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智能駕駛adas與無人駕駛的區(qū)別 從adas到無人駕駛需要克服哪些挑戰(zhàn)

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摘要:adas和無人駕駛有著千絲萬縷的關系,不過它們并不是同一種事物,智能駕駛adas屬于輔助駕駛階段,仍然需要駕駛員駕駛,而無人駕駛實現(xiàn)了無需駕駛員駕駛,是智能駕駛adas發(fā)展的終極目標,不過從adas到無人駕駛,仍然有很多挑戰(zhàn),包括硬件、軟件算法、測試驗證、成本等方面。下面一起來了解一下智能駕駛adas與無人駕駛的區(qū)別吧。

一、智能駕駛adas與無人駕駛的區(qū)別

adas,全程是Advanced Driving Assistant,即高級駕駛輔助系統(tǒng),很多人把它和無人自動駕駛搞混了,但其實它們并不是同一種東西,那么adas和自動駕駛區(qū)別在哪呢?

要知道adas和無人駕駛的區(qū)別,首先要來了解一下美國汽車工程師學會SAE制定的,自動駕駛的分級標準,按照汽車是否能控制關鍵駕駛功能的原則,將自動駕駛分為了L0至L5六個等級,人類駕駛(L0)到輔助駕駛(L1/L2),再到自動駕駛(L3/L4),最終實現(xiàn)無人駕駛(L5)。

由此可見,智能駕駛adas屬于輔助駕駛階段,主要專注于汽車緊急情況下,提前作出主動判斷和預防,達到預防和輔助的作用,是自動駕駛的簡化版;而無人駕駛則可以做到完全無人操作駕駛,是汽車智能化發(fā)展的終點。

簡單來說,ADAS本質是輔助駕駛,是汽車實現(xiàn)無人駕駛的過渡階段。

二、從adas到無人駕駛需要克服哪些挑戰(zhàn)

adas發(fā)展的終極目標是實現(xiàn)無人駕駛,不過就現(xiàn)在的技術來看,adas要達到無人駕駛的程度還有很長一段路要走,要實現(xiàn)無人駕駛,還需要克服以下挑戰(zhàn):

1、硬件挑戰(zhàn)

(1)傳感器、控制器從技術上基本上滿足自動駕駛的要求。

(2)感知過程的最佳硬件組合和腳骨需要進一步驗證。

(3)高計算能力、低功耗、高可靠性的處理器開發(fā)。

(4)基礎設施硬件的成熟方案。

2、軟件算法挑戰(zhàn)

(1)軟件算法在短期內仍將是限制自動駕駛發(fā)展的一個瓶頸,從L3-L4,軟件算法的可靠性要求有質的飛躍。

(2)自動駕駛深度學習算法覆蓋感知、決策等關鍵環(huán)節(jié),需要大量高質量數(shù)據(jù)進行訓練。

3、測試驗證挑戰(zhàn)

(1)技術上基本能實現(xiàn)特定環(huán)境下自動駕駛功能,仍需化肥大量的實車或虛擬測試來驗證可靠性和安全性。

(2)要徹底消除剩余1%的不安全因素,需要花掉整個研發(fā)過程99%的時間。

4、成本挑戰(zhàn)

(1)短期內激光雷達、慣性導航系統(tǒng)等成本高昂。

(2)基礎設施投資成本未知,或將成為推廣的重要障礙,但隨著商用化的到來,成本的壁壘可能快速消除。

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