235 有备而来

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曹深闻言看着负责工业口的大高个道:
  
  “是不是一定要高精度地图,那就要看我们国家希望自动驾驶技术发展到什么程度了。”
  
  大高个对细长眼道:
  
  “米国汽车工程师协会将自动驾驶分为从l0到l5六个等级,
  
  l0是无自动驾驶的辅助驾驶系统,有提醒和警示的作用,但不干涉人工驾驶。
  
  l1是干预性辅助驾驶,比如检测前方障碍物并提供刹车制动,与前方车辆保持安全距离等等。
  
  l2算是半自动驾驶,在良好交通下可以启动自动驾驶,但人驾驶为主,车自动为辅。
  
  l3是人车交互驾驶,车自动驾驶,人参与指挥。车驾为主,人为辅助。
  
  l4是高度自动驾驶,在非特殊情况或者非限定道路下,自动驾驶。
  
  l5是完全自动驾驶,任何情况下都由系统完成所有的驾驶工作,不限制条件和环境。
  
  现在最先进的adas辅助驾驶系统最高能支撑到l2这个级别,采用的也是adas级别的地图。
  
  但若是要往更高级别走,我觉得那就必须用到高精度地图了。”
  
  曹深觉得大高个的意识很不错,不愧是领导还是有专业性在的。
  
  毕竟现在才2012年,原世界到2020年的时候新车adas前装的渗透率还不到50%,预计到2030年才能到90%以上。
  
  而现在2012年,adas的渗透率还是个位数,各种类型的adas安装量最高的渗透率也在3%以下。
  
  细长眼皱着的眉并没有舒展开,继续道:
  
  “为什么一定要研究自动驾驶?”
  
  曹深笑笑道:
  
  “通常来说有四个比较大的好处。
  
  第一,可以减少交通事故。全球每年有120万丧生于汽车交通事故,这里面有九成以上是人为造成的。
  
  第二,可以减少拥堵。
  
  我们测算过在繁忙的路段,第一辆车哪怕是只停下来两秒就立刻启动,到队尾的最后一辆车启动需要至少十五分钟的时间。
  
  我们通过系统模拟过,采用自动驾驶能够明显减少‘幽灵堵塞’的现象。
  
  因为在整个自动驾驶平台中,我们可以让每一辆车的速度实现自动调节,让道路最大化实现畅通行驶,避免整个车流陷入拥堵。
  
  北畿市的交通状况想必诸位都很了解,在早晚高峰期,跑半个三环至少需要一个小时。
  
  随着我国的城市化进程加速,人民经济生活水平的提高,汽车保有量一定是节节攀升的,
  
  限行和限购的确是一种方案,但我们也许也能从技术角度,来最大化平衡城市的承载能力和人民的生活需求。
  
  当然,减少拥堵也能降低环境污染。
  
  第三、和拥堵一样严峻的还有停车问题。
  
  我们测算过,采用自动驾驶能够在每侧把为人预留的空间减少10厘米,每个车位就能节省1.95平方米。
  
  而且停车场的高度也可以根据车身高度来设计。
  
  如果是自动泊车和传统停车共享车库,每个车库能节省28%的面积。
  
  若是全部都是自动泊车,每个车库的面积可以节省60%以上。
  
  不仅节省了土地,能停更多的车,而且节省了存取车的时间。
  
  第四、可以减少驾驶时间。以汽车普及率比较高的米国来说,平均人均的通勤时间在每天50分钟以上。
  
  若是采用自动驾驶,大可将这个时间用在更有意思的事情上。
  
  另外,除了上面的价值之外,无人驾驶在军用以及对一些特殊行业来说,也能有特殊的功能。
  
  比如采矿、消防,这种高危场景下可以减少人的参与。”
  
  军用……
  
  细长眼的眼睛眯了眯。
  
  矍铄大爷也是眼睛一亮,但并没有做声,他一直就是秉持了刚来的时候所说,只是听不发言。
  
  大高个道:“自动驾驶技术肯定是我们国家想要大力发展的,曹深你有没有计算过,做出全国主要道路的高精度地图需要多少成本?”
  
  曹深:我能说只用了五百块么……
  
  “计算过!”曹深喝了口茶继续道:
  
  “adas级别高精度地图精度大约在50cm级别,高精度地图精度大约在10cm级别。
  
  因此,我们必须有专业的高精地图测绘车。
  
  一辆标配车,需要三个360度全景摄像头,一个前置工业摄像头。
  
  两个旋转式激光雷达用来扫描周围90米范围内每个目标上的70万个点。
  
  激光雷达虽然精度高但波长远小于毫米波雷达,相较于毫米波雷达轻松超过200米的探测距离,激光雷达性能很难达到150米。
  
  而且遇到特殊天气,如雾霾、大雨等激光雷达失效的可能性很大。
  
  所以,我们的采集车还会配备两个毫米波雷达,尤其对于高速公路跟车的情景,毫米波雷达能做得更好。
  
  除此之外还有计算间距的陀螺仪和gps系统,车内还至少配置1tb的硬盘用于存储数据,以及一台运行分析软件的电脑。
  
  还有一些温度、湿度传感器这样的。
  
  总的下来,一台专业测绘车的造价在一千万左右。
  
  国内主道如果都跑下来并且满足更新要求,我们计算过至少需要十辆车。
  
  当然,我们自己的车采集下来的数据也只能作为整个高精度地图的‘基底’。
  

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