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【5G汽车专栏】第五篇:你对未来汽车的想象,都要靠TA来实现

2019-08-15
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今天是中国传统“三元”之一的中元节。“三元”是指正月十五(上元)、七月十五(中元)和十月十五(下元),在古代分别有对天、地、水官的盛大祭祀。近期热播网剧《长安十二时辰》便发生在上元节,其中的唐代大数据“大案牍术”及其“核心算法”掌握者徐宾让人印象深刻。不过,“大案牍术”的数据主要来自百官笔录相传,甚至还要受造纸术所限;相比之下,我们今天的大数据主要来源之一——传感器,就要显得靠谱很多。


所谓传感器,是指能感受信息,并将信息通过电信号“语言”传递出来的装置。传感器所感受的信息涵盖方方面面,包括图像、声音,力道,速度,深度,乃至触感、气味等等。当一台机器(比如汽车)拥有了以上种种传感器后,它对世界的感官便可以像人类一样,甚至更加敏锐,就像《阿丽塔:战斗天使》中的女主角一样,通过传感器建立了自己的全部感官系统。


电影《阿丽塔:战斗天使》中,阿丽塔的感官系统由传感器搭建。


当千千万万个传感器将每一条感受到的数据传输汇总,便成为了大数据的重要来源,而大数据正是AI机器学习的基础。对于汽车而言,在【5G汽车专栏】第一篇:汽车觉醒,我们已经提到,互联汽车自动驾驶将是5G时代汽车发展的两大主题。那么,5G时代的汽车到底会实现哪些实际的场景?传感器又分别扮演了怎样的角色呢?


汽车互联


汽车互联


汽车互联,或称车联网,是指汽车通过通信技术,对信息网络平台中所有动态车辆信息进行有效利用,完成行驶中的不同功能或服务。所谓V2X是指Vehicle to Everything,这里的V指车,X是未知数,也代指一切。在未来,汽车需要通过通信与云平台、其他车辆、道路和基础设施、驾乘者、车内设备进行沟通,庞大的通信需求也正是对5G技术寄予厚望的原因。

从体系结构来说,车联网技术分为应用层、网络层和采集层,其中采集层便主要通过传感器完成。而按照互联场景,我们可以从环境、性能、健康等方面来认识传感器对互联汽车的重要性:


1、环境感知


环境感知


互联汽车的卓越性之一,是其对周围环境数据的正确和完整捕捉。通过温度、湿度、进光量,距离传感器,车辆和车载系统对以上环境参数进行感知;通过图像识别传感器(摄像头),车辆捕捉到路面的车辆标识系统。在互联汽车时代,雷达、高分辨率摄像头,以及量程长达120米的测距传感器,都会成为汽车环境判断的关键技术。


2、性能感知


性能感知


除了感知外界,汽车对内部的感应也同样重要。通过位置/速度/湿度/温度/压力传感器,汽车对包括座舱、发动机管道、变速箱到制动系统等内部各系统性能和状态进行实时监控。在未来,传感器将助力汽车进入 “预防性维护” 时代,让车辆能够在问题出现之前便提醒安排检修。


3、智能座舱


智能座舱


互联汽车的智能还体现在对驾乘者的“关怀”。这不仅体现在更先进的车机交互系统(语音识别、手势控制、全息影像),而且还体现在健康感知领域。通过生物识别技术,传感器抓取驾驶员脸部肌肉、眼球、声音等数据,让汽车将更 “懂” 驾驶员的心意,甚至监控驾驶者的心率,检测驾驶员头部动作判定是否疲劳驾驶等。此外,车载娱乐的内容在未来也将更加丰富。根据传感器接收到的车辆移动情况,乘客可戴上VR眼镜,享受实时匹配体感的虚拟娱乐内容。


自动驾驶


自动驾驶


自动驾驶是5G时代最受瞩目的话题之一,也被很多人认为是5G时代汽车行业的终极目标。目前一个可期的场景是自动驾驶技术与无缝出行服务模式(MaaS)相结合:通过打车平台的预约,自动驾驶汽车将沿着固定的路线接驳乘客,并在送抵目的地后去执行“下一单”,甚至在夜间自动寻路去充电。如今,一些地区已经有自动驾驶巴士投入试运行。


Maas - 无缝出行服务


在自动驾驶程度上,L5级自动驾驶的实现尚需时日,而L2级如今已经实现。在5G时代,我们应该可以期待L3 - L4级别的一些功能逐步实现量产,这当然更加与传感器的功劳密不可分。(关于自动驾驶级别请参阅【5G汽车专栏】第四篇:越陌度阡——自动驾驶之路


1、ADAS

ADAS - 高级驾驶辅助系统


高级驾驶辅助系统(Advanced Driving Assistant System,简称ADAS)是预先告知驾驶者路况信息的工具,也被视为未来自动驾驶的基础。利用安装在车上的各式各样传感器(毫米波雷达、激光雷达、单\双目摄像头以及卫星导航),ADAS在汽车行驶过程中随时感应周围的环境,收集数据,进行静态、动态物体的辨识、侦测与追踪,并结合导航仪地图数据,进行系统的运算与分析,从而预先让驾驶者察觉到可能发生的危险,有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性。


按照维基百科的定义,ADAS通常包括以下常见系统,有兴趣的读者可以自行深入了解:

导航与实时交通系统TMC(Traffic Message Channel)

电子警察系统ISA (Intelligent speed adaptation)

车联网(Vehicular communication systems)

自适应巡航ACC(Adaptive cruise control)

车道偏移报警系统LDW( Lane departure warning system)

车道保持辅助系统LKA(Lane keep assistance)

碰撞避免或预碰撞系统(Collision avoidance system或Pre-crash system)

夜视系统(Night Vision system)

自适应灯光控制(Adaptive light control)

行人保护系统(Pedestrian protection system)

自动泊车系统(Automatic parking)

交通标志识别(Traffic sign recognition)

盲点探测( Blind spot detection)

驾驶员疲劳探测(Driver drowsiness detection)

下坡控制系统(Hill descent control)

电动汽车报警系统(Electric vehicle warning sounds)


2、高精地图


高精地图


能够反映真实世界的实时高精地图,是自动驾驶愿景中的一块重要拼图。由于汽车本身的感知距离有限,在高速行驶中,其所感知的实时数据也不足以满足自动驾驶的低延时需求,一张实时的高精地图将帮助自动驾驶汽车更好地了解路况信息,预先规划路径。

在高精地图的使用中,汽车同样需要不断通过传感器寻找当下地标,例如通过摄像机图像数据、以及激光雷达的三维点云数据来查找地标,然后将收集地标和地图上的已知地标匹配比较,以便获知自身位置。此外,高精地图可以帮助传感器缩小检测范围。例如在自动泊车时,汽车传感器便可以直接在地图指示的位置(称为感兴趣区域,或ROI)寻找停车标识。




总而言之,传感器是信息时代的数据搬运工,是AI大厦的建筑工,是深度学习技术的投喂者,也是大数据积累下开启5G时代互联汽车与自动驾驶大门的钥匙。TE在传感器领域拥有多年经验,并于2014年完成了对全球知名传感器制造商Measurement Specialties(精量电子)的收购,在汽车传感器尤其是位置、速度、压力、温度、湿度传感器领域拥有先进的技术水平。


TE Connectivity


在本篇的最后,我们留一道开放式思考题。


目前,L2级自动驾驶汽车尚需将所有传感器都装在车上(例如激光测距仪、雷达、摄像机、红外仪等),因为自动驾驶汽车需要所获信息与自身的处理器进行运算。有人预言在5G时代,由于超低的网络延时和超高的传输速度,很多运算过程可以放在云端,车辆本身的传感器会随着处理器和存储器一同简化甚至消失;

也有人认为,云端的算力再卓越、数据传输再快也都终将有上限,因此车辆本身的感知与运筹决策,最终仍将回归汽车本身。


对于这两种观点,你怎么看?欢迎在下方留言,发表你对未来汽车传感器的理解和 “神预言” !


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