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从测试到运营,无人驾驶的发展之路_百姓彩票

时间:2020-11-16
本文摘要:8月31日,第十五届中国汽车工业发展国际论坛(TEDA)在天津举行。本次论坛的主题是全面深化改革开放,发展壮大新动能。在以电气化和智能化引领汽车产业转型为主题的特别峰会上,百度智能驾驶集团自动驾驶技术部副总经理冀涛在致辞中回应:自动驾驶从测试到运营的转变,必须是三方的,也就是技术。公司、政府、OEM三位一体,中国的自动驾驶必须回到智能驾驶、智能道路这样一条有特色的道路上。 政府有责任和义务智能升级和重建基础设施,并获得不具备车辆和道路协调功能的测试。

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8月31日,第十五届中国汽车工业发展国际论坛(TEDA)在天津举行。本次论坛的主题是全面深化改革开放,发展壮大新动能。在以电气化和智能化引领汽车产业转型为主题的特别峰会上,百度智能驾驶集团自动驾驶技术部副总经理冀涛在致辞中回应:自动驾驶从测试到运营的转变,必须是三方的,也就是技术。公司、政府、OEM三位一体,中国的自动驾驶必须回到智能驾驶、智能道路这样一条有特色的道路上。

政府有责任和义务智能升级和重建基础设施,并获得不具备车辆和道路协调功能的测试。以下是国家历史的演讲:大家好,我很高兴回到TEDA论坛。作为一家科技公司的代表,我从汽车智能的角度和我们过去行业实践的经验来到这里,和大家分享一下我们的一些想法。

今天我的题目是《从测试到运营,无人驾驶的发展之路》。2018年北京自驾车辆测试年报显示,去年共有8家不同公司的54辆自驾车辆,在北京三个不同的开放道路区域进行了自驾测试。我今天说的考试主要是指L4水平以上的自驾。

其中百度占车辆数的83%,测试里程占15万公里,超过91%。我们覆盖的测试道路覆盖了从最简单的城市道路到普通城市道路,再到没有V2X车路协调功能的智能路网连接道路的区域。

全年测试是零事故的安全测试。今年,我们在北京获得了中国最低水平的自动驾驶考试执照。我们可以看到,从T1到T4,随着道路等级的提高,车牌也在增加。获得T4牌照并不意味着可以在最简单的道路上进行测试。

T4的内容是什么?更好的包括道路上的动态带变化,比如施工,比如潮汐车道,比如临时红绿灯,可能今天放在这里,明天因为其他原因移走。这个时候,如何准确的处理车辆就很重要了。除了北京的测试,还积累了全国不同城市的测试数据。

综上所述,全国13个城市累计测试里程高达200万公里的L4级自驾车辆多达300辆。在这些城市,通过这么多数据里程的积累,获得了非常丰富的数据,包括不同季节、不同道路类型、不同交通状况等各种工况,这些都不会提高我们改善驾驶模式的动力。右边的曲线显示了我们的测试里程从开始的几千公里和一万公里到今天的两百万公里的变化过程。

从一百万公里到两百万公里的下降曲线非常陡峭,最后一百万公里用了半年时间。经过这么长这么多英里的试验积累,从仔细观察车辆能力的角度来看,自主车L4级的发展不属于六个小阶段和两个大阶段。

很简单的说,第一阶段是测试,第二阶段是运营,涵盖了从开始研发一辆自行车,到部署这样一支车队,再到未来商业落地的整个生命周期。在测试阶段,很简单的说,车是在车库里改装的,拆卸后再换。这辆车只配备了测试和R&D人员。

在限量版的一个小区域跑同样的路线是可能的。现阶段主要关注车辆的技术指标,以MPI为核心,每两次干预之间的自动行驶里程。目前美国的DMB报告不会每年修改,这样的数据会上报。在这一阶段,我们指出,这是测试、研发和关注车辆核心能力提高的阶段。

第二阶段是操作。运营中最重要的变化是什么?首先要有更大的车队,也就是说过去的改装车是不可能用的,要用定制化、简单化的量产车,部署在区域路网上。很有可能是有现实的市场运营需求,运营方式还是和公交类似的路线,只是点对点的方式。

除了测试人员之外,不会有真正市场需求的乘客,所以我们关注运营这个阶段运营效率的核心指标。每英里或每公里多少钱?这个效率可能包括很多方面。一方面是整车成本。

目前无人车的主要成本来自于自动驾驶的成本,激光雷达,计算成本等等都非常成倍的增长。另一个成本是运维成本。

当这些车辆发生故障时,有多少技术团队必须反对并保持正常运行。当然,越稳定,质量越好,成本越低。

另一个更大的成本来自司机或者司机。当未来某一天商业模式形成闭环时,驱动力肯定会被移除,需要节省相当大的成本。

过了这些点,我们就可以每天多跑几英里,从而进一步降低每英里的成本,真的可以在那一天建立商业运营。当然,这两个大阶段有三个不同的小阶段。目前百度指出,从过去的测试阶段到运营阶段,已经跨越了测试运营阶段,但在确定解除安全员之前,不会持续很长时间。

为什么说从测试到运营是L4级别的必由之路?操作不会给我们更逼真的场景应用。当我们不操作时,我们必须告诉你把车停在预定的位置是多么的没用。今天,我们可以通过电话交流来知道将来在哪里停车以及如何停车。

我们刚才说了,更大的船队一定要有更高的稳定性,同时还要配备乘客,要舒适。最后,当有真正的用户时,他们对系统的实际意见可以帮助你打磨整个流程,最重要的是打磨产品,使其商业化。如果要从测试到运营做改变,我们指出一定要有三方,即技术公司、政府、OEM,测试阶段可能不需要更好的合作。

技术公司可以找改装厂改装,但是操作一定要三位一体。每个角色在三个顶点都有很多问题,疑惑和想法。比如能不能给我一个更大的科技公司的路网?需要允许真正的乘客吗?政府可能想知道路上的安全标准是什么。

能给我吗?安全员什么时候撤?在路上开车会影响长期道路交通吗?OEM不会要的。谁会卖掉它?谁将分担R&D的费用?传统OEM在运营时,以什么样的身份和角色参与未来无人车下班运营服务?这是大家脑海里回忆的一个问题。中间的一个核心问题是大家都想要什么,如何测试操作安全性。

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我们来看看科技公司和OEM的合作关系。很简单的说,在这样的合作中,技术公司更能获得全套的解决方案,软硬件能力,而OEM和OEM更能获得定制化和简单化的车辆设计和生产,以及整体的质量保证服务。说代工成了代工厂,不是很简单。

必须对自动驾驶所涉及的市场需求、智能化和软硬件的严重不足有深入的了解,必须采用什么样的设计方法来解决它带来的问题。因此,我们分为四个阶段,从产品定义,R&D,大规模生产和运营,双方都应该贡献自己的智慧和智慧。比如在产品定义阶段,OEM必须根据我们必须拥有什么样的传感器,以及计算出的设备和风扇条件,来开发车辆的反面设计。在研发阶段,OEM必须明确提出整车的建造方案,以及如何做这个性能测试来满足要求。

在量产阶段,可以称之为技术公司在生产线上可以获得的工具,最后在运营阶段,技术公司可以获得整个运营服务体系,OEM公司可以参与其中,推出整车的售后和销售管理。举个例子。

百度在过去的一年里与一汽、红旗进行了定制预装和量产的合作。我们试了红旗的H3,也就是仙店的SUV。在H3车型上,推出了基于百度方案的新设计,包括整车自动驾驶部分和整车电子电机架构的集成。

有了这个设计,我们对红旗的生产线进行了改造,增加了许多新的工具和手段,需要帮助我们建造设备。施工结束后,无论是部件测试还是整车测试,严格的测试都不会按照停车场的拒收情况进行。这款车是一款高品质的自驾车,符合目前中国市场上见到的L4级试运营车中停车场的拒绝规格。这是一汽红旗在生产过程和研发过程中对零部件和整车进行测试的过程,是高温环境舱的模拟试验。

这是根据我们的L4级别剔除原创作品的校准室,也包括室内和室外校准部分。我们所有的身体带和线束路线都意味着红色身体开始形成。如您所见,有许多组件级测试,我们称之为DVP测试。本质上,严格来说,我们都是汽车行业的专家,我们不能严格地称他们为DVP。

d现阶段不出门。不是为了在什么工作条件下运营发展而设计的,据说市场上已经有这种东西了。

我们更好地把它看作是对其工作条件的一种测试,一种更好的V工艺,虽然我们告诉目前的部件已经接近车辆规格。但是这个过程很有价值。在你完成零件的DVP之后,你不会知道每个零件的上下边界在哪里工作,你也不会定义L4级汽车的奇数是什么。

根据这一定义,它负责车辆的部署,确保车辆能够在高效的环境中进行此类测试。同时,我们期待通过此事进一步推动行业标准。我们告诉什么样的L4级车可以上路测试。

目前行业内还没有这样的指导。看了和OEM的合作,看了技术公司和政府的合作,这里也是以百度为例,思考百度和长沙政府在今年将要落地的服务上做了什么。首先百度收购了一批到长沙的自驾车辆,通过了自驾车辆牌照考试。长沙现在有中国智能网协会的测试样板路。

获得这样一个被封锁的网站可以让我们进行测试。但他们经验不足的是,如何记录一辆无人驾驶汽车,并配以牌照,符合国家意见。

北京积累了很多经验,可以告诉他长沙的主管部门,老板创造了这个制度。车辆检测完毕,上路领证后,百度需要获取一套完整的方案。

作为政府,一方面需要发放符合性牌照,同时需要制定出车辆试验后多久才可以实际开始运营载客试验的标准规范。目前国内还没有这样的标准规范,加州已经有了。同时,为了安全,车辆经常发生事故怎么办?参与保险设施的政府也应努力出台新的保险法规。

最后但同样重要的是,中国的自动驾驶必须回到一条与众不同的道路上,比如智能驾驶和智能道路。政府有责任和义务智能升级改造基础设施,获得不具备车路协调功能的试验路。长沙政府也在湘江新区投入大量精力进行道路升级改造。

百度作为一家科技公司,也获得了一整套车路协调方案,协助政府升级车辆-r 首先看三张图,说明一件事,为什么一定要互相配合。在由马车向汽车过渡的时代,第一代汽车走上了马车的道路,但这条道路并不适合汽车。新的汽车市场需求产生后,道路逐渐变成了高速公路。

更好的智能联网车出来后,传统道路是否适合智能联网车的司机?看看自动驾驶仪有90和10的理论。前面比较容易的90%的问题需要10%的时间去解决,最后10%的难题可能需要90%的时间去解决。那么,车辆和道路的协同作用更好的帮助你用更便宜的传感器在更短的时间和更低的成本解决问题。

比如如何观察路口的盲点,自行车角度要多方面。如果要急转弯,首先应该怎么做?现在的路一定要再追。

如果现在的路不平坦,就没有机会急转弯。在车路协调领域,前90%的事情一定要做好,然后才是未来的智能道路。路试设备必须解决10%的问题。如果前90%没有很好的积累,现在业界做的测试是基于通信条件的多少比较好,但是没有,所以我们指出满足L4级别的车路协调也必须是对象级的精确意义,需要毫秒级的延迟。

正是因为我们在过去的基础上测试了自行车智能,我们才能明确提出这样的市场需求,将市场需求转化为流畅的性能,回到车队中得到很好的应用。通过L4级车路合作解决问题。

多达一半的问题是自行车智能在路上频繁出现的。这个例子是前期车路协同研发的模型。在百度公司附近的路口,安装智能红绿灯和多传感器融合车路协同方案。可以看到这个路口的所有车辆障碍物,包括一些隐藏在大车后面的行人,需要非常准确的监控,让车辆安全通过路口。

我们可以期待给这样的城市带来智能升级。今年,我们计划在北京亦庄、长沙湘江新区、沧州等几个城市部署自动驾驶和出租车检测运营服务。

我们希望通过百度的无人驾驶技术和我们积累的无人驾驶市场对车辆和道路协调的需求,创造一种全新的智能通勤体验。百度阿波罗品牌仍然坚持对外开放、资源共享、加速创新、持续共赢的能力。与行业内的合作伙伴一起,引领新的高度。谢谢!。


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