Archives 8月 2021

车联网功能给我们的用车生活带来了哪些便利?

最近一个热火如荼的概念就是“互联网+”。不知道什么时候汽车突然就和互联网绑在了一起。车联网的概念也逐渐引起了行业的注意。各个互联网公司纷纷开始和车企进行合作,争抢汽车这个互联网的入口。说到车联网功能给生活带来的便利,我们得从车辆网的前世今生聊起,再谈谈它给车主带来哪些实用的用车便利条件或者场景。

车联网的历史-无线电时代

你知道实际上目前很多车型的导航系统都配备了TMC功能,从而实时接收交通路况吗?TMC可以算作最早的车联网功能。

↑TMC实时交通信息

TMC的全称是实时交通信息(Traffic Message Channel)。最早在欧洲出现并得到推广。是一种GPS导航的辅助功能。TMC的数字信号由FM无线调频系统(也就是我们日常使用的收音机频道),通过集成在导航系统中的车载无线接收终端接收并解码。从而实时的得到区域内的交通情况,帮助驾驶者选择最合理的行驶路径。

↑大众车型仪表盘的TMC字样

那么先让我们看看哪些车型配备了TMC功能的导航系统。如果你平常开的车是大众集团的,而且导航系统为经典的RNS315系列。那么你可以留意一下你的仪表盘是否能够看到TMC字样。如果能找到那么恭喜你,你的导航系统支持TMC实时交通信息接收功能。

汽车互联技术V2X时代

↑汽车互联技术V2X

随着自动驾驶技术的机器人技术和人工智能技术快速发展,车辆可以通过各种传感器比如激光雷达感知周围环境并且通过强大的计算能力做出决策。但它需要非常重要的一环,那就是通过汽车互联技术V2X与外界环境进行交互。

汽车互联V2X具体指什么

↑汽车互联V2X的含义

其实按照行业标准对V2X有明确的定义。它具体由V2I、V2V、V2P和V2N组成。

V2I与路面设施的通讯。比如车辆与红绿灯或者十字路口标识牌见的交互。

V2V车辆与车辆间的通讯。比如十字路口交汇车辆或者前后车辆间的交互。

V2P车辆与行人间的通讯。比如与过马路的行人或者周围的骑车人的交互。

V2N车辆与云端服务器通讯。比如导航路径规划或者高精度地图的交互。

汽车互联除了5G还有其他技术吗

↑DSRC Dedicated Short-Range Communications IEEE802.11p (5.9GHz)

2015年之前一直存在着DSRC专用近距通讯技术IEEE802.11p与4G LTE的技术之争。DSRC一直以200m内点对点通讯1秒的通讯实时性,优于4G LTE 6~7秒的通讯延迟。由于DSRC基于WIFI技术相对成熟且不依赖基站信号,因此早期的汽车互联V2X方案中近距离通讯主流由DSRC实现。而远距离通讯由4G LTE实现。但是5G通讯技术的出现打破了这一局面,其中基于5G的C-V2X成为了至关重要的一环。

什么是5G C-V2X技术

↑华为 5G C-V2X 技术方案

5G通讯技术有着通讯速度快延时低的特点。而基于5G通讯技术推出的C-V2X标准包括了依托基站的远距离通讯Uu协议和近距离点对点通讯的PC5协议。很好地解决了汽车互联中远距离通讯和近距离通讯的需求,将其合二为一。它具有不依托基站进行安全低延时通讯的能力,也可托基站进行远距离大数据量传输。它既能够基于车车通讯进行同步,又能够在GPS信号弱时基于基站辅助定位。

5G 技术在车路协同中的典型应用

↑5G信号指引红绿灯通行速度

通过5G通讯技术,车辆可以与路面设施进行V2I通讯。比如车辆与红绿灯或者十字路口标识牌间的交互。通过5G信号接受途径路段一系列红绿灯设施的指令,指引红绿灯通行速度。从而使绿灯车流更顺畅,合理控制行驶速度优化能耗。

↑5G信号指引车辆让行

通过5G通讯技术,车辆可以与车辆间进行V2V通讯。比如十字路口交汇车辆或者前后车辆间的交互。通过5G信号接受交汇车辆的车速和位置信息。通过低延迟的车车通讯,从而合理让行降低事故概率。

↑5G信号指引车辆道路规划

通过5G通讯技术,车辆可以与云端服务器进行V2N通讯。比如导航路径规划或者高精度地图的交互。通过5G信号接受前方事故路况信息。从而合理规划行驶路线,避开拥堵。自动驾驶技术越来越依重高精度地图。而高精度地图正成为汽车互联中大数据量交互用的一种典型应用。另外依托自动驾驶或驾驶辅助摄像头传感器将各个路段的车道线和指示信号灯或路牌图像信息通过移动网络上传到云进行统一计算。这样具备这种技术的自动驾驶汽车就可以基于云数据快速学习多变复杂的道路,最终实现良好的自动驾驶体验。

来源:知乎 www.zhihu.com

作者:辣笔小星

【知乎日报】千万用户的选择,做朋友圈里的新鲜事分享大牛。
点击下载

此问题还有 25 个回答,查看全部。
延伸阅读:
你家的车用上“车联网”了吗?跟你期待的车联网还差多远?

你家的车用上“车联网”了吗?你期待的“车联网”是什么样的?


自动驾驶/智能驾驶已经成为了时下最热门的话题之一,那么实现这个技术的决定性因素有哪些呢?

自动驾驶的三个核心模块:感知———思考———行动

感知:

利用各类传感器,如摄像头、雷达、超声波来感知和认识周围的环境。通常需要360°的全环境视图和高精地图配合GPS等来进行精准的定位,并能够检测驾驶员能否有能力控制车辆。

思考:

通过车辆计算机的软件和智能算法执行,处理和解释感知得到的数据。整个过程必须要在非常短的时间内完成,因为如果时速120公里/小时,一秒的时间就足够车辆窜三十几米远了。所以,得要求车辆电脑在毫秒级别就要思考完毕,并得出可靠的预测,规划下一步合适的驾驶策略。

行动:

考虑到周围环境的所有感知数据和定位,能独立、快速、安全、精确地使用动力系统、转向系统和制动系统来移动车辆,使得思考的驾驶策略付诸实践。

就说下感知里面的高精地图吧,因为无论是我试驾小鹏还是理想,智能驾驶(自动变道等)都离不开高精地图的覆盖。

汽车能够自动驾驶,不仅仅在于现在看到了什么,更重要的是要能提前知道什么。

高精地图会存储交通场景中的各种交通要素,包括传统地图的道路网数据,车道网络数据、车道线和交通标志等数据。

和传统人类使用的普通地图导航不同,对于自动驾驶软件来说,先天缺乏视觉识别和逻辑分析的能力,但借助高精地图能够扩展车辆的静态环境感知能力和全局视野(车载传感器之外的道路设施)。

高分辨率的3D地图是车辆导航和安全的基本要素,现在的高精地图精确到了分米,而未来的高精地图必须要达到厘米级别,这样有助于车辆精准定位,避让碰撞、检测障碍物,引导车辆的下一步驾驶动作。

举个例子,通过复杂红绿灯的时候,车辆利用计算机视觉进行红绿灯检测时,在图形中搜索,思考,反馈到决策上面。但是如果是下述图片那种红绿灯,车载电脑是不能知道所在确定位置的红绿灯是在哪个方位的,是需要算法去判断的,而且很容易判断错误。

但是如果有了高精度地图信息,车载电脑可以通过高精度的立体定位(用GNSS/IMU/Lidar来确定自身精确位置,对应红绿灯的精准位置坐标)和高精度地图进行对比。对比之后能很快确定自己所处的道路需要看哪个红绿灯,这样就可以避免出错,还能大幅降低算法的复杂度,减少计算负荷。

另外,高精地图也会告诉车辆该处有红绿灯,这样即便有大车遮挡,树木遮挡红绿灯,车载电脑也不会忽略红绿灯,而是会反复确定红绿灯的位置和状态,从而提高驾驶的安全性。

除了交通标识的精准定位,高精地图还能告诉车辆前方的坡度,弯度,地面是否有破损、凸起,护栏的位置、马路牙子的高度等。这种固定的路况信息,能极大提高自动驾驶对路况的辨别速度和能力。要知道,有些特殊的固定路况,比如地面有个大的凹坑,还有积水遮挡,光靠车辆本身的感知设备,如激光雷达、毫米波雷达,摄像头是极难在瞬间感知准确并绕开的。

所以高精地图不仅可以用作定位,关键它大幅减少了车辆软件识别环境所需的工作量,通过将实际环境与地图中的环境相比较(高精地图只提供固定的道路细节,如交通标志、信号灯、防护栏,周边树木,道路边缘类型),车载电脑就可以将更多的注意力(算力)集中在那些地图里面没有的物体,比如移动的人、车、动物等,能极大提高软件识别周围环境的能力。

高精地图在自动驾驶中的应用如下:

  • 地图精确计算匹配,商业GNSS精度仅有5米,利用高精地图、传感器协作,可以让车辆定位精确到厘米级别。
  • 实时路径规划导航,高精地图在云计算的辅助下,可以给出软件能够理解的抽象信息地图,帮助自动驾驶确定路径规划。
  • 辅助环境感知对传感器无法探测的部分进行补充,如恶劣天气影响下,依旧可以知道前方道路的具体状况。在某种程度上,高精地图也可以当做传感器,一切和高精地图不一致的物体均有可能是车辆、行人、障碍物等。
  • 驾驶决策辅助,高精地图会覆盖道路细节,包括限速、限高等交通标识,包括防护栏、下水道口等基础设施。这些对车辆的行驶,如提前变道,障碍物避让,车辆提前减速都有着辅助作用。
  • 智能控制辅助,有效帮助自动驾驶进行精准预判,提前选择合适驾驶策略,能大幅减少计算压力和控制系统的成本。

现在国际上采集自动驾驶高精地图数据的方式通常有两种。

一种就是通过配置专业感知设备的专用车辆。用专业的传感器,如高清摄像头、激光雷达、导航定位系统进行道路测绘。收集位置、原始图像,激光点云和其他数据,然后在数据中心进行传输、存储和处理。

一种就是通过高分辨率的卫星地图+普通消费级摄像头。

丰田研究院高级开发公司(TRIAD),丰田自动驾驶软件开发公司Maxar技术,IT服务提供商NTT数据集团,三家公司正在使用高分辨率卫星图像进行无人驾驶高分辨率地图的概念验证。

基于云地理空间大数据平台(GBDX),Maxar把光学卫星图像库中的图像输入到NTT数据集团的专业算法中,人工智能将去掉图像中的干扰物(汽车、人),提取图像中的道路标记,生成详细道路网所需要的信息。

该方法成功运用在了东京和多个城市的区域内,提供了相对精度为25厘米-40厘米的高精地图。

这种运用卫星绘制高精地图的的方式,成功运用在了丰田的测试车上。

TRIAD和HERE,TomTom,Carmera均有合作,来实施基于卫星地图、摄像头、定位的高精地图功能,使得自动驾驶汽车可以使用快速更新的高精地图。

未来随着航空的快速发展,近地卫星的频繁上天,通过这种卫星拍摄精度到厘米级别的高清图片,利用软件算法来生成自动驾驶的高精地图,将会越来越成为一种实用化的趋势。

因为第一种方法需要专业车辆配置专业感知设备,即便道路上的交通标识有了变化,比如换了红绿灯的位置,行道线有所更改,第一种采集方式是无法及时更新高精度地图的。

无论是国内还是国外的智能驾驶发展,高精地图基本都是绕不开的一个领域,而国家对于高精地图的绘制监管也是非常的严格。这里也说下,因为某些众所周知的特殊原因,滴滴出行在2021年没能获得国家的审批通过,无法进行对国内道路进行高精采集、测绘以及绘制高精地图,这也基本宣告了滴滴出行自动驾驶的版块出现了重大缺失,基本无缘自动驾驶企业的前列。要知道滴滴早在2016年就创建了自动驾驶的研发团队,和多家车企进行深度合作,一度官宣要做国内自动驾驶领域的第一,国际智能交通的引导者……

国内的新势力理想和小鹏基本在2021年开始了布局高精地图。理想汽车直接和高德地图合作,使用其高精地图导航。小鹏汽车花2.5亿收购了智途科技(高精地图),获得了甲级地图测绘资质,开发自己的NGP。蔚来汽车则晚一步,在2022年2月,蔚来汽车和腾讯在高精地图合作,研发自动驾驶/智能驾驶。

(图片来源网络,侵删!)

来源:知乎 www.zhihu.com

作者:Will.liu

【知乎日报】千万用户的选择,做朋友圈里的新鲜事分享大牛。
点击下载

此问题还有 50 个回答,查看全部。
延伸阅读:
为什么说自动驾驶的未来市场十分广阔?

如何正确看待自动驾驶的产业链?


日本无线充电技术已进行测试,该技术有望解除电动汽车里程问题吗?

这就是移动式补能啊。

比如空中加油。

飞机没油了,不要紧,也不用停,一架载满油的飞机跟着需要补油的飞机一起飞。两架飞机保持同步飞行,中间用加油管进行链接。一架轻型战斗机整个加油过程只需要三到五分钟,重型战斗机也只需要加十到十五分钟。

那么这种方式可以用在电车补能上吗?

还真的有类似的充电方式,那就是充电车来进行补电。

比如你的车没电了抛锚了,可以叫充电车开过来给你补电,而不用推车到最近的充电桩。

这个服务比较知名的就是蔚来在2019年1月31日推出的对外移动加电服务。服务费用为380元,充电车支持所有国标接口的新能源汽车。也就是说你不是蔚来的,也可以呼叫蔚来的充电车服务。

不过,这种充电不是真正的移动充电了,两辆车均是停在路边进行充电。

如果真的要像飞机加油机那样同步充电,等到了L3级别的自动驾驶(法规许可)后,采用不变形的硬管,在某些路段,倒是真的有可能实现这种一边充电,两车一边一起同步行驶的状态。

但这种充电方式,在目前电动车的续航里程偏短的背景下,着实有点画蛇添足了。如果以后10分钟充电跑800公里,客户又特别赶时间的话,L3级别已经普及了,倒是可以真的用跟随充电方案。

现阶段,地下埋线圈来进行移动充电还是主流的新能源汽车的移动充电方案。

我之前看过类似的专利:

利用电磁谐振原理来按轨道铺设线圈,给地铁供电。

电磁谐振:利用接受天线固有频率和发射场电磁频率相一致时,两者引发的电磁共振,产生强电磁耦合,利用辐射磁场实现电能的高效传输。

比方说,运输交流电的频率为50HZ(一秒内50次周期变化),我们利用调制器把传输端的频率设定为X HZ,然后在接收端(车辆上)也设定为X HZ,那么在一定的范围内,两者磁场发生共振,就会实现能量的传输过程。

其优点是传输距离远大于电磁感应,可以进行大于10cm的电磁感应的能量传输,即便在3-4m的传输距离上,传输功率依旧可以达到数千瓦。

其优点在于输出端和接收端的距离可以比较远,也就意味着如果是用在公路上,输出端可以埋在比较深的地方,不会轻易被大车碾压遭到破坏,抗压能力较强。另外可以适用于快速行驶的载体充电,比如应用于高速铁路列车的充电。

基本上,现阶段的电磁谐振轨道无线充电的方式就是下面这种结构。

按照电磁共振的原理,我们可以设置导轨模式的动态供电模式。利用道路下方铺设的发射导轨给路上驾驶的电动汽车进行充电。(根据外界因素,实时调节发射功率因数的频率跟踪控制技术,利用这套电磁共振的动态无现能量传输技术,应用于动态充电的场景。)

导轨模式可以分为单级导轨模式和多级导轨模式(单层多级导轨,双层多级导轨)。

实际这种无线充电,很多国家已经开始了上路实验。

韩国的无线充电公交车。

2010年代初,韩国研究人员开发了无线电动汽车系统,使汽车能够从行驶的道路上获取动力。2013年8月,Yoon Uoo-yeol教授带领的高等科学技术研究院团队推出了全球首个OLEV无线充电BUS,吸引了BBC、CNN和华尔街日报等媒体的全球关注。

在意大利,Stellantis打造“Arena del Futuro”项目,要铺设一条无线充电的高速公路。

测试道路长1050米,现阶段已经在实车道路测试。

无线充电除了能给电池充电之外,如果能够解决大功率无线充电的问题,还可以有效减少蓄电池的容量,甚至车身上不需要蓄电池。无线充电可以直接给驱动电机供电,驱动电机驱使车辆行驶。

如果有那么一天,动力电池只需要小小的一块或者干脆不要,新能源汽车大幅度减重,驾驶所需能量更少,整车制作更低碳不说,无论是后期保养还是购买车辆的价格也会更加亲民,甚至车辆寿命也能得到大幅提升了。

(图片来源网络,侵删!)

参考资料:

1、https://new.qq.com/rain/a/20211123A0421600

来源:知乎 www.zhihu.com

作者:Will.liu

【知乎日报】千万用户的选择,做朋友圈里的新鲜事分享大牛。
点击下载

此问题还有 24 个回答,查看全部。


苹果因iPhone不附带充电器再被巴西被罚款1900万美元

品玩10月14日讯,据路透社,巴西一家法院周四决定对苹果公司罚款1亿雷亚尔(约合1900万美元),并裁决该公司在巴西出售新iPhone时必须附带充电器。苹果表示将对这一判决进行上诉。

苹果此前表示,不附带充电器的目的是为了降低碳排放。而法院裁决写道:“很明显,被告以‘绿色倡议’的名义强迫消费者额外购买之前随产品一同提供的充电器。”


Meta 或使用 Quest Pro 眼球追踪技术提供个性化广告

品玩10月14日讯,据IT之家,Gizmodo发现,Meta公司已经更新了其隐私政策,新增了一个名为“眼球追踪隐私通知”的条目,这个页面有几段话专门说明收集了哪些数据。该公司在其中指出,如果你同意分享额外的数据,Meta将使用眼球追踪和其它数据点,“以帮助Meta个性化你的体验并改进MetaQuest”。该政策字面上并没有直接说将把数据用于广告,但“个性化你的体验”是典型的隐私政策用语,指的是个性化定向广告。

不仅如此,Meta公司全球事务主管尼克-克莱格在接受《金融时报》采访时就直言不讳地表示,眼球追踪数据可以用来“了解人们是否被广告吸引”。

ProPrivacy的数字隐私研究员雷-沃尔什称,“当你能看到一个人看着一块手表的广告,扫视十秒钟,微笑,并思考他们是否能买得起,这就提供了比以往更多的信息。”

Meta公司已经为这些目的开发了大量的技术。该公司早在1月份就为一个根据面部表情“调整媒体内容”的系统申请了专利,而且十多年来其一直在尝试利用和操纵人们的情绪。今年1月,该公司为一个机械眼球申请了专利。

目前,Meta的HorizonWorlds中没有广告,鉴于Meta的二维商业模式对广告的依赖程度如此之高,广告的侵入似乎是不可避免的。

据了解,Meta公司去年关闭了Facebook的面部识别功能,并删除了约10亿张面部数据,但该公司从未承诺完全停止使用面部识别数据。


Meta产品设计副总裁宣布离职,其领导的负责任创新团队此前遭解散

品玩10月14日讯,据路透社消息,Meta Platforms产品设计副总裁玛格丽特·斯图尔特(Margaret Stewart)当地时间周四在Facebook上发帖宣布将离职,她在该公司已工作超过10年。斯图尔特称,她还没有决定下一步的计划。

斯图尔特在Meta的职责还包括领导负责任创新团队,后者的业务重点是在Facebook产品推出前识别其对社会造成的“潜在危害”并采取措施。该团队于今年早些时候被Meta解散。斯图尔特在上述贴文中表示,她对这次重组感到“悲伤”。