Di masa depan, hanya dengan satu butang, kereta elektrik yang memandu sendiri dapat mengubah bentuk dan warna mengikut keperluan, atau menyesuaikan kawasan penumpang mengikut keperluan peribadi-inilah rupa kereta masa depan.Tahap 1
Tahap ini dipanggil "bantuan memandu". Tingkat kereta ini mempunyai satu atau lebih fungsi kawalan automatik khas, seperti kawalan kestabilan elektronik (ESC), brek kecemasan automatik (AEB), dll. Kenderaan ini membantu pemandu untuk mendapatkan semula Untuk mengawal kenderaan atau tempat letak kenderaan dengan lebih pantas, kebanyakan fungsi item ini dikembangkan oleh satu ECU.
Dalam kes ACC, pemandu tidak menggunakan pemecut dan brek; dalam kes AEB, brek tidak boleh digunakan (tidak ada pengereman di sini tidak bermaksud tidak ada perlanggaran, dan kerosakannya lebih sedikit).
Fungsi utama kenderaan yang ada menggambarkan:
Adaptive Cruise Control (ACC)
Brek Kecemasan Automatik (AEB)
Tahap 2
Maknanya adalah "automasi separa". Tingkat kereta ini mempunyai sistem yang mengintegrasikan sekurang-kurangnya dua fungsi kawalan asal (seperti kawalan pelayaran adaptif dan menjaga lorong). Ia tidak memerlukan pemandu untuk mengawal fungsi ini, tetapi Pemandu perlu memantau sistem setiap masa dan bersiap sedia untuk mengambil alih sistem dalam keadaan kecemasan. Sistem perlu disatu, memerlukan dua ECU untuk bekerjasama, dan sistemnya sangat digabungkan.
Pemandu hanya perlu melihat dengan matanya, dan kenderaan boleh berjalan sendiri pada waktu-waktu tertentu. Ini juga merupakan perbezaan utama dari L1, iaitu, ia tidak perlu melakukannya sendiri.
Yang lebih istimewa ialah L2.5, yang sedikit lebih tinggi daripada L2 tetapi masih mempunyai jurang kualitatif dengan L3. Teknologi perwakilan adalah Autopilot Tesla. Kandungan inti Autopilot 2.0 terdiri daripada kawalan pelayaran aktif (TACC), stereng dibantu (Autosteer), Konfigurasi pertukaran lorong automatik dapat digunakan bersamaan dengan bantuan lorong, bantuan pelanggaran perlanggaran, dan bantuan kelajuan kenderaan pada masa yang sama. Antaranya, kawalan pelayaran aktif secara automatik dapat menjalankan kawalan membujur kenderaan. Secara ringkas, sistem mengambil alih brek setelah dihidupkan, tetapi pemandu masih perlu mengendalikan stereng secara manual. Kawalan lateral automatik yang disediakan oleh stereng dibantu menggantikan kawalan manual stereng.
Tahap 3
Maknanya adalah "pemanduan automatik terhad". Tahap kereta ini dapat membuatkan pemandu benar-benar tidak perlu mengawal kereta dalam persekitaran lalu lintas memandu tertentu, dan secara automatik dapat mengesan perubahan persekitaran untuk menentukan sama ada kembali ke mod pemanduan pemandu Pengendali tidak perlu memantau sistem sepanjang masa, yang boleh disebut "pemanduan separa automatik"
L3 adalah tahap realisasi teknologi pemanduan autonomi terkini pada kereta yang dihasilkan secara besar-besaran, dan mewakili model Audi A8.
Pemacu automatik A8 mempunyai ciri-ciri berikut, sehingga dapat memenuhi keperluan tahap L3:
Melalui sistem persepsi kenderaan tanpa memerlukan pemandu untuk memantau keadaan jalan raya, langkah ini adalah untuk membezakan item terpenting dari persepsi L2 dan L3;
Semasa pemanduan automatik, sistem pemanduan automatik dan pemandu tidak akan mempunyai tanggungjawab bersama, ini adalah untuk mematuhi undang-undang dan peraturan yang berkaitan;
Setiap kali menghadapi keadaan jalan yang tidak dapat ditangani oleh sistem pemanduan automatik, pelbagai mekanisme pemberitahuan yang berkesan digunakan untuk membolehkan sistem pemanduan automatik dan pemandu berjaya menyelesaikan penyerahan yang selamat;
Namun, bagi pengeluar tradisional, teknologi baru mereka untuk pemanduan autonomi mesti dipasang pada model unggulan mereka terlebih dahulu, dan pengguna biasa pastinya tidak akan dapat menikmati teknologi canggih tersebut untuk pertama kalinya.
Pengilang kereta baru mungkin mempunyai kelebihan tertentu dalam hal ini, kerana model mereka pada umumnya diposisikan untuk kumpulan pengguna arus perdana, dan mereka cenderung menjadi popular di seluruh dunia. Masyarakat umum juga dapat menikmati hasil pengembangan teknologi dengan biaya yang lebih rendah.
Di samping itu, teknologi pemanduan autonomi juga memerlukan penambahbaikan undang-undang dan peraturan lalu lintas yang relevan untuk dilaksanakan.Sebagai contoh, pengenalan A8 domestik tidak termasuk kit berkaitan pemanduan autonomi.
Tahap 4 ~ Tahap 5
Dua tahap ini adalah "Sangat Automatik" dan "Sepenuhnya Automatik". Ini juga merupakan arah pengembangan teknologi yang diwakili oleh Google. Ia diposisikan sebagai "kenderaan tanpa pemandu" dan bukan sekadar pemanduan autonomi, kerana pemanduan autonomi masih didasarkan pada memiliki pemandu , Roda stereng, pemecut, lampu brek dan elemen lain, tetapi tiga perkataan "kenderaan tanpa pemandu" bermaksud tidak lagi mengandungi bahagian pemanduan di atas.
Tahap sistem pemanduan automatik ini akan mengawal kenderaan secara automatik, mengesan persekitaran lalu lintas di seluruh jalan, dan mencapai semua tujuan memandu. Penghuni hanya perlu memberikan maklumat navigasi destinasi atau input. Pada bila-bila masa, penghuni tidak perlu mengawal kenderaan, selagi titik keberangkatan dimasukkan. Dan destinasi, tanggungjawab sepenuhnya diserahkan kepada sistem autopilot kenderaan.
Prinsip Teknikal Memandu Autonomi
Persepsi -> Keputusan -> Pelaksanaan
Sekiranya orang memandu, kami mengikuti langkah-langkah berikut:
Persepsi: Melihat enam arah dan mendengar semua arah, orang menerima maklumat tentang lalu lintas dari dunia luar melalui cara visual, pendengaran, dan berbau, yang merupakan persepsi;
Membuat keputusan: Menurut maklumat yang diperoleh dari "persepsi", melalui analisis dan pemikiran otak manusia yang komprehensif, ditentukan bagaimana untuk meneruskannya selanjutnya, yang merupakan keputusan
Pelaksanaan: Setelah keputusan dibuat, kita menggunakan anggota badan kita untuk memutar stereng atau mengawal pemecut, brek dan operasi lain, yang mana pelaksanaannya;
Sekiranya ia adalah kenderaan, peranti yang digunakan untuk persepsi:
Radar gelombang milimeter
Sensor ultrasonik
Kamera HD
IMU (giro, akselerometer, magnetometer)
GPS
Peralatan dan teknologi yang digunakan untuk membuat keputusan:
CPU, GPU, FPGA
Visi komputer
Pembelajaran secara mendalam (Deep Learning)
Pembelajaran mesin
Data besar (Big Data)
Carta perbandingan fleksibiliti / kemudahan penggunaan dan nisbah kecekapan prestasi / tenaga antara CPU, GPU, FPGA, dan ASIC
Peralatan yang digunakan untuk pelaksanaan:
Pandu Secara Garisan
Kawalan memandu secara Garisan dan Pelaksanaan
Kawalan Casis
Dalam tiga langkah di atas, hambatan pengembangan teknologi utama pada tahap ini adalah [pengambilan keputusan]. Membuat keputusan memerlukan pengumpulan, klasifikasi, dan analisis sejumlah besar data mentah yang dikumpulkan pada tahap persepsi. Sebagai contoh, mungkin sangat mudah bagi manusia untuk mengenali pemandangan video, tetapi sangat sukar bagi komputer untuk mencapai tahap kemampuan pengecaman yang sama. Berdasarkan pengiktirafan pemandangan ini, adalah lebih sukar untuk membiarkan komputer menggantikan manusia untuk kawalan membuat keputusan selanjutnya.
Oleh kerana banyak elit teratas memasuki bidang pemanduan autonomi, pelbagai kerangka teknologi kecerdasan buatan secara beransur-ansur matang. Jurang tahap teknikal antara setiap orang adalah kecil, tetapi perbezaan kemampuan menyelesaikan masalah praktikal semakin besar dan besar. Terdapat inti Faktor impak adalah data pemanduan sebenar.Kita boleh mengatakan bahawa dalam pengembangan teknologi pemanduan autonomi, data adalah kunci kemenangan.
Untuk pelbagai kerangka teknikal kecerdasan buatan, untuk mendapatkan keputusan perancangan pemanduan yang tepat, mereka semua memerlukan sejumlah besar data tingkah laku memandu untuk latihan. Kecerdasan buatan yang disebut, seperti kerangka algoritma pembelajaran mendalam, telah menjalani latihan data yang mencukupi dan mewujudkan mekanisme ganjaran dan hukuman untuk praktik sistem yang betul atau salah dan menghakiminya. Dari masa ke masa, algoritma dapat memberikan yang penyelesaian terbaik dalam situasi yang berbeza.
Tetapi ini adalah keadaan teori ideal. Berapa banyak latihan yang diperlukan untuk mencukupi? Apakah standard pertimbangan yang betul? Semua ini memerlukan penerokaan berterusan oleh jurutera AI, dan masih jauh lagi ~
Bagi banyak kilang kereta, mungkin tidak sukar untuk membina sebuah kereta demo yang berjalan dalam keadaan ideal, tetapi bagaimana menangani semua masalah yang dihadapi oleh kenderaan autonomi dalam keadaan yang kritikal, tanpa data yang relevan untuk latihan, tidak kira seberapa kuat teknologinya, ia tidak berguna. Oleh itu, kereta memandu sendiri mesti mengumpulkan data pemanduan yang mencukupi. Tidak kira apa jenis skema pemanduan automatik, ia akhirnya akan digunakan di dalam kereta. Sama ada membina kereta sendiri atau melakukan kerjasama mendalam dengan syarikat kereta.