V2X應用場景之協同式自動駕駛

2021-08-29 14:10:55 字數 2034 閱讀 4878

**:

v2x應用場景之協同式自動駕駛

這個應用場景我覺得是比較典型的,也想多花點時間給大家介紹一下,就是關於v2x在自動駕駛裡面很典型的應用,我們管它叫協同式自動駕駛車隊,什麼意思呢?就是說有幾輛車,比如像商用式那種比較大的車,它們可以組成乙個車隊,在前面我們已經介紹過,它們通過v2x技術可以把它們的跟車距離縮得很短,由於制動時間變短了,因此它們車跟車之間的距離可以縮短,那麼這樣可以帶來兩個好處,第乙個好處是,做汽車的人都知道空氣動力學,當汽車之間足夠接近的話,對第二輛車第三輛車的空氣阻力會變得非常非常小,因此可以帶來一些其他的好處,我後面會再講一下。

這張圖展示了協同式自動駕駛車隊的系統組成,從最上面可以看到,它可以從雲端統一來規劃、排程、認證和監管各個車輛,同時它通過高精度定位實現精準的軌跡記錄和跟蹤;對於前車,它還會配備攝像頭和雷達來探測前方的道路和障礙物,實現世界建模,然後通過傳達自己的駕駛行為意圖,來告訴車隊裡面所有跟隨的車輛,從而實現協同式自動駕駛的系統組成。

1,能很大程度地降低油耗,ppt上面有兩個資料,第一輛車它可以降低8%左右的油耗,第二輛隨車輛可降低13%的油耗,為什麼它會這樣呢?剛剛我們有講到,因為它車與車之間離得足夠近,從空氣動力學知識我們可以知道後面的空氣阻力是變小的,因此油耗可以有很明顯的降低;

2,可以節約一些能力的costs,因為它們可以通過車隊的排程來調整後面跟隨的車輛,並且它們都是可以自動駕駛的;

3,可以很大程度地降低道路的擁堵,由於車的車跟車之間的間距減小了,這個應該很好理解;

4,safety and damage,他們做了乙個統計,認為90%的故障和傷害是由人為駕駛的判斷錯誤所導致的,而自動駕駛可以很大地降低這種交通事故的發生;

5,由於空氣阻力的降低,不只是油耗能夠降低,相比它的排放物也可以很大的降低,;

6,可以優化整個資產的配置,為什麼呢?因為我可以很好去排程我車隊的空閒時間來增強效率。

上半張圖主要講的是對企業的優點,那下半張圖就主要講到對社會的價值。在這張整個ppt的左下角有個綠色標誌,在前面我也有講過,這是2023年在歐盟成立的乙個project——sartre。我這ppt所講到的資料都是他們做出了研究,以及車隊他們也做出來了。

同樣這張圖還是講述了由sartre所研究出來的一些結果,感興趣可以自己看一下,已經講得非常非常清楚了。通過右邊這兩個模型的建立,在90公里行駛過程中,6公尺的行車距離和15公尺的行車距離的過程中,大家可以得到左邊這張圖顯示出來的資料,可以看到油耗可以很明顯的降低,在6到8公尺的空氣阻力的時候最小,這時候氣流最穩定,降低了油耗是最多的。對於sartre做的這些資料,我認為如果我們後面要通過v2x做協同式自動駕駛車隊的時候,這是乙個非常好的借鑑的資料,而業內的同仁如果感興趣做相關業務的話,可以很好地去研究一下他們的這些資料和相關結論。

這張圖做了乙個解釋,協同式自動駕駛的商業模型,其實這裡面資料都已經講得很清楚了,我大概解釋一下,左邊這張圖上的縱軸代表每年投入和成本的大概的分布,而右上角這張圖是講的是成本會花費在**,然後右下角這張圖主要講了他做的一些推算,結論是每輛卡車投資是3500歐元,然後再加上每年投入300歐元的成本,其實油量的節省兩年就可以收回成本了。

這張圖的資料是非常可觀的,也就是說當你的車隊裝備了這套系統以後,那麼它在兩年時間內就可以把之前的投資給收回,這對於很多商用車的車隊和我們的物流公司來說是有很大的價值,很多人都在**自動駕駛最近的可以落地的乙個商業模式到底是什麼樣的,那麼在我看來,我們可以讓商用車去嘗試和去推進這樣乙個垂直的領域。

(閱讀筆記)邊緣計算 自動駕駛 V2X

為了實現l4或l5級的自動駕駛,僅僅實現單車的 智慧型 是不夠的。需要通過車聯網v2x實現車輛與道路以及交通資料的全面感知,獲取比單車的內外部感測器更多的資訊,增強對非視距範圍內環境的感知,並通過高畫質3d動態地圖實時共享自動駕駛的位置。高畫質3d動態地圖 面向自動駕駛的3d高畫質地圖,它包括 動態...

百度揭露自動駕駛三大應用場景

揭露自動駕駛三大應用場景。5月8日,智慧型汽車事業部 l3 總經理顧維灝近日在矽谷參加由英偉達 nvidia 舉辦的2017年度gpu技術大會 gtc 時表示,智慧型汽車事業部順應 apollo 計畫的戰略構想,將自己定位為領先的自動駕駛解決方案提供商,主要聚焦於制定三類特定場景下的自動駕駛解決方案...

虹科自動駕駛 在點雲中定義分割槽的應用場景

我們經常說雷射雷達的應用領域非常廣泛。那麼實際上這些應用是什麼樣子的呢?基於乙個演算法,我們提出了五種不同的應用。雷射雷達資料以點雲的形式表示,每個點包含大量資訊,構成了精確的3d環境影象。然後,使用演算法對這些點雲資料進行評估,並為具體應用獲取有意義的資訊。通過演算法可以定義識別乙個特定區域,本文...