-carretera no solo puede ampliar el rango de percepción del vehículo y garantizar la seguridad de la conducción autónoma a través de la percepción de la carretera más allá del horizonte y la interconexión inteligente de información de múltiples terminales. de la nube vehículo-carretera también puede reducir los requisitos del sistema de percepción del lado del vehículo, reduciendo así aún más el costo de la conducción autónoma de un solo vehículo.
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 durante las pruebas en carretera, reducir el número de adquisiciones en un 62 % y reducir el coste de una bicicleta en un 62 %. 30%.
En la actualidad, Baidu ha lanzado la implementación de soluciones de colaboración vehículo-carretera en Beijing, Guangzhou y Shanghai.
En Beijing, Baidu llevó a cabo una transformación inteligente de la colaboración entre vehículos y carreteras en 28 intersecciones que abarcan 12,1 kilómetros, creando un entorno básico para respaldar la operación de prueba de vehículos autónomos L4 y construyendo un soporte informático de borde colaborativo entre vehículos y carreteras; plataforma y construcción de una plataforma informática de borde. El marco de servicios informáticos realiza funciones de integración de nube de borde, como la gestión de equipos y la sincronización de algoritmos de colaboración entre vehículos y carreteras.
En agosto de 2020, el distrito de Huangpu, zona de desarrollo de Guangzhou y Baidu Apollo lanzaron el "Proyecto de 'nueva infraestructura' de transporte inteligente para la conducción autónoma y la colaboración entre vehículos y carreteras en la zona de desarrollo de Guangzhou, distrito de Huangpu, Guangzhou", que cubre Huangpu 133 102 intersecciones y tramos de kilómetros de vías urbanas abiertas.
Shanghai Jiading Automobile City lleva a cabo la construcción de un entorno de prueba de vehículos conectados inteligentes en carreteras abiertas. El kilometraje de construcción del proyecto es de 37,8 kilómetros y cubre un área de aproximadamente 65 kilómetros cuadrados a través de la transformación inteligente de 56. intersecciones y secciones de carreteras clave, proporciona escenarios de prueba más ricos.
A través de las rutas técnicas de estas dos empresas, podemos ver que aunque cada empresa ha expresado la visión y el objetivo de las bicicletas, las carreteras inteligentes y la caminata coordinada en dos piernas, todavía tienen enfoques diferentes en la realidad. proceso de implementación, lo que también ha llevado a las dos partes a tomar caminos diferentes. Queda por ver qué parte podrá afianzarse en el mercado en el futuro.
Limitaciones de la inteligencia de la bicicleta:
1. Más allá del alcance visual no se pueden percibir la percepción y los puntos ciegos visuales.
Ya sea una cámara o un lidar, esencialmente detectan ondas electromagnéticas, que son similares a los sentidos visuales humanos. Estos dispositivos no pueden detectar lugares que los humanos no pueden ver. Un ejemplo típico de punto ciego visual es la "sonda fantasma". Como se muestra en la imagen siguiente, cuando aparece un peatón, ya es demasiado tarde para reducir la velocidad.
2. Percepción del entorno hostil.
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 radar láser se refleja en el agua, el ruido aumenta y el ruido aumenta. La imagen de la cámara se ve borrosa y se reduce la confianza en el reconocimiento del objetivo.
En una escena nocturna oscura, las condiciones de percepción visual de las bicicletas son muy insuficientes, el tiempo de exposición se prolonga, el rango fotosensible se reduce y el radar no puede identificar obstáculos debido a la falta de color e información semántica. soporte retroalimentado por la cámara.
3. Los equipos de alto costo tienen una baja tasa de utilización.
Es muy caro instalar un radar láser y otros equipos en un vehículo. Sin embargo, un automóvil está estacionado la mayor parte del tiempo y solo una pequeña parte del tiempo se conduce (estacionado una noche para ir al trabajo, estacionado un día para salir del trabajo). Un equipo tan caro tiene una baja tasa de utilización y no es rentable.
Cuando hablamos de las limitaciones de las bicicletas, debemos mencionar dos ejemplos: el accidente de conducción autónoma de Uber y el accidente de conducción autónoma de Tesla son manifestaciones típicas de las limitaciones de la inteligencia de las bicicletas. Los datos muestran que los automóviles tradicionales tienen un accidente aproximadamente cada 500.000 millas, y los autos autónomos inteligentes tienen un accidente aproximadamente cada 42.000 millas.
Por eso debe haber coordinación vehículo-carretera. Instale equipos costosos en la carretera y deje que los equipos en la carretera realicen sensores (y, a veces, hagan algunos cálculos). La coordinación vehículo-carretera utiliza la "carretera" para "informar" las condiciones del entorno 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; , da la vuelta con antelación. (Las velocidades de los vehículos son muy rápidas y requieren métodos de transmisión de gran ancho de banda y baja latencia, por lo que la colaboración vehículo-carretera es una buena herramienta de aplicación para 5G)
De esta manera, los vehículos y las carreteras se convierten en un todo unificado.
El equipo en carretera recopila toda la información del vehículo. Estos datos se pueden enviar a un centro unificado, que analiza y aplica los datos. Este centro es el llamado "cerebro de la nube":
. 1. En caso de accidente automovilístico o 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 establecer el destino.
2. a través de big data proporcionar alertas tempranas sobre dónde se producirá la congestión
3. Según el flujo de tráfico previsto, se darán sugerencias de viaje y en qué momento la ruta será la más fluida.
En términos de instalaciones viales colaborativas vehículo-carretera, las instalaciones colaborativas vehículo-carretera, como señales de tráfico inteligentes y semáforos, pueden garantizar que la inteligencia de bicicletas pueda obtener datos e información externos, garantizando un despacho de tráfico unificado y una conducción segura. En condiciones ideales, la colaboración entre vehículos y carreteras puede resolver estas debilidades de la inteligencia de las bicicletas.
Limitaciones de la colaboración vehículo-carretera:
La colaboración vehículo-carretera también depende de la inteligencia de las bicicletas. Un punto es muy importante, ya sea la colaboración vehículo-carretera o la inteligencia de las bicicletas. Las protecciones de ciberseguridad no son impenetrables.
Para los piratas informáticos, destruir la red inteligente de bicicletas puede provocar solo un accidente de tráfico para unos pocos vehículos, pero un fallo de seguridad en la red de colaboración vehículo-carretera puede provocar la parálisis de toda la red de transporte o incluso algo peor. . Por lo tanto, una vez que se invada la coordinación entre vehículos y carreteras, se reflejará la importancia de la inteligencia de las bicicletas. 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, si queremos implementar la conducción autónoma L5 en toda la zona, debemos instalar equipos inteligentes en todos los tramos de la carretera, sin mencionar cuándo se igualarán completamente las políticas, solo la reparación y el mantenimiento. y la reparación de estos equipos al final de la carretera requiere mucha mano de obra y recursos materiales, y si hay un problema con el equipo en una determinada intersección, aún depende de si el vehículo es lo suficientemente inteligente para solucionarlo.
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 plataforma. Si el vehículo no es inteligente, entonces Internet de. Los vehículos también perderán su significado si no se pueden implementar.
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 el líder mundial en el campo de la inteligencia artificial, con suficientes reservas de talento y sólidas capacidades de investigación científica básica. El número de empresas de inteligencia artificial en los Estados Unidos ocupa el primer lugar en el mundo. , abarcando la capa básica, capa técnica y capa de aplicación.
Además, Estados Unidos ha desarrollado tecnología de circuitos integrados y ha mantenido una posición de liderazgo en el campo del 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 del desarrollo de China en la industria de las comunicaciones y los campos 5G, y la inversión en infraestructura generalmente está liderada por el mercado y no por el gobierno, y el avance de la conectividad de la red es lento. Ya sea el "pastel de Google" o el "pastel de Tesla" de la inteligencia de bicicletas, las capacidades centrales detrás de esto son los algoritmos de inteligencia artificial y los chips de toma de decisiones, y aquí es donde radica la ventaja estratégica de Estados Unidos.
Para China, las empresas de comunicaciones representadas por Huawei lideran el mundo en tecnología 5G y tienen una gran cantidad de estaciones base 4G y 5G con amplia cobertura. A finales de 2020, la cantidad de estaciones base 5G en. China superó los 600.000. La "Estrategia de desarrollo e innovación de vehículos inteligentes" de febrero de 2020 predice que para 2025, la construcción de sistemas de transporte inteligentes e instalaciones relacionadas con ciudades inteligentes logrará avances positivos, y las redes de comunicación inalámbrica para vehículos (LTE-V2X, etc.) alcanzarán un nivel regional. cobertura. Además, desde la perspectiva de las condiciones de las carreteras de China, el kilometraje total de las carreteras de China ocupa el primer lugar en el mundo y la longitud total de sus carreteras es lt;