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盘点国内外无人驾驶技术-华为、小鹏、特斯拉、百度、谷歌
作者:佚名 文章来源:本站原创 点击数: 更新时间:2025/1/6 17:45:38 | 【字体:

  艺考招生简章无人驾驶汽车(Self Driving Car)也称为无人车、自动驾驶汽车,是指车辆能够依据自身对周围环境条件的感知、理解,自行进行运动控制,且能达到人类驾驶员驾驶水平。近两年来随着无人驾驶技术突飞猛进,各大整车企业、无人驾驶系统(感知、通信、软件、决策、控制等)解决方案提供商也在不断努力,以将无人驾驶技术向商业化落地推进,无人驾驶技术已经不再是遥不可及的“未来技术”。

  无人驾驶系统包含的技术范畴很广,是一门交叉学科,包含多传感器融合技术、信号处理技术、通信技术、人工智能技术,计算机技术等。在自动驾驶领域,每家厂商都在探索最适合自身的技术路径,不同厂商技术路线各有特色,但都围绕着感知与决策这两个核心环节进行创新,以实现更高效、更安全的自动驾驶体验。

  本文通过盘点华为、小鹏、特斯拉、百度、谷歌在无人驾驶领域的核心技术,分析不同技术路线在自动驾驶领域的多元化发展。

  华为在5G通信与AI融合的自动驾驶策略上,展示了其在新一代通信技术和人工智能领域的深厚积累。华为认为,5G的高速率、低时延特性是实现自动驾驶的关键。

  华为ADS智驾方案:始终坚持激光雷达+毫米波雷达+摄像头的多传感器融合路线,行业降本压力下硬件配置从超配逐步转向贴合实际需求,带动整体硬件成本下降。

  算法架构方面:从2021年的ADS1.0到2023年的ADS20障碍物识别从人工标注走向自主决策、道路识别上从有图方案转为无图方案,而今年4月发布的3.0版本采用端到端大模型。

  AI+5G通信技术深度融合:通过AI对收集到的大量数据进行智能分析和决策,5G技术提供高达10Gbps的下载速度和1毫秒的超低时延,实时传输和处理自动驾驶车辆产生的大量数据至关重要,包括高清地图信息、传感器感知数据以及车辆状态数据等,确保了车辆能够快速响应复杂的交通环境变化。

  参与全球自动驾驶标准的制定:推动5G-V2X(Vehicle-to-Everything)通信技术的应用,实现车与车、车与路、车与云的高效协同。

  此外,华为还与全球多家汽车制造商和交通基础设施提供商合作,构建开放的自动驾驶生态系统。华为的5G通信与AI融合的自动驾驶策略正在加速推动自动驾驶技术的商业化进程,智驾生态逐步扩大,华为作为国内领先智驾厂商有望引领产业发展。

  小鹏汽车作为国内智能驾驶领域的领军企业之一,其深度学习的智能驾驶解决方案在无人驾驶技术中独树一帜。

  深度学习驱动智能驾驶策略:小鹏汽车通过海量的驾驶数据训练深度学习模型,使车辆能够理解和预测复杂的交通环境,不仅提升了自动驾驶的精度,也大大增强了系统的适应性和可靠性。

  计算机视觉和深度学习算法:能够识别包括行人、车辆、交通标志在内的多种物体,确保驾驶的安全性,其XPILOT 3.0系统就采用该算法。

  仿真技术应用:利用仿真技术生成大量虚拟驾驶场景,以增强模型的泛化能力和应对极端情况的能力。

  近日,小鹏汽车创始人何小鹏在美国加州体验了FSD(全自动驾驶)V12.3.6版本后,对其进步表示感慨。他称,全程体验下来,FSD的表现非常丝滑,绝大部分路况处理都让人安心,几乎接近人类司机的驾驶水平。与此同时,国内公司也在迅速跟进这条技术栈。

  小鹏汽车将于第四季度推出的新车型将放弃激光雷达(LiDAR),转而采用类似特斯拉的纯视觉解决方案,这一转变对于小鹏汽车来说无疑是一次重大变革。

  特斯拉的全自动驾驶(FSD,Full Self-Driving)硬件与Autopilot软件的协同是其在无人驾驶领域的一大亮点。特斯拉的FSD硬件套装包括8个环绕车身的摄像头,提供360度视野,以及超声波传感器和毫米波雷达,形成多传感器融合的感知系统。

  8个环绕摄像头+超声波传感器+毫米波雷达:其硬件配置为Autopilot软件提供了强大的数据输入,使得车辆能够实时理解周围环境,实现自动驾驶功能。

  Autopilot软件:依赖于摄像头和雷达的组合,通过深度学习模型进行实时路况分析,实现车辆的自主驾驶。

  FSD硬件与Autopilot软件协同:使车辆能够在高速公路、城市街道甚至停车场等不同场景下实现自动驾驶。

  2024年3月开始,特斯拉开始在北美地区大范围推送 FSD v12,带来了相当明显的体验升级,让端到端成为行业追逐的热点。

  近日,百度Apollo全球领先的自动驾驶出行服务平台的萝卜快跑落地应用,在无人驾驶领域扮演着先行者和创新者的角色。

  萝卜快跑通过高级传感器融合技术,实现了对环境的全方位、高精度感知。其六代技术中,多传感器数据融合架构设计能够有效整合激光雷达、摄像头、雷达等异构传感器的数据,提高环境感知的实时性和准确性。

  实时数据融合技术:将来自各类传感器(如摄像头、雷达、激光雷达)的实时信息与高精地图进行匹配和校正,实现了对动态环境的精准感知。

  大数据和云计算技术:对收集到的海量传感器数据进行实时分析和处理,不断更新和优化高精地图。

  百度Apollo的自动驾驶系统能够实现对复杂交通环境的深度理解,为L4、L5级别的全自动驾驶奠定了坚实的基础。

  2009年谷歌(Waymo)自动驾驶事业正式开始,目前正在美国经营L4自动驾驶出租车服务,已在超过25个城市的公共道路上行驶了超过2000万英里,另外还在模拟环境中行驶了数百亿英里。

  Waymo作为Alphabet公司(谷歌母公司)的子公司,Waymo在自动驾驶技术方面处于全球领先地位,尤其在L4级自动驾驶技术上有显著成就。

  Waymo自动驾驶技术主要包括:感知(摄像头、激光雷达和雷达)、定位(地图、激光雷达和GPS)、规划(航向(可行性)、速度(交通规则)、航路点(长度))、控制。

  若用一句话来概述无人驾驶系统技术,即“通过多种车载传感器(如摄像头、激光雷达、毫米波雷达、GPS、惯性传感器等)来识别车辆所处的周边环境和状态,并根据所获得的环境信息(包括道路信息、交通信息、车辆位置和障碍物信息等)自主做出分析和判断,从而自主地控制车辆运动,最终实现无人驾驶”。

  无人驾驶技术范畴不仅仅涉及车辆控制、路径规划、感知融合等领域,还涉及人工智能、机器学习、深度学习、强化学习等前沿领域,端到端神经网络架构提升了数据及 AI 能力在整个产业链上的重要性,无人驾驶在未来的5~10年里必将掀起一场新的技术和市场革命。

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