对话嘉宾:腾讯自动驾驶仿真技术总监 孙驰天
除了装备更先进的传感器和算法之外,对道路数据的采集和测试才是自动驾驶安全最有效的保证。毕竟自动驾驶的核心就是,将路上可能发生的各种路况都提前做好应对预案,这样车辆才能在遇到类似场景时自主做出正确的选择。所以,除了硬件方面,谁积累的数据越全面,谁的自动驾驶也就越安全。这才有了特斯拉数以“亿”计的数据资料。
孙驰天表示,腾讯目前正在进行的自动驾驶仿真技术,就是要用数字技术还原真实路况。 “腾讯花了四年半时间打造了这样一套虚拟仿真平台,我们的目的是构建一个类似于电影《头号玩家》里的绿洲系统。”这是一个基于真实路况打造的数字化仿真场景,腾讯通过精准传感器的测量,并且采集车辆动力学模型计算、摩擦力、轮胎模型计算,将真实世界交通场景映射到虚拟测试的环境内部。然后,利用真实交通实时数据和雷达、视觉的交通流提取的结合,有效补充了真实交通仿真场景库。
点评:正处于研发阶段的自动驾驶,几亿公里的里程数据积累,不仅需要相当长时间,同时也是对人力物力的巨大消耗。有了这一数据库,自动驾驶的研发部门就可以在线上进行测试,节省了时间同样节省了人力和物力成本。
智能驾驶可从细微处着手
对话嘉宾:轮胎动力学协同创新联盟秘书长、吉林大学教授 卢荡
“与汽车技术的变革相适应,各方面都在进行智能化创新,轮胎也在智能化创新。汽车运动之源就是轮胎,驾驶员的操作指令、转向、油门、制动都是改变轮胎运动。轮胎与地面相对的运动就会产轮胎力,通过悬架系统作用于汽车。轮胎是汽车运动的核心,动力学问题都跟轮胎密不可分。 ”卢荡指出,眼下正在研发的智能汽车,很多人会忽视轮端智能化的重要性。智能车轮是轮端智能的重要发展方向,需要在应用智能车轮突破现有底盘电控技术方面进行积极探索。
点评:目前,智能轮胎在商用车领域找到了很好的应用场景,但在乘用车更关注的主动安全方面还没有成熟方案,原因在于智能轮胎信息输出的不连续性。而智能车轮可以突破这种限制,为汽车智能化提供帮助。
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