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無人車對未來的發(fā)展影響

新冠疫情爆發(fā)以來，很多城市都處于封城的狀態(tài)，人們只能通過線上下單去購買蔬菜、日用品、防護用品等，但是這些還要考慮到配送的問題，因此各大電商平臺和快遞公司也都推出了“無接觸式配送”，在疫情期間，送貨上門的比例大約為20%-30%。京東物流武漢區(qū)的經理周建斌表示此次疫情或將成為無人車發(fā)展的一個機會。

無人車在抗疫中的出色表現(xiàn)，使得車企對無人駕駛的現(xiàn)實意義有了更深的理解，甚至可能直接影響到未來無人駕駛的研發(fā)。

線控轉向

在科技的不斷發(fā)展中，線控轉向技術日益成熟，轉向系統(tǒng)是決定主動安全性的關鍵，也是線控底盤的關鍵，并且它在市場中有越來越廣泛的應用。

線控轉向的優(yōu)點：

（1）可以通過電磁控制裝置來實現(xiàn)同樣的轉向動作，并保證在失效和正常運行的情況下都能給駕駛員提供一定的路感。

（2）滿足無人駕駛的需求，這改變了傳統(tǒng)轉向系統(tǒng)的固有機構。

（3）為運動靈活、無人駕駛系統(tǒng)創(chuàng)造了發(fā)展的基礎。

無人車的核心

無人車兩個核心問題是場景理解和自主運動。

（1）場景理解就是需要將從多個傳感器的場景感知數據轉化為自主運動的決策依據。這需要用到三大類傳感器：相機、毫米波雷達和光雷達，這三者的感知范圍、作用距離都不一樣，不同的傳感器可用于不同的駕駛任務。

（2）自主運動就是在場景理解的基礎上做行為決策、局部運動規(guī)劃，然后通過反饋控制來車輛的自主運動。自主運動的四個環(huán)節(jié)為路線規(guī)劃、行為決策、運動規(guī)劃和運動控制。

無人車的場景理解和計算

1、無人車的場景理解和計算主要是分析處理多傳感器的場景感知數據，提取兩個方面信息：

（1）幾何度量信息就是車的定位和車道線與道路邊界。

（2）根據車輛以及行人的運動意圖來推測未來一段時間無人車該如何實現(xiàn)安全行駛。

2、無人車的場景理解和計算可分為三個層面：

（1）獲得場景的三維信息和運動信息以及在這基礎上的拓撲結構。

（2）理解交通標志和遵守的交通規(guī)則。

（3）做出推理和給出判斷，如是否需要變道、左轉和右轉等

因此，場景理解與計算就是要實現(xiàn)從幾何度量到推理預測的轉變。