无人驾驶飞机（共11篇）
无人驾驶飞机 篇1
无人驾驶飞机简称“无人机”, 在词典中的定义是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机。机上无驾驶舱, 但安装有自动驾驶仪、程序控制装置等设备。地面、舰艇上或母机遥控站人员通过雷达等设备, 对其进行跟踪、定位、遥控、遥测和数字传输。广泛用于空中侦察、监视、通信、反潜、电子干扰等。我们看到在使用用途中并没有提到新闻报道中使用无人机, 但是经过最近发生在云南的一次事情, 也许会让无人机的定义有了新变化。
2012年9月7日, 云南昭通市彝良县与贵州毕节交界处发生5.7级地震, 震后几天, 某电视台记者搭乘成都军区直升机飞到受灾最重的洛泽河镇上空进行航拍, 并做了采访报道。在当天的电视新闻直播中, 我们看到从直升机上拍摄的画面总是固定在远远的大景上, 只看得见层峦叠嶂的山脉和那条蜿蜒前进的洛泽河, 这时突然出现了几个看得见陆地上倒塌房屋以及救灾帐篷等受灾地区的中近景画面, 还有滑坡后在山体上留下的条条痕迹以及当地发生洪水后, 被淹的帐篷街道, 这些画面质量明显不如电视台专业摄像机在直升机上拍摄的画面色彩鲜亮, 与电视台高清摄像机不同, 这些画面右上角还有一个显示几点几分的时间码。虽然画面还原度不能与专业摄像机相比, 但是这些画面让观众看到了最想看的“灾区到底怎么样了”, 这些画面向观众及时传达了受灾地区的详细面貌, 有助于观众更好地了解灾情。后来, 作者通过了解得知这些灾区中近景画面并不是由电视台拍摄的, 而是由一名无人机发烧友拍摄的, 他花费10多万元, 购买了一架无人机并在上面捆绑上摄像机, 在灾区上空拍摄下了这些珍贵的画面。我不经问, 为什么负责采访新闻的电视台没能做到的事, 他做到了, 后来了解到这固然与当天记者乘坐的直升机驾驶员经验较浅, 不能实施低空飞行有关, 还与直升机对低空飞行的要求较高有关, 但是另一方面也让我们幡然醒悟, 时代不同了, 我们现在身处信息技术高速发展的时代, 即使身处其中的电视媒体也不能幸免受到影响, 电视传媒不再是垄断视频画面的单位, 悄然中, 那些紧跟时代步伐的个人甚至小团队已经拥有了部分传播拍摄新闻画面的能力。如果电视传媒还是固步自封, 还在传统传播的摄像机、话筒等技术手段上下功夫, 而不放眼全球新型传播工具, 那传播效果一定受到极大打击和限制, 制作出的节目也不能很好的满足受众的要求。在这时, 无人机这个以前从来没有人考虑过用作电视画面传播的工具以猝不及防、生硬的方式跳入新闻人眼中, 它生生刺痛了作为一个正规的、有着十年传播历程的大单位、大部门的自尊心、自豪感, 但更刺醒了传统新闻人对自己身边传播工具的信心, 是自大自满的信心。
以前提到无人机, 可能多数人的反映是用于军事、测绘行动, 但经过这次事件, 我们看到无人机也能在救灾报道中发挥积极作用, 过去不搭边的两样东西现在组合在一次, 没想到效果这么好。通过这次对重大突发事件的成功报道, 无人机拍摄新闻显然得到认可和肯定, 无人机参与新闻传播成为现实可能。至于将来无人机用于新闻报道还有什么要规范的, 笔者认为那已经是有关部门的事情了。无独有偶, 这次中国边陲电视台的无人机拍摄和远在大西洋的美国无人机拍摄“占领华尔街”运动有着相似的部分, 只是在时间上有前有后。我们来看, 据报道, 波兰一家名为RoboKopter的公司表示, 他们开发出了一种小型无人驾驶飞行器, 并已投入使用——这种无人机前不久从空中俯拍了发生在首都华沙的一次示威活动, 其画面令人震惊。而在“占领华尔街”运动中涌现出的草根记者蒂姆·普尔最近正有使用无人机搭载摄像机拍摄新闻的打算。这个事件被美国《纽约时报》记者罗伯特·麦基称作:“无人机新闻”时代已经到来, 并认为这是一场新闻报道的革命。不过, 文章最后也指出, 尽管美国联邦航空管理局的现行规定似乎倾向于禁止使用无人机充当新闻采访工具, 但该机构近期亦打算重新审视并放宽相关法规。未来, 美国无人机很可能会成为人们获取信息的新利器。
目前, 用于航拍的无人机价格从几万到几十万都有, 再配备上专门的摄像机就能拍摄, 从价格上说, 比购买大型直升机航拍便宜, 而且使用方便, 携带方便。在突发性新闻中, 有时时间紧迫, 如果要等协调直升机或等待有直升机出任务时搭乘, 就会错过最佳时间, 新闻贵在快速、及时, 新闻事件有时转瞬即逝, 过了这个山就没这个店, 所以我们要有抢新闻意识, 对于电视新闻我们要有抢画面的意识。眼下, 多数电视媒体抢画面还是靠人力、靠摄像机。就像占个好机位对于拍摄好新闻来说事半功倍一样, 拥有好的工具对拍摄好新闻来说也是事半功倍。当别人都还在平面上拍摄新闻画面时, 如果你能独辟蹊径从空中俯拍, 那这样的画面带来的冲击力和震撼度一定不小, 就像当年云南大旱, 新闻中用直升机航拍了干旱的大片山川镜头, 然后用双视窗处理后对比以前绿油油的山脉, 那触目惊心的画面, 不用记者说什么观众都能体会到干旱给大自然给百姓带来的伤痛, 体会到干旱的可怕。当然, 我们在承认无人机拍摄新闻优势的同时, 我们也要看到它关键适用于突发性报道, 能在大型直升机去不到的地方拍摄, 但是由于是无人驾驶, 决定了记者不能跟随它到第一现场去, 俗话说新闻采访过程中, 人是决定因素、设备是重要因素, 没有人的新闻是不完美的, 有时只靠无人机摄像机上的画面来解说新闻, 可能会导致不全面, 因为记者不能看到画面以外的东西, 记者现场贵在使用了“望、闻、问、切”, 使得现场解说能生动有力, 但是靠无人机拍摄画面只能做到“望”, 其他的感官记者都没法使用。从一定程度上影响了记者对事发现场的全面深刻报道, 包括分析报道。
无人机参与新闻报道活动, 对我们来说还是一个新鲜事物, 如何把它用到最适合的地方, 最能发挥它功效的地方是我们需要不断探索的。但是总的来说, 我们应该欢迎一切有助于增强新闻报道力度的新型工具, 只有它们是合法合理合情的。这需要新闻人不仅做一个写作能力、采访能力强的人, 也要注意培养自己对“冰冷”设备的关注热爱度, 只有这样, 电视新闻才能更好的反映真实的新闻, 报道老百姓关心的热点焦点问题, 从而进一步加强新闻舆论引导工作, 准确及时地传达党和政府的权威信息, 做出让党放心、人民满意的新闻。
摘要：无人驾驶飞机简称“无人机”, 在词典中的定义是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机。广泛用于空中侦察、监视、通信、反潜、电子干扰等。无人机参与新闻报道活动, 对我们来说还是一个新鲜事物, 如何把它用到最适合的地方, 最能发挥它功效的地方是我们需要不断探索的。
关键词：无人驾驶,电视新闻,采访
无人驾驶飞机 篇2
无人驾驶的客船
我做的这艘“未来改造1号”是一艘高级客船，这艘船与其他船不同的.地方有二个方面：第一、这艘客船可以无人驾驶，为什么呢？因为这艘是由太阳能带动的，太阳能吸收热量产生电流，传到螺旋桨，使螺旋桨产生动力，推动船，使船动起来，看完上面的你一定会想：那船怎么停下来呢？这一点我也想到了，既然是利用热能来发电的，那么遮挡住太阳不就行了，你肯定有会想：怎么控制方向呢？我的答案是计算机。第二、这艘船可以在晚上使用，为什么呢？因为晚上没有太阳了，螺旋桨不能产生动力，使船动不起来，这时安装在船内的蓄电池产生作用了，（蓄电池是一种可以保存电力的电池）把保存的电力输入到螺旋桨，使螺旋桨产生动力，推动船，使穿动起来。
这就是“未来改造1号”。
五（3）班
自动驾驶，还是无人驾驶？ 篇3
自动驾驶不是无人驾驶的过渡阶段
当前，车企和互联网公司虽都大举发力自动驾驶技术，而他们在观念上还有一个区别。车企更多还是希望自动驾驶要发挥辅助驾驶人开车的作用，车上要有驾驶人，所以他们更愿意把自己的技术称为智能驾驶辅助技术。而互联网公司则更多希望能实现完全无人的自动驾驶，车上不必有驾驶人。
有一种观点认为现在的诸种驾驶辅助技术是最终实现无人驾驶的起步阶段。随着自动驾驶程度越来越高，汽车行驶过程对驾驶人参与度的需求会越来越低，紧随高度自动驾驶而来的则是无人驾驶。我认为自动驾驶不是无人驾驶的过渡阶段，而是最终形态。即使汽车完全可以不依赖人力而驾驶，它还是需要给驾驶人留下一席之地。人们开车的需求不仅是到达目的地，享受驾驶本身的乐趣也是一个重要需求。而一辆无人驾驶的汽车在一些人看来，也许就是一个运输人的高科技集装箱。他们或许不大愿意花钱买个集装箱。未来汽车发展的目标应该是，人们不想开车的时候，自动驾驶技术完全成为一位虚拟司机把“主人”送回家。而人们想开车的时候还能自己驾驶车辆，自动驾驶技术此时只是辅助驾驶人更安全地驾驶。
未来无人驾驶汽车也会在一些特定的使用场景和需求下存在，比如公共汽车、危险环境中运行的特种车辆、供残障人士和老人使用的车辆等。日本是一个人口老龄化问题比较严重的国家，很多老人难以自己开车，出行不便。为解决这一问题，一些日本车企正在努力通过研发自动驾驶汽车来解决高龄人群开车难的问题。另外由于公共交通工具在行驶线路和路况上比较确定，在实现无人自动驾驶上的技术难度相对小些，所以一些地方也开始尝试无人自动驾驶公交车。目前在荷兰瓦赫宁根大学城内，两辆被称为“WEpod”的小型无人驾驶公交车已经在校园内投入使用，开始运送乘客了。这是欧洲第一次针对自动驾驶工具进行开放式测试。WEpod共有6个座位，配备了激光雷达、GPS定位系统来进行道路识别，另外利用3D地图同实际情况进行比对和判断。为了应对可能发生的紧急情况，WEpod上设计了3个按钮，方便在测试阶段供测验人员紧急刹车。出于安全方面的考虑，WEpod原本时速能达40 km/h，现在被限制在25 km/h的速度下行驶，另外在下雪、夜间等复杂情况下也会停止运营。
“能用”与“能商用”的差距
目前自动驾驶技术更多还是处于测试阶段，即使未来两三年开发出能用的无人自动驾驶技术，也不意味着能立即大规模商用。能用和能商用完全不是一个概念。商用不仅要求自动驾驶汽车在技术层面更稳定成熟，能经受大规模实践的考验，在价格上也要为市场所接受。目前高精度的激光雷达、高精度GPS和高精度惯性导航是比较主流的三种自动驾驶感知技术，而这三套设备的价格大概分别为人民币70万元、50～100万元、30万元。这些数字或许已经超过了很多消费者购买整辆车的预算。囿于价格因素，短时间内让自动驾驶大规模商用是很难的。另外除了技术成熟度、价格水平等因素外，无人自动驾驶汽车的商用普及还面临法律监管等方面的难题。
麦肯锡公司在其研究报告《2030汽车革命》中提出，完全的无人驾驶汽车在2020年前不太可能实现商业化。而ADAS（高级驾驶辅助系统）在自动驾驶技术发展过程中将扮演重要角色，它将有利于监管者、消费者以及主机厂逐渐熟悉与无人驾驶汽车交互、操控的方式。根据波士顿咨询公司发布的自动驾驶汽车专题研究报告，首批全自动驾驶汽车将于2025年正式上路。到2035年，全自动驾驶汽车的全年全球销量预计会达到1200万辆。
自动驾驶技术给人们带来的一大益处是解放了时间。人们在开车时一般除了听广播之外很难从事别的活动，而在无人自动驾驶技术的帮助下，人们则可以从方向盘前解脱出来，在车上办公、看书、看电影甚至睡觉。尤其对于那些经常开车或者堵车的人，无人自动驾驶可以为他们省出很多时间，在某种意义上甚至可以说延长了他们的“生命”。
高精度地图，让自动驾驶汽车“心中有数”
作为一种辅助驾驶技术系统，ADAS既是发展自动驾驶的必由之路，也是让人们体验自动驾驶魅力的现实途径。ADAS通过安装在车上的各种传感器，在汽车行驶过程中随时感应周围的环境，收集数据，对四周静止和运动的物体进行辨识、侦测与追踪，并结合导航仪、地图等数据，进行数据分析，针对可能发生的危险预先向驾驶人发出警示，甚至直接采取相应措施，比如刹车等。当前ADAS能够实现的功能，主要分为盲点监测、道路偏离预警、自动紧急制动、变道辅助、疲劳驾驶提醒和360度环视摄像监控等，主要目的就是辅助驾驶人更安全地驾驶，降低交通事故发生率。根据美国公路安全保险协会（IIHS）近日发布的一项研究结果，安装自动刹车系统的车辆能够有效降低发生低速追尾碰撞的几率。
ADAS技术本身也在不断完善，未来驱动ADAS技术升级的一大因素将是对高精度地图的有效运用。做好自动驾驶一方面要让汽车通过各种感应技术“看清”眼前的路，另一方面还要让汽车“心中有数”，就是要让高精度地图“藏”在汽车“心”中，让汽车沿着高精度地图所提供的虚拟轨道去行驶。让汽车“心中有数”的一大难点在于制作出能满足自动驾驶需求的高精度地图。高精度地图的采集精度要达到厘米级，而原来地图的采集精度在十米、一米就基本满足需求了。高精度地图能否包含道路坡度、弯道曲率等路况高级属性数据对完善ADAS的功能也非常重要，而这在实现上也是难度很大的。此外，为无人驾驶服务的高精度地图还要能实现及时更新，要能实时反映周遭路况的真实情况。
无人驾驶汽车在路上 篇4
站在车库里, 宝马集团高级副总裁Elmar Frickenstein对着手腕上的三星智能手表Galaxy Gear S喊了一声“BMW”, 他的座驾宝马听到了召唤、感应到他的方位, 缓缓地开动, 绕开柱子, 最终停靠在他的身旁。
美国时间1月5日晚上, 2015年CES (消费电子展) 的开幕式上, 三星电子总裁兼首席执行官尹富根做主题演讲, 邀请宝马集团高级副总裁Elmar Frickenstein“串场”, 后者用视频演示了上述智能手表遥控无人驾驶汽车的精彩一幕:借助智能手表, 汽车如懂人性的宠物一般乖乖地跑到你的跟前。
无人驾驶汽车技术正从假想一步步变成现实, 助推这一趋势的除了传统的汽车制造商, 更有谷歌这类互联网巨头。
ABB竞逐
传统豪车三强宝马、奔驰、奥迪 (ABB) 均在无人驾驶汽车领域下注。
在今年的CES展上, 宝马推出了全新的自动驾驶技术。包括360°预防碰撞系统和多层停车场全自动泊车技术。当存在碰撞危险时, 360°预防碰撞系统会通过报警声向驾驶者发出警告, 还可通过自动制动干预以厘米级精度使车辆停止。
宝马的工程师在试验车型上安装了高精度的GPS以及传感器列阵, 在分析完大量数据之后, 汽车会针对当前路况做出精确判断。当然, 工程师并不满足只是在普通的道路上跑跑, “让操控接近汽车的极限”是他们另外一个目的, 因此一旦开启“极限模式”, 汽车就像打了鸡血一样开始完成一些高难度动作, 比如高速避障、漂移。
奥迪A7样车的技术目前处于研发状态。这辆汽车利用前视雷达和激光测距仪来“观察”前面的路面情况, 挡风玻璃上安装的摄像头则负责监视车道分界线, 后置雷达会探测左右两边超上来的车辆。
这项科技的设计意图是为了让驾驶员在低于40英里每小时车速时能够稍微休息一会, 同时还能让A7与前后车辆保持合适车距, 也能让车辆行驶在车道分界线之间。
在最初的设计理念中, 运用该技术的汽车还会配备面部识别摄像头, 侦测驾驶员是否专心观察路况, 是否疲劳驾驶, 如果是的话, 就会鸣响警报。为了配合Piloted Driving技术, 奥迪必须为汽车配备前后雷达、前视激光测距仪以及挡风玻璃上的摄像头。雷达和测距仪负责侦测A7周围的车辆, 摄像头则探测分界线。仪表盘上的一个LCD显示屏会显示A7周围的路面情况。安装在后备箱区域的一台电脑会分析这些信息, 并操控油门、刹车和方向盘。
奔驰也在CES上推出了其无人驾驶汽车——F015 Luxury in Motion。这款汽车被称为“休息厅”汽车, 车内拥有四个可旋转的座椅, 可以将它们旋转拼成一个整体, 如同一个休息室。前排一列显示屏能够让驾驶员和乘客控制车载娱乐系统, 并支持手势控制和眼球追踪。
其前后的LED车灯可以基于汽车当前的驾驶状态来改变颜色:当司机手动控制汽车时, 车灯为白色, 当为无人驾驶状态时, 车灯为蓝色。正因如此, 未来当你驾驶这款汽车上路时, 行人就能够区分出是谁在开车了。
谷歌在路上
谷歌首辆全功能无人驾驶汽车将在2015年上路测试。
尽管Google开发无人驾驶汽车的消息由来已久, 但直到2014年12月22日, 谷歌才正式宣布完成了第一辆全功能无人驾驶汽车原型, 并将在2015年正式上路进行测试。
谷歌研发的这辆全自动无人驾驶汽车没有方向盘、油门及刹车踏板和换挡装置, 完全通过软件和传感器进行自动驾驶。而这距离2010年谷歌首次披露开发无人驾驶汽车, 已经过去了近5年的时间。
谷歌在其官方博客中说, 过去半年里, 谷歌制造了多辆样车, 每辆都是为了测试自动驾驶汽车的不同系统, 包括转向、刹车等传统的汽车部件, 以及计算机、传感器等自动驾驶部件。首辆完整的全自动驾驶汽车样车整合了所有这些部件。
业内人士总结, Google无人驾驶汽车的原理是通过GPS定位结合内置的谷歌导航地图完成路线规划, 在驾驶过程中通过外围摄像头采集环境数据并存入车载电脑进行数据分析以确定驾驶行为, 从而最终完成自动驾驶。但推出无人驾驶汽车不意味着谷歌要成为一家汽车厂商。谷歌无人驾驶汽车项目主管克里斯·厄姆森 (Chris Urmson) 不久前表示, 谷歌正在汽车行业寻找合作伙伴, 以计划在五年内将无人驾驶技术推向市场。
去年在中国市场, 腾讯等互联网公司也纷纷切入车联网市场, 并推出车联网的智能盒子, 但主要是将汽车导航、社交功能进行结合, 但这些智能产品远没达到驾驶无人车的程度。
百度也进入了这个领域。百度的无人驾驶项目正处于研发阶段, 除了针对基础的汽车传感系统、决策及控制系统研发外, 百度正在重点进行数据采集工作, 着手绘制国内首个高精度三维环境地图, 并将推动其在无人驾驶领域之外的应用, 以更多形式服务于更广泛受众。
去年10月, 中国百度公司无人车团队负责人、高级科学家倪凯博士表示, 百度作为一个互联网公司想做无人车是因为无人车是机器人的项目, 这些都是面向未来的人工智能操作, 这有着非常大的商业价值。无人车项目有辐射效应, 可以在将来有新商业模式的时候做一个产品的研发和定型。
何时进入寻常百姓家
目前业内普遍认为, 无人驾驶汽车若要普及, 如何应对高成本和传感器的精度问题都是需要跨越的门槛。
相对于技术的进步, 汽车企业更需要数据的收集。以宝马极限模式的漂移技术为例, 这个看似疯狂的技术并非符合当前自动驾驶汽车的安全标准, 并且更多的路面状况需要大量的实践和经验积累, 想在短时间内完成这项技术并不靠谱, 宝马预计能将这项技术投入到实际应用中至少要等到2020年。
无人驾驶汽车要得以应用还必须要突破全球各地的道路交通政策。目前各地的汽车交通政策中都要求驾驶人手持方向盘, 甚至不允许司机手持电话等行为。要真正解放司机, 实现无人驾驶, 还需要交通法规的跟进。
无人驾驶技术背后是更广泛的物联网技术的拓展。
Elmar Frickenstein说, 车联网将是物联网中最大的驱动力之一。通过车联网, 汽车可以连接手机、娱乐、信息、个人内容、社会媒体、工作及健康运动等。
“物联网拥有改变我们社会、经济和生活方式的潜力。”尹富根说, “作为一个产业, 整合各领域资源, 团结一致使物联网的未来可期是我们的责任。”
尹富根还强调了跨界合作的重要性。他表示, 三星相信物联网将具有深远的影响, 远远超过消费电子行业今日的成就, 因为它会触及人们生活的方方面面, 彻底改变每一个行业。为使物联网获得成功, 各个行业的企业将为建立必要的基础设施而合作, 开发出许多能够满足消费者的需求、为其量身定做的物联网服务。
无人机和无人驾驶汽车何时普及？ 篇5
现在货运无人机可能还不适合大面积部署，但在一些特殊情况下，无人机还是展示出了很大的优势，例如迅速递送医疗用品。德国的Defi-Copter项目正尝试通过自动控制的无人机向偏远地区第一时间递送用于急救的心脏除颤器，一架无人机的服务半径可以达到10km，到达目的地后无人机将带着降落伞的心脏除颤器抛下。无论是像Defi-Copter所用无人机的开发公司Height-Tech、Aibotix和Microdrones这些德国公司，还是像Linkall这样的国内创业公司，都早在几年前就开始进行无人机研发了。无人机在快递以外的领域也更早地投入了应用，例如航拍以及检测风力发电机、桥梁或者输电线缆，甚至在大型活动中对人群进行监控。我们可以用300欧元就能从Parrot公司买到玩具无人机，或者也可以像DHL一样花40 000欧元从Microdrones公司买一架md4-1000。专业无人机的高价格并非因为他们的飞行组件，而是由一些附加设备导致的，例如Microdrones md4-1000上通常加装的设备，除了摄像头以外，还包括热成像镜头和气体检测组件。除了这些附加设备之外，各种无人机上的飞行组件并无太大区别，它们大都是由螺旋桨提供动力，并由一些传感器协助控制，例如检测无人机方向的陀螺仪和检查与周围障碍物距离的超声波传感器。这些传感器收集的信息会交由机上的小型电脑进行处理，并对飞行做出控制。Parrot无人机上就搭载了1GHz ARM Cortex A8处理器和1GB的内存。
无人机的控制方式基本上分为手动遥控和软件自动控制两种。Microdrones的无人机会根据Google的卫星地图或者无人机自身航拍的图片来决定飞行线路。在POI-Orbit模块的帮助下，它也可以自动围绕某个物体盘旋，例如在风力发电机检测中，无人机就可以环绕其中一个发电机拍下多个角度的照片。
美国交通部发言人表示，即使无人机能够自动驾驶，但仍然需要将使用范围限定在用户的视线范围之内，以防发生事故。另外，无人机的飞行高度不得超过100m，无人机也不得进入私人领地。在这些规定范围内，私人可以自由使用无人机，而商业使用则需要各州航空管理局的批准。除了这些政策上的限制之外，快递无人机还要解决一些应用上的问题，例如，收件人是否需要有特殊的无人机降落区？怎样防止对无人机的攻击以及对货物的偷盗？亚马逊和DHL都没有给出答案，他们的快递无人机现在也还只是一个技术试验而已。
雷达、摄像头操控汽车
自动驾驶无人机要避免被风卷走或者撞到树上已经是一项技术活儿了，但这跟全自动无人驾驶汽车比起来还是小巫见大巫。无人驾驶汽车所处的环境要复杂得多，有狭窄的街道、交通规则、交通信号灯和标识，还有一些非理性的行为和无法预测的生物。所以自动无人驾驶汽车的普及就更像科幻小说里面的场景了。如果全部交通都自动化，那么在理想状态下，就再也不会出现堵车、交通事故和停车等难题，而且将会大大减轻交通造成的环境压力，而人们的出行也将会更廉价、更便捷。
但这个设想离现实还有很长的一段距离，它所需的人工智能方面的提升并非可以一蹴而就的。几十年前我们就开始朝着这个目标努力，80年代出现的防抱死系统（ABS）和牵引控制就是电子硬件对油门和刹车进行辅助操作的例子。后来还有车道偏离预警系统和倒车雷达，这些技术会在汽车偏离车道或者撞到障碍物之前发出声音进行提醒。
几乎所有的汽车厂商都在开发新技术，并对这些科技进行整合。宝马和奥迪的某些车型能够在堵车时自动驾驶，某些沃尔沃车型可以自动停车，只不过需要车主拿着智能手机站在停车位前。在新加坡，一辆自动无人驾驶的公共汽车已经可以搭载8人以20km的时速行驶在1km长的固定路程上。这辆Induct Navia采用了光学雷达（LiDAR）进行导航，Google自动无人驾驶汽车也采用了相同的技术，福特近期也在开始对这项技术进行试验和检测。
光学雷达，顾名思义，就是以光束作为脉冲信号的雷达。Google自动无人驾驶汽车上的光学雷达同时发出64道激光光束，每秒进行上百万次的测距工作，并以此绘制周围环境的3D模型。由光学雷达得出的模型，再加上普通雷达、普通摄像头和GPS系统，这些都是汽车自动驾驶行为的判断依据。Google从2009年起便开始了自动无人驾驶汽车的测试，到目前为止，Google自动无人驾驶汽车已经安全行驶了超过500 000km，并保持零事故的记录。Google的目标是能够在2018年推出商用自动无人驾驶汽车，Uber这家美国的出租车和豪华轿车出租服务创业公司，已经声明计划将从Google购买2 500辆自动无人驾驶汽车了。
奔驰也对外展示了他们的自动无人驾驶汽车，配备了Intelligent Drive系统的奔驰S500在无人驾驶的情况下在从曼海姆到普福尔茨海姆的公路上行驶了100km。
Intelligent Drive系统综合了奔驰已经推出的Distronic Plus巡航定速系统和方向盘控制辅助系统以及已经在E系和S系配置的Stop & Go Pilot交通堵塞自动驾驶功能。对周围环境的分析由后视镜前方的3D摄像头、两个普通摄像头、几个雷达测距设备、超声波检测器和红外线热感应摄像头合作完成，他们为行驶中的汽车提供每小时300GB/h的环境数据。汽车上的计算机根据这些数据做出是否闪避障碍物或者是否通过路口这样的决定。现在奔驰自动无人驾驶汽车的最高时速已经达到了100km。车载计算机向一个特殊绘制的地图进行每秒10次的数据同步，这个地图的精度达到了100mm级别，并且记录了所有交通信号灯的规律以及路上行人穿越道路的数据，这个地图现在还只针对测试道路的区域，毕竟目前的卫星地图对于这种要求来说还是太不精确了。这样的地图是奔驰的自动驾驶技术投入使用的关键前提，但它也需要频繁地进行更新来反映道路情况的变化，所以它也是自动无人驾驶汽车真正商用的一大瓶颈。
自动驾驶技术面对的另一个难题是交通信号灯的识别问题。在这方面，设备面对着和人类驾驶员面对的同样问题：信号灯经常以一个难以看见的角度出现，或者处在逆光之中。但识别并非是问题的全部，德国人工智能研究中心附属机器人创新中心的负责人Frank Kirchner教授表示“问题的另一方面是将检测识别出的对象放到环境中去怎么理解”，他的研究方向是为自动控制系统创建用于判断并做出决定的模块。人类可以很容易地将环境中的重要信息及噪音分离开来，然后灵活地进行反应，但这对计算机来说还是很困难的，尤其是面对环境中行为不可预测的行人和其他车辆时。奔驰的Car-to-X通讯系统，即不同车辆之间和车辆与智能基础设施之间进行的通讯，可能是解决这一问题的一种方法。
1968年的相关法律有待修订
Kirchner认为，自动无人驾驶汽车能在5年之后上路，起码会出现在环境更简单的可预测的高速公路上，Kirchner预测的时间和汽车业界同仁的共识并没有太大差别。奔驰也预计他们的自动无人驾驶汽车将在2020年左右商业化。然而在英国伦敦80km外的小城米尔顿凯恩斯，2015年就将启动20辆自动无人驾驶汽车的公共交通实验，如果实验顺利的话，那么到2017年，在米尔顿凯恩斯城道路上运行的公共自动无人驾驶汽车将达到100辆。
无人驾驶汽车市场应用研究 篇6
目前, 无人驾驶汽车的创意在许多消费者的眼中还是一件遥不可及的事情, 甚至对其持怀疑态度。
1 国内外研究现状
(1) 无人驾驶汽车系统理论概述。无人驾驶汽车是一种智能汽车, 主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。无人驾驶技术集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等于一体。近年来, 世界汽车业的在电子技术、互联网技术的高速发展推动下, 智能汽车的研发成世界汽车研发的主流, 而设计研发无人驾驶汽车也成为世界关注的重点。
从原理上来说, 无人驾驶技术主要通过传感器感知路况和周边情况, 然后将感知到的情况传输到CPU, CPU根据人工智能对情况做出判断, 再通知电传系统, 电传系统根据信号操控机械装置操控车辆做出各种动作。
(2) 无人驾驶汽车产品研究现状。国外对无人驾驶汽车的研究起步较早, 自20世纪70年代开始, 就对这方面进行了相关研究。如美国谷歌版的无人驾驶汽车、英国版的Lutz Pathfinder无人驾驶汽车等多种产品已吸引了消费者的注意力。
国内对无人驾驶汽车进行研究的单位主要是一些大学及科研机构, 如国防大学的无人驾驶汽车产品。目前, 我国尚未有市场化的无人驾驶车辆, 故无相关生产厂家。
2 无人驾驶汽车市场潜力调研
根据研究要求, 专门就无人驾驶的市场认可度和市场推广因素进行了针对性调查。
从调查数据看出, 安全性、耗油量和价格是消费者最看重的三大因素。无人驾驶技术在市场推广中的安全因素将是宣传亮点。由于无人驾驶的信息获取、处理和控制都是由机器完成的, 因此, 多数消费者认为其故障发生存在不确定性, 具有较大安全隐患。若能打消消费者这方面的疑虑, 势必会大幅提高其对无人驾驶汽车的接受度。
在市场认可方面, 22%的受访者表示可以认可, 42%的受访者表示不确定, 由此可以看出, 消费者对无人驾驶汽车技术的顾虑较多。59%的受访者表示可以考虑购买无人驾驶汽车, 从受访者的基本情况分析, 他们是现在汽车市场的主要消费群体, 市场潜力巨大。因此, 相关企业应将无人驾驶汽车的技术研发、产品推广作为长期规划, 采用缓慢渗透的方法逐步占领市场。
从被访者对无人驾驶汽车技术购买影响因素的调查情况分析, 方便技术先进和安全作为前三种考虑因素, 明确地提示出未来无人驾驶汽车的主要研发和推广重点;在不选购因素的调查结果上, 驾驶乐趣、价格和安全性被作为前三位的考虑因素。这里要特别注意的是安全性, 由此可以看出, 多数消费者对无人驾驶技术本身就存在一定的怀疑, 若不能有效处理这类怀疑, 无人驾驶的推广必将受到极大阻碍, 而要消除对安全性的怀疑, 必须要通过大量的事实案例和知识宣传来解决。
最后, 对影响无人驾驶汽车推广的关键因素进行调查分析发现, 政策和交通管理是被调查者最重视的方面。该项调查显示, 无人驾驶的推广不仅是汽车研发企业的工作, 也需要政府的关心、支持和协调, 为无人驾驶汽车的上路提供有效的法律保证和政策支持。同时, 以车辆网技术为核心的路面交通管理技术也将是推动无人驾驶汽车市场化的有力保证。
3 无人驾驶汽车城市市场推广研究
3.1 无人驾驶汽车SWOT分析
为清楚地认识无人驾驶汽车产品在城市道路交通状况下推广的可行性, 采用SWOT分析法对市场环境进行综合分析, 分别对优势 (Strength) 、劣势 (Weakness) , 机会 (opportunity) 、威胁 (Threat) 进行分析研究。优势、劣势分析范围必须涵盖市场、财务、经营操作以及人力资源四大领域;外部机会与威胁分析必须要建立完整的微观环境分析和宏观环境分析两部分分析体系。其SWOT分析见表1。
3.2 无人驾驶汽车在城市市场潜在商业模式分析研究
(1) 作为汽车产品标配之一的汽车产品商业模式。2015年9月, 谷歌联合创始人塞吉·布林 (Sergey Brin) 在接受采访时表示, 公司对保留人工驾驶模式或在两种模式间切换的无人驾驶汽车持开放态度。这种传统和创新二合一的方式, 通过折中的方法潜移默化地将无人驾驶汽车的产品推向市场, 是一种行之有效的方法。但该方法首先必须要解决无人驾驶汽车成本高昂的问题, 不然我们很难预测有多少消费者愿意花多少钱购买这种对他们可有可无的产品。
(2) 应用于公共交通设施的商业模式。据官方媒体披露, 上海目前正在研发智能汽车。根据规划, 2020年左右, 上汽将推出能在高速公路、公园道路、崇明岛环岛公路等结构化道路上行驶的无人驾驶汽车。除替代公共交通外, 无人驾驶汽车也可以应用在某些公共场所作为短驳交通工具, 比如, 机场各航站楼之间的短驳车, 大型企业内部的交通短驳车等。
(3) 作为汽车共享租赁的租赁商业模式。当前的共享租赁存在一个较大的问题是汽车产品租赁者转移间的无缝传递。这可能也是共享租赁这一业务只能作为汽车租赁的补缺产品, 而不能成为主打产品的主要原因。如果能将无人驾驶汽车作为租赁汽车, 这一问题就迎刃而解。
(4) 为特殊行业提供专业设备的商业模式。一些可以率先推行无人驾驶汽车产品的行业包括野外开发、危险品运输、快递服务等。
4 总结
文章从无人驾驶汽车的技术入手, 有针对性地进行市场问卷调查, 并进行分析统计, 了解现阶段消费者对无人驾驶汽车产品的接受度和期望值。初步规划无人驾驶汽车产品可推广的商业模式。
摘要：随着汽车智能技术在汽车研发生产上的应用推广不断深入, 无人驾驶汽车将成为未来汽车行业的主要产品。本文针对无人驾驶汽车的特有优势, 通过市场调研走访分析归纳, 进而在潜在用户中进行深入的调查, 分析无人驾驶汽车城市市场推广。
关键词：无人驾驶,城市交通,市场推广
参考文献
[1]张秀彬, 应俊豪.汽车智能化技术原理[M].上海:上海交通大学出版社, 2011.
[2]嵇伟, 桂江一.汽车新技术新配置[M].北京:机械工业出版社, 2012.
[3]陆明.无人驾驶智能车的磁导航技术研究[D].上海:同济大学, 2013.
[4]刘启明.物联网在城市交通中的应用研究[D].武汉:华中科技大学, 2012.
受青睐的无人驾驶地铁系统 篇7
广州无人驾驶地铁列车采用庞巴迪技术, 模块化设计, 车身具有优良的气动外形, 车体采用铝合金外壳, 每节车辆长度12.75米, 宽度2.85米, 车高3.39米 (图1) 。车厢按防火安全标准设计, 每侧开设2道外滑式双开门;轴距7.58米, 轮距2.02/2.05米, 整车 (空车) 重量15.2吨;车辆导向采用中央导梁, 配置2组转向架, 采用平行连接、气动弹簧悬挂, 再生/动力/摩擦制动;每节车厢配置4条载重防暴轮胎, 8个聚氨酯导轮。
2007年5月, 庞巴迪运输集团与广州地铁公司签订了合同, 向广州市提供INNOVIA APM100全自动旅客捷运系统, 服务于珠江新城核心区, 连接着著名的中心商务区和繁华的天河商贸区。该核心区全线长达4公里, 为折返式回路, 共有9个车站, 其中4个换乘站, 可换乘广州地铁1号、3号、5号线。图2为该无人驾驶地铁车厢内布局。广州地铁公司为这条线路配备了14辆INNOVIA APM100车辆, 采用CITYFLO 650自动列车控制技术, 供电采取10KV/600Vac, 电力采集采取600Vac/三相/带独立接地线, 牵引变电站采取双端交流变电站。该无人驾驶地铁列车采用特殊橡胶轮胎行走, 可降低运行噪声与震动;同时可不设置专门的行车轨道, 可在混凝土路面上实现行走。该车通信系统采用车载闭路电视、车载电话、车载无线电通信设备、乘客信息显示系统。运行线路为双隧道地下线, 设计最高行驶速度60公里/小时, 最高营运速度55公里/小时, 商业旅行速度20公里/小时。初期无人驾驶地铁列车采取2辆编组, 每小时单向运量4 500名乘客, 日均5万人次。远期采取3辆编组, 每小时单向运量10 028名乘客。
我国现已完全掌握了无人驾驶地铁列车系统的核心技术, 并由中国北车研制出了首列无人驾驶地铁列车, 亮相于2014中国国际轨道交通展览会。这列3节编组的国产地铁列车, 外观与普通地铁相似, 但是却不设驾驶室, 传统的驾驶室被精简了, 成了开放式空间, 宽敞的车首能让站立的乘客透过风挡玻璃直观沿途风景。该无人驾驶地铁列车的车厢内布局与普通地铁车厢相同, 乘员由两侧门进出车厢, 两旁设长条椅, 中央通道, 站立位混合设置。图3为无人驾驶地铁列车的侧车门和应急车门。整个地铁列车编组的最大载客量达1 500人。
该地铁列车编组运行无需司机和乘务人员的介入, 便能实现列车的自动唤醒、自行发车离站、上下坡行驶、转弯行驶、到站精准停车、自动开闭车门等操作, 一切井井有条。为了确保其运行安全, 列车上都安装了路况摄像机, 以方便车辆控制中心适时观察轨道信息。在紧急情况下, 车辆控制中心可利用紧急报警装置同乘客直接对话, 进一步提升地铁运行的安全性。
与传统的有人驾驶地铁列车相比较, 无人驾驶地铁列车有其优势:能够减少人为因素影响——降低风险, 减少驾驶员情绪波动、操作遗忘、失误、疲劳等;系统闭环控制精确无误——系统可得到超前、滞后、反馈、补偿控制, 确保安全、准点;精简机构节省人力资本——防止站点分散, 机构庞大, 人浮于事, 效率低下, 在减少随车乘务、现场管理人员的同时, 大幅节省费用开支;遭遇紧急情况正确应对——通过对车载系统的冗余配置, 能在紧急情况下快速响应, 果断地采取正确的应对措施, 从而避免事故的发生;具备自行修复故障能力——通过对车载系统的自检和诊断, 事先发现故障苗子, 自行排除故障, 并修复自愈, 确保车辆运行的安全性和可靠性;使得重复操作规范有序——变枯燥乏味操作为全程的认真负责, 永恒的一丝不苟;有利于智能化推广应用——促进核心技术普及, 加速交通运输高效、节能、环保;有助地铁技术发展提高——面向高端, 面向综合, 面向未来, 推进学科可持续发展。
无人驾驶地铁系统作为一种全新理念、先进技术的客运交通客运模式, 代表着城市轨道交通发展的新方向。广州无人驾驶地铁系统的示范作用正在助力国内的一些省市完善都市大交通布局。香港地铁有限公司2011年与中国北车的长客股份签订了地铁列车采购合同, 其中运营于南港岛线的地铁将采用全自动无人驾驶。现在, 不仅国内一些城市非常看好国产的无人驾驶地铁系统, 而且国外城市也非常看好我国制造的无人驾驶地铁系统, 正积极酝酿引进成套产品和技术。新加坡陆路交通管理局 (LTA) 已经与我国南车四方股份公司签订合同, 购买91列364辆无人驾驶地铁车辆, 一方面着手地铁的更新换代, 另一方面充实和完善城市交通动脉。这批新一代的无人驾驶地铁车辆, 采用铝合金车体, 每侧设置5扇车门, 可方便乘客进出车厢, 快速换乘。新车的最高运行速度为90公里/小时。由于车上还采用了新的电流再生技术, 因此, 具有更好的节能特性。
推广农用无人植保飞机之我见 篇8
一、从行业标准来看,国家还没有出台农用无人植保飞机的农机行业标准
由于农业生产具有其特殊性,决定了从事农业生产的各个环节的农业机械也相应地具有其特殊性,因而国家对农业生产的各个环节的农业机械制订了相应的农机行业标准,以规范各种农业机械的生产、作业及售后服务。农用无人植保飞机是农业生产中植保环节的一种农业机械, 因此它的生产、作业及售后服务必须满足和符合农业植保的要求和规定,即农业植保作业的农机行业标准。据悉,目前为止,国家还没有出台农用无人植保飞机的农机行业标准。因此,可以说,农用无人植保飞机现阶段还处在试验阶段。
二、从农机产品目录管理来看,农用无人植保飞机应属于国家实施强制性认证管理的农机产品
国家对农机产品管理的方式是实行目录管理,目录管理有两种类型:鉴定产品目录管理和推广产品目录管理。实行鉴定产品目录管理的农业机械产品范围是直接关系公共安全、人身财产安全、农业环境保护、执行强制性标准的农业机械产品;实行推广产品目录管理的农业机械产品范围是省 (自治区) 人民政府支持推广的、通过推广鉴定的先进适用的农业机械产品。农用无人植保飞机无疑是实行鉴定产品目录管理的农业机械产品,因为它是直接关系公共安全、人身财产安全、农业环境保护的农业机械产品,因而也无疑是属于执行强制性标准的农业机械产品。另外, 《广西壮族自治区农业机械管理条例》 第二十五条和 《广西壮族自治区农业机械产品管理办法》 第六条都明确规定“直接关系公共安全、人身财产安全、农业环境保护和执行强制性标准的农业机械产品实行农业机械鉴定产品目录管理。”农用无人植保飞机既然是列入鉴定产品目录管理的范畴,必须要通过产品定型鉴定 (包括技术鉴定、科技成果鉴定和新产品鉴定),而且又是属于执行强制性标准的农业机械产品,所以又必须进行3C认证。 据悉,目前宣传的农用无人植保飞机,都还没有通过产品定型鉴定和3C认证,因此,从这方面也说明了目前宣传的农用无人植保飞机还只是处在试验阶段,从而也无法列入国家和省 (自治区) 人民政府支持推广的农业机械产品目录。
三、从相关的法律法规来看,目前还不宜大力宣传和推广农用无人植保飞机
《中华人民共和国农业技术推广法》 第二十一条明确规定 “向农业劳动者和农业生产经营组织推广的农业技术,必须在推广地区经过试验证明具有先进性、适用性和安全性。”由于目前宣传的农用无人植保飞机还处在试验阶段,没有通过省 (自治区) 级以上的农机质量鉴定部门的相关鉴定和认证,其适用性、 安全性和可靠性无法保障,因此现阶段还不宜大力宣传和推广。 《中华人民共和国农业技术推广法》 第三十六条明确规定“违反本法规定,向农业劳动者、农业生产经营组织推广未经试验证明具有先进性、适用性或者安全性的农业技术,造成损失的,应当承担赔偿责任。”农机部门应依法开展农机推广工作,依法维护农民的合法权益。
四、从农机农艺相融合的要求来看,目前宣传的农用无人植保飞机还具有不确定性
农用无人植保飞机作为农业植保作业的农业机械产品的一种,在其进行农业植保作业时, 必须要满足相关农作物在患有病虫害时对其喷洒农药的技术要求,即在什么技术条件下,农用无人植保飞机喷洒在农作物表面上的农药量,既能达到医治农作物病虫害的作用,又不会对农作物产生药害。也就是说农用无人植保飞机在进行作业时,其每秒的喷药量是多少、飞行高度 (飞机与农作物的垂直距离) 是多少、飞行速度是多少时才能达到相应农作物的植保要求。然而, 目前宣传的农用无人植保飞机在进行演示时,都是使用遥控器来操控它的飞行速度和高度的,遥控器上也没有飞机在飞行时每个时点的速度、高度及喷药量的显示,从而也无法控制飞机在每个时点的速度、高度和喷药量,由此可知,目前的农用无人植保飞机在进行作业时,其喷洒在农作物表面的农药量是无法确定的, 一时操作不当,就会造成药害或达不到对农作物的植保要求。要想达到相应农作物的农业植保要求,目前的农用无人植保飞机还需要进行相关的技术改进和大量的试验验证。另外,旋翼型无人植保飞机在进行作业时,向下吹的风力很大,这对在花粉期的农作物的授粉是有害还是有利,也需要进行试验验证。
五、从目前宣传的农用无人植保飞技术现状来看,有的技术还不够成熟,并存在一定的安全隐患
据了解,目前宣传的农用无人植保飞机 (旋翼型) 配置的电池不仅价格昂贵 (1组电池要几万元,一台飞机作业时要安装三组电池),并且技术还不够成熟, 主要表现是其功率不高,任务载荷小 (10kg),续航时间短 (10~ 15分钟)。其次,从其操控技术来看,飞机的飞行主要是依靠远程操控器来操作的,飞行的速度和方向都是由操控手柄来控制, 速度的快慢完全凭操作者的手感来进行,假如操作者操控飞机向自身方向飞行时,由于操作者一时不慎踩空或被脚下什么东西一绊,操作者操控飞行速度的手指不由自主地往身边一拨,飞机就会突然快速地冲向操作者。 这样,就会造成操作者或旁观者的伤亡事故。仅此可见,目前宣传的农用无人植保飞机在作业时存在一定的安全隐患。在此, 建议生产厂家,为飞机设计一种类似高档汽车的预防碰撞系统一样的紧急悬停系统,也类似微耕机的急停手柄一样。当飞机飞行时,飞机探测到正前方一定距离处有障碍物时,飞机就自行启动紧急悬停系统,飞机进行紧急悬停,这样就会减少相应的安全事故。
六、从三包和售后服务方面来看,目前的生产农用无人植保飞机的厂家(公司)做得不够规范
据了解,现在大多数生产农用无人植保飞机的公司或厂家, 以前并不是真正的农机生产企业 (有的原先是从事航拍或测绘的), 对农业机械产品的三包和售后服务的规定不太熟悉,因此在这方面做得不够专业。首先,其使用说明书的制作就不够规范,使用说明书的内容没有操作飞机的注意事项,三包凭证上没有清楚划分飞机上哪些是主要零部件,哪些是易损件,主要零部件和易损件的三包期分别是多少,没有建立售后服务的维修网点等等。当然,由于农用无人植保飞机也是近几年才出现的新生事物,还处在试验阶段,《农机产品修理、更换、退货责任规定》 中还没有农用无人植保飞机在这方面的明确规定,需要通过一定时间的试验验证,待其各方面的技术成熟后,并能达到和满足农作物的植保要求后,国家才能出台农用无人植保飞机的三包规定,并将在 《农机产品修理、更换、退货责任规定》 中补充相关内容,就象插秧机一样,插秧机是在2003年开始从国外 (日本) 引进,经过了7年多时间的试验示范后, 才开始在全国范(下转第26页) (上接第23页) 围内大力推广, 《农机产品修理、更换、退货责任规定》 也是在2010年6月1日起施行新的规定,新的 《农机产品修理、更换、退货责任规定》 新的内容主要是补充了插秧机的三包内容。所以,农用无人植保飞机还需要经过较长时间的试验示范,才能真正地在全国范围大力推广。
总之,通过上面的论述可知,目前农用无人植保飞机无论从它自身的技术,还是农作物的植保要求,抑或是相关的农机法律法规、行业标准来说,都是处在试验验证阶段,还不能由农机部门进行大规模的推广。
无人驾驶飞机 篇9
来自政府的强心针
相较于市场对于无人驾驶汽车话题的追捧, 美国政府部门在最近几年似乎对于这项在未来有可能改变汽车行业格局的技术的发展并没有进行太多的干预。但凭借着技术人员对于创新的追求以及资本的推波助澜, 无人驾驶汽车已经成为全球瞩目的焦点。随着2016年伊始国际消费电子展和底特律车展的举办, 有关无人驾驶汽车的新闻纷纷登上各大媒体版面。在舆论推动下, 美国政府部门终于发声。1月14日, 美国运输部部长Anthony Foxx在底特律宣布, 美国政府将在未来10年内给无人驾驶汽车产业拨款约40亿美元, 扶持款项将从2017年的政府预算中支出。政府声明中还提到, 此次扶助款项将主要被用于支持制造商、科技公司在未来十年中开发出更加安全、智能化的车辆。Anthony Foxx说到:“我们正处在一个汽车技术新时代的风口上, 这些技术拥有挽救生命、减少温室气体排放、加强美国民众出行能力的巨大潜力。我们今天的举措将会为制造商、国家机构和消费者使用这项新技术打下基础。”美国运输部此次针对无人驾驶汽车的发声, 可谓是美国第一次在国家层面上对汽车新技术进行的扶持和引导, 无疑给各家无人驾驶汽车开发商打了一剂强心剂。
出行方式新思考
在无人驾驶汽车的研发竞争中, 以谷歌为代表的科技公司已经不再是孤独的领跑者, 有越来越多的传统汽车制造厂商也加入了战局, 就连美国政府也不再愿意置身事外。如今, 已经有包括谷歌、特斯拉汽车、通用汽车、福特汽车、丰田汽车、优步、百度等众多消费者知道或不知道的厂商纷纷布局未来汽车产业。但如果我们客观的来看无人驾驶汽车这项技术, 如何实现汽车的无人驾驶可能只是实现这项产业的第一步。如何建立成熟的汽车文化或许是摆在现实社会面前更为困难的一步, 因为在新技术面前, 我们要学会去重新审视和思考人类在过去将近一百年间建立的传统汽车文化。
为了在未来无人驾驶汽车市场增速发展之前占得市场先机, 多家涉足企业已经在新年的第一个月开始了他们的市场布局。
当地时间1月9日, 特斯拉向旗下的Model S和Model X车型推送了最新软件更新, 更新内容中最为引人注目的便是新增的名为“Summon”的召唤功能。简单来讲, Summon功能的主要作用是帮助车主完成车辆无人操作进出车库功能。特斯拉用户只要在路边按下按钮, 车库内的车辆便可以自行操作打开车库大门, 然后自动发动引擎, 最后在没有人驾驶的情况下将车移出车库, 开到用户身边。当用户晚上回到家时, 也只需要通过按钮操作就可以实现汽车的自动回库功能, 并且能够完成自动充电。特斯拉汽车CEO Elon Musk对于此次推出的新功能表示:“Summon只是公司将无人驾驶技术推向市场迈出的第一步。有朝一日, 特斯拉用户就能够实现在任何地方对车辆的召唤, 甚至在国外也能实现。”Elon Musk同时也表示, 随着功能的不断丰富, Summon在日后可以实现同步用户的日常行程, 从而确保车辆能够及时地在指定地点等待用户。
特斯拉的无人驾驶体验或许要建立在拥有一辆特斯拉汽车的基础上, 但无论是在中国还是在国外, 特斯拉汽车的价格都不算亲民。所以, 这也给其他汽车厂商留下了巨大的市场空白。来自底特律的汽车巨头福特就设计出一款无人驾驶汽车共享服务。在未来, 福特希望在无人驾驶汽车市场推出拼车服务。几名用户可以长期共同租赁一辆福特无人驾驶汽车, 车辆系统会根据每个人的时间安排制定出最合理的送达顺序, 在不耽误乘客时间的前提下实现效率最大化。
特斯拉和福特的无人驾驶计划似乎都是发生在用户与特定车辆之间的, 但美国咨询公司Gartner的副主席Thilo Koslowski表示, 到2020年, 在类似旧金山和巴黎这样的大城市中, 将有大约10%的汽车拥有者会选择用按需叫车的方式来取代私人保有车辆。这说明, 市场上存在有大量的消费者希望通过更加便捷的方式满足他们的用车需求, 而不再只是单纯的追求车辆的拥有权。现在, 随着共享经济在全球范围内的快速发展, 已经诞生出了像优步和滴滴这样的成功共享汽车服务公司, 但随之而来的许多问题仍然是很难被解决的, 比如劳工合法性问题、安全问题等。所以, 无人驾驶汽车在未来也被赋予了一项新的使命, 承载人类交通出行的共享模式。
据巴克莱银行的一份分析报告估计, 美国目前有超过50%的汽车是用于上下班和接送孩子。当无人驾驶汽车成为市场主流时, 像优步这样的共享用车服务完全可以覆盖通勤需求。优步CEO Travis Kalanick对于无人驾驶汽车市场在未来的发展一直持非常乐观的态度, 并曾公开表示过无人驾驶汽车在优步未来的发展中将起到关键性作用。2015年2月, 优步就宣布与卡耐基梅隆大学在匹兹堡合作建立优步高级技术中心, 主要开展无人驾驶汽车的研发与设计。
除了优步, 还有哪些公司也在开展共享无人驾驶汽车市场的布局?或许诸如谷歌这样的科技公司会很快被联想起来, 因为媒体都爱谈论科技企业将会如何“颠覆”现有产业。虽然在汽车行业通用汽车等老牌制造商一直稳坐江山, 但是新经济模式对这个行业的改变, 也在悄然而迅速的发生。随着科技产业井喷式的发展, 底特律的汽车制造商们已经习惯了看着从谷歌到特斯拉, 再到优步这样的科技巨头们为了塑造未来交通模式而在不断做出创新。但从去年年底到今年年初关于底特律几大汽车制造商的新闻来看, 他们似乎正在改变着固有的商业模式, 寻求找到自身在未来汽车行业的全新立足点。
合作成为新趋势
通用汽车公司在今年1月4日宣布, 他们将和优步的老对头Lyft公司合作, 提供5亿美元开发出能够让消费者召之即来的无人驾驶汽车。此次通用与Lyft的合作重点不仅仅只是放在研发无人驾驶汽车技术上, 更是要为无人驾驶汽车的未来实际应用做出一个清晰的布局。研究机构Forrester的研究员Mc Quivey对于此次合作表示, 单纯的卖给消费者无人驾驶汽车并不能像推广共享无人驾驶汽车一样真正的改变人类交通格局, 前者只能为社会提供一项新技术, 而后者则是会改变世界一大经济产业的发展。通用汽车主席Dan Ammann在合作声明中就表示:“汽车行业在未来五年内将会发生比在过去五十年更大的变化。通用汽车看到未来的个人交通将是自动的、无缝互联的。此次5亿美元的投资, 即使对于通用汽车来讲也是很大一笔支出。但对于全新商业模式的探索将是通用汽车在未来发展中的重要组成部分。我们相信在通用汽车和Lyft的努力下, 我们有能力早日成功实现无人驾驶汽车的共享模式。”
通用在对未来交通的布局中, 除了选择与共享用车经验丰富的Lyft合作外, 也在运用收购手段开拓着自己的共享汽车服务。据彭博社报道, 通用汽车于今年1 月1 9 日宣布收购共享乘车服务公司Sidecar的技术和资产。该公司刚刚在与优步、Lyft的共享用车市场争夺战中败北, 但收购的交易金额并未披露。后者团队中的20人将加盟通用汽车, 其中包括CTO Jahan Khanna, 联合创始人兼CEO Sunil Paul。在收购Sidecar的两天后, 通用汽车又对外正式推出自己全新的汽车共享服务Maven, Maven服务使用者可以按需租赁汽车并按小时付费。Maven服务会率先在密歇根州的Ann Arbor推出, 通用汽车在该市设立21 个汽车租赁点, 并计划在未来几个月扩展至其他城市。租赁雪佛兰伏特或乐驰这类小车型轿车的费用为每小时6 美元, 而租赁雪佛兰太浩这类SUV的费用为每小时12 美元, 其中包含燃油附加费和保险。用户可以通过手机APP来预约车辆、解锁启动和打开车内的加热与制冷系统。这些汽车将会配备4G LTE连接, 同时兼容Apple Car Play、Android Auto和Sirius XM。这样用户就可以利用自己的手机在车内播放流媒体音乐并接听电话。通用汽车副总裁Julia Steyn表示:“到2020年, 将有超过2500 万的用户选择使用共享汽车服务, Maven是通用汽车致力于改变传统用车模式的重要战略组成部分。”无论是通用收购共享乘车服务公司Sidecar还是推出自家汽车共享服务Maven, 客观来讲其都很难帮助通用在短期内打破优步和Lyft对于共享用车市场的垄断。但结合通用5亿美元投资Lyft, 以及自身大力开发电动车与无人驾驶技术, 此番收购Sidecar和推出Maven用车服务更像是通用的一次占坑行为, 先在小范围内摸清共享用车服务的发展方向, 提升公司对于新业务的管理能力, 同时也给市场对于通用共享汽车服务一定的认知时间。一旦等到无人驾驶汽车相关技术法规成熟时, 通用便可以实现快速扩张。
通用与Lyft的合作让市场看到, 要想让无人驾驶汽车在未来数年真正成为交通运输的支柱, 科技公司与传统汽车制造商的合作是必不可少的。一方面, 传统汽车制造商有丰富的汽车生产和营销经验。另一方面, 科技公司拥有新锐的科技理念以及技术支撑。双方的合作无疑会加快无人驾驶汽车迈入消费级产品的步伐。于是乎, 汽车领域最近掀起了一股合作热潮。根据媒体报道, 经常对底特律传统汽车技术冷嘲热讽的谷歌公司正在与福特汽车公司筹建一家专注开发无人驾驶汽车的合资公司。菲亚特克莱斯勒汽车公司CEO Sergio Marchionne也曾公开表示过希望与谷歌和苹果这样的科技公司合作的愿望。
无人驾驶还有多远？ 篇10
人们开车上班的途中，能吃早点，能接打电话，能处理紧急工作，能看书，甚至能看娱乐大片……这样的场景不是想象，更不是科幻，它就是无人驾驶汽车，而且它已经离我们越来越近，甚至已经出现了市场化运行的确切时间表。
然而，无人驾驶汽车的出现，给人们带来便利的同时，也面临着法规、人们接受度等等问题。那么，发展到今天的汽车产业是否需要无人驾驶？无人驾驶汽车的市场化又存有哪些优点？哪些缺点？
哪些已上路？
2020年，对于汽车行业来说是个重要的时间节点，沃尔沃、奔驰、日产、特斯拉、奥迪等汽车巨头们都将5年后定为无人驾驶技术投入市场的元年。
早在2013年，日产就公布了无人驾驶计划，预计2020年日产无人驾驶汽车将正式上路。
不久前，丰田自豪的公布了无人驾驶试验车的测试结果，并且宣称将在2020年量产无人驾驶汽车。
马斯克表示，在2至3年内，特斯拉将推出完全能自动驾驶的汽车。
奥迪表示，预计需要5 年，采用无人驾驶技术的汽车在高速公路上的行驶速度将达到 70 英里/小时 （113 公里/小时），其中包括变换车道、超车和应对突发状况。同时，奥迪也指出，因为驾驶是一项极其复杂的任务，各地路况又不尽相同，适合在非高速公路上行驶的无人驾驶汽车要到 20 至 30 年后才会出现。
作为第一家在中国进行高度自动驾驶测试体验的汽车品牌——沃尔沃，已经在2015年在北京西六环真实道路上进行了自动驾驶测试，总行程达1200公里的“路考”得到了社会各界的广泛关注。据了解，沃尔沃无人驾驶汽车将于2017年正式上市投入使用。
除了乘用车之外，更多的商用车更需要无人驾驶技术，它不仅能大大缓解司机工作时间，还能节省人力成本。
美国网站 QUARTZ 曾报道，名叫Wepod 的无人驾驶汽车马上就要在荷兰用于公共交通它一次最多可以容下六位乘客，目前为止只在私人领域进行过测试。不过很快它就将建立一条交通路线，将荷兰的两个小镇连接在一起。该项目由法国机动车制造商 EasyMile和欧盟运输计划 Citymobil2 合作的产物。Citymobil2 此前已经在芬兰利用类似的无人驾驶交通工具运输了19000多人。
2015年，梅赛德斯奔驰的无人驾驶卡车已经开始上路测试，这也是该卡车首次以半自动的方式在开放的高速公路上行驶。据资料显示，梅赛德斯奔驰的母公司戴姆勒，在很早前推出的重型卡车Actros上集成了“高速公路巡航”技术，这项技术包括雷达、摄像头以及各种传感器，利用这项技术能使普通的Actros重型卡车变为一辆无人驾驶的卡车。
尤其值得一提的是，8月29日，由宇通集团和中国工程院院士共同研发的全球第一辆无人驾驶大客车在连接郑州和开封的郑开大道上接受了无人驾驶测试，并且顺利到达终点，开启了大客车无人驾驶的新时代。
支持者
业内人士表示，无人驾驶技术属于一个新的平台型技术，它才露尖尖角。无人驾驶技术将与八十年代个人电脑，九十年代互联网，过去十年的移动互联网比肩的一个大平台技术革命。
唱盛无人驾驶汽车技术的观点认为，无人驾驶汽车的普及将带来巨大的经济效益。
首先，能大大降低交通人员伤亡。以美国为例，每年全国发生五百多万起汽车交通事故，2012年一年死亡人数就高达三万六千人。这些事故，90%是人为操作失误所致，理论上完全可以被自动驾驶技术所避免。在全世界，一年由于车祸死亡的人数，估计高达一百二十万。
其次，大大降低汽车保险费用。据统计，美国一年缴纳的汽车保险费，高达两千两百亿美元，如果可以通过无人驾驶技术削减掉大部分这类开支的话，社会效益惊人。德州大学有分析报告指出，如果道路上行驶车辆的90%都是无人驾驶汽车的话，由此带来更少的车祸和人员伤亡，道路上拥堵减少，能源节省，一年经济效益高达四千五百亿美元。与之相比，美国联邦政府2014年的财政赤字还不到五千亿美元。
第三，大大节约人们时间。假设每人一天可以节省一小时不开车时间，保守地估计每个小时平均价值5美元，一亿上班族，一年两百天，其经济效益至少一千亿美元。
第四，使交通更顺畅。在许多大都市中心，白天高达30%的车流在寻找停车位。如果无人驾驶技术实现，可以减少对市中心停车位的需求，并且减少大部分无效的车流，使交通更加顺畅。
一位美国专家对无人驾驶汽车影响的认知走得更远。他认为，无人驾驶汽车能让我们居住在离办公室更远的地方，汽车将成为家的延伸。人们不需要驾驶汽车而是腾出身体在车内继续高效办公。相比传统汽车“占住”了身体，人们可能乐意在无人驾驶汽车中度过更多时间，这就使得更长距离的上下班通勤成为可能。同时，如果人们在长时间的通勤路途中可由工作赚到更多的钱，通勤成本也会降低。因此，我们将会看到城市远郊区不断向外扩张。
同时，有专家认为，除了提升行车安全性，无人驾驶汽车还可以帮助全面掌控城市规划布局，为老人、小孩等无法驾车的人士提供出行便利，有助于高效缓解城市交通拥堵。
唱衰者
而与无人驾驶带来的美好前景相反的则是，最近接连不断传来测试中的无人驾驶汽车出现的交通事故的消息，这引发了专家学者更多的疑问。
日前，David Mindell教授在接受MIT News采访时指出，没有证据显示无人驾驶汽车能够改善停车问题。他说，“我们需要反思这一技术发展的意图，它不能朝全自动发展，而应该是朝可信赖、透明、可靠、安全的自主权发展，它需要具备完整的互动性。我想让汽车做什么，它就做什么，并且只在我希望它做的时候做。”对于有关“无人驾驶汽车能让道路变得更为井然有序，因为它们能够强行限制行驶速度，并且还能做到‘文明驾驶’”的观点。Mindell认为，“这根本就是一个荒诞的梦。”他承认，无人驾驶汽车也许能减轻人类司机的驾驶负担，但他坚称，这种驾驶方式仍旧有非常大的局限性。
同时，在无人驾驶汽车的发展中，存在很多潜在的法律隐患，最突出的三座大山：产品责任，立法和多重管辖权。到底发生车祸时，谁来承担医疗费？产品责任是一个广泛且多方面的领域，一种情况是无人驾驶汽车即报废，另一种情况最有可能的就是，按照现有的产品制度就是归咎于生产的汽车厂商。即使预测未来的无人驾驶汽车的事故发生率相比现在会有大幅减少，但每年仍然存在少数事故，而厂商就要为其承担所有的金额赔偿。而这类个人赔偿案件金额常常达到数亿美元（最著名的案例就是1979年美国加州洛杉矶法院因为通用汽车迈锐宝的油箱设计错误，在碰撞后起火燃烧造成乘客严重灼伤，判决通用赔偿高达49亿美元赔偿），累积下来，数百亿的美元损失足以让部分厂商破产。
总之，无人驾驶汽车的出现，就像任何一个新事物出现有人支持有人质疑一样，正是因为无数的质疑与反对才使新技术不断完善，但是汽车产业技术不断进步的发展方向谁也无法逆转。
正如大陆集团被动安全与传感器业务单元执行副总裁、底盘与安全事业部董事会成员Bernhard Klumpp博士所说，“无人驾驶技术的利弊属于一个平衡问题，人们是否因为一两个事故，而把具有更好安全性的无人驾驶消灭掉？交通首先保证的应该是大多数人的安全，如果发生不好情况，就把无人驾驶技术取消，这对于整个社会来说是否真的有利？”他认为，社会真正到了自动驾驶的阶段，无人驾驶汽车仍然需要一个司机在做最后的安全保障，人们不可能完全把生命交给机器，始终需要有人在方向盘后面，如果发生紧急意外情况，他可以接管这个系统。自动驾驶的最明显的好处就是能够解放一部分驾驶人员的注意力，把注意力放到其他地方。”
无人驾驶车图像采集的失真矫正 篇11
车道保持是关键技术, 而摄像头可以很好地配合实现此技术, 将摄像头安在车前捕捉路况, 用GPS地图数据预知转弯处的情况。由于投入大安装复杂且维修困难, 不宜采用雷达和激光作为传感器。摄像头收集到的更像驾驶员所见, 对增加虚拟驾驶员有很多好处。
摄像机利用光学成像原理, 是典型的光学系统[2]。对于焦距短视野宽的广角短焦镜头[3]容易失真。在分辨、识别这类图像时, 由于分界模糊会带来系统的混乱或错判, 这将给无人驾驶车的正常行驶造成无法预测的后果。所以, 必须要改善图像获取、分辨、识别、匹配等分析的精确性。
1 摄像头图像存在的失真问题
摄像头收集图形如图2所示。图中倾斜的直线被拍摄成为垂线, 远处物体被压缩导致面积变小。成像是近大远小的, 远处的视野比较宽, 根据摄像头的原理, 视野需要转化为数据存储在像素里, 由于行像素基本是固定不变的, 从而导致图像中的参数在根据几何关系计算时产生误差。就形成了梯形失真。
摄像头还存在桶形失真, 在采用广角镜头时表现最明显。广角镜头视角宽景深大, 易稳定画面, 有近距离表现大范围景物的特点。这种前景大远景小的效果可能会过度放大物体而产生桶形失真。
2 摄像头图像失真问题解决方法的研究
修正系数法对于每行的像素点值经一个修正系数进行运算, 具体的数据可以由实验确定。为了简化计算过程, 修正系数最好是线性的, 然而线性修正无益于桶形失真。
非均匀采集法取样主要针对摄像机中AD模块而言。如图3所示, AD模块所采集的行并不是均匀地从上到下分布, 而是远处采样密集, 近处采样稀疏。其中行分布规则是为了满足图像纵向是不失真的。之后, 确定横向矫正参数, 对每一行进行处理。
此方法需要进行摄像机标定。摄像机标定是指通过实验确定摄像机内外参数。摄像机标定的方法有三类:第一类是通过已知结构和尺寸的标定块在图像中投影来计算;第二类是控制摄像头的运动获取多幅图像来标定;第三类利用对图像中物体的先验知识。无人驾驶车上采用第二种方法较好, 这样既不用标定块也不需要对图像作出先验, 只需控制摄像头做条件已知的运动。
光路理论图法根据光学知识建立摄像头光学模型图, 从中寻找必要的函数关系。该方法有一定可行性, 但是函数关系复杂就无法进行处理了。
几何不变量是一种视觉不变量, 数字视觉研究并找出图像中隐含的物体或映射变换过程中的一些不变量。几何不变量是一类物体的共同性质, 不随光心或物体姿态的变化而改变, 它可以被用于识别检测图像中的物体。不变量性质通常是作为判别物体的一个重要条件。距离间的比率是采用比例的思路寻找到的通用不变量。在物体图像中找出至少三个特征点, 并测量出它们之间距离的比率, 我们就能用单一的判据唯一地识别物体。它不受物体的二维位移和方向影响且与物体的外观尺寸大小无关。这种方法没有明显的缺点, 可作为无人驾驶车图像处理的可行方案。
3 图像噪点处理方法
由于环境因素的不确定性, 图像获取的过程中会受到噪点影响。
锐化滤波主要增强图像的高频信息, 削弱或消除低频分量, 这种方法忽略边缘外的像素, 使其灰度值近似为零, 突显了图像边缘信息。可见该方法不适宜于无人驾驶车, 且可能会加大噪声影响。
平滑滤波增强图像中低频分量, 抑制高频分量, 主要用于处理噪声。平滑滤波会使整个图像平滑, 同时轮廓也会变得相对模糊。
均值滤波是线性图像增强法, 用滤波模板的中心点在图像中上下左右平移, 每次平移一个像素点, 然后取所有像素点的平均值作为图像中心点的像素值, 直到最后一个像素点为止。均值滤波有效去除了噪声, 平滑了图像。然而和很多具有线性滤波特性的滤波器一样, 都具有一定的低通特性, 在去除噪声的同时使得图像的边缘变模糊了。
中值滤波方法可以克服上述局限, 做到有效去噪的同时又保留图像边缘的信息。中值滤波是非线性的, 其基本原理是围绕图像的一个像素点创建邻域, 然后对邻域中的值从大到小排序, 取其中间值替代该点的值。
中值滤波应用于二维非常容易, 采用二维窗口即可。可行的一种方案是采用3*3、5*5、7*7、9*9等模板在原始图像上移动, 取模板中所有像素灰度值的中间值作为中间像素点的灰度值。在这种方法里面, 窗口内各点对输出的作用是相同的。如果想强调距中心点比较近的点的作用, 可以采取加权中值滤波法, 该方法采用一定算法增加中心附近点值的个数, 然后处理扩大的数字集域。
4 对图像区域进行研究的图像分割
在摄像机获取的原始图像中, 目标区域与背景区域往往是连在一起的。为了能够对其中的特殊目标进行分析和研究, 可以采用图像分割技术。
图像分割是把图像分解成一些特定的性质相似的部分 (区域或对象) , 并用这些部分对图像进行分析。边缘检测主要是通过找出图像中感兴趣的目标或者物体的边缘像素点从而形成目标或物体边界的过程。最常用的方法是通过对图像中所有像素点计算一阶或二阶的数字导数来实现的, 即利用二维的一阶梯度算子或二阶的拉普拉斯算子来实现。
至今, 大多数的图像分割算法都针对具体的情形而言的, 还没有产生公认的标准和适用于所有情况的最优分割算法, 因此需要根据无人驾驶车实际路面来选取适当的图像分割算法, 才会取得理想的效果。
5 结束语
无人驾驶车的前景是可观的, 摄像头图像采集可以很好地适用于无人驾驶车。摄像头图像失真包括梯形失真和桶形失真。图像的畸变问题采用非均匀采集法或者几何不变量的方法可以得到很好的效果。噪点方面, 采用中值滤波进行处理。图像分割技术的应用应看车辆行驶的具体情况而定。摄像头图像采集失真矫正问题的研究将会促进无人驾驶车领域的发展。
参考文献
[1]乔维高, 徐学进.无人驾驶汽车的发展现状及方向[J].上海汽车, 2007, 6月刊:40.
[2]郭振东.无人驾驶汽车路径识别算法研究[J].汽车电器, 2009年, 第5期:14.