汽车驾驶技术_汽车驾驶技术教学视频

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       下面，我将为大家展开关于汽车驾驶技术的讨论，希望我的回答能够解决大家的疑问。现在，让我们开始聊一聊汽车驾驶技术的问题。

1.手动挡车驾驶技巧

2.汽车新技术有哪些？

3.实力看得见 长城汽车咖啡智能自动驾驶技术全揭秘

4.聪明的车or智慧的路？自动驾驶的未来将走向何方

5.中国自动驾驶分级标准终出炉

6.自动驾驶汽车涉及哪些技术？

手动挡车驾驶技巧

       手动挡汽车不仅便宜、经济、省油，还能带来自动变速箱汽车无法比拟的酣畅淋漓的驾驶乐趣和快感。但是，想要把手动挡的车开到极致，必须掌握一定的技巧。现在，我们来看看手动变速箱的驾驶技巧。

       手动挡驾技巧助你轻松上路。

       一、手动挡汽车驾驶技能入门章节

       1.从平坦的道路开始

       在平坦的道路上起步是每个人在日常生活中最常见的情况。我们可以踩下离合器，然后轻敲油门，看转速表到2000转左右，松开离合器，发手刹，车辆就启动了。

       需要注意的是，油门一定要轻给，此时不能松开离合器。当你控制好油门，松开离合器就松开刹车。慢慢会很容易找到感觉。

       在平坦的道路上起步相对容易。只需找到离合器和油门配合的感觉。如果实在不行，就放空档，重新开始。

       2.开始下坡

       从下坡路开始比从平坦的道路开始容易。应该注意与前面的汽车保持一点距离。

       下坡起步时有两种情况:

       (1)、在斜坡上停车

       属于停车起步，很简单，基本和上面一致，不用加油或者稍微加油就可以起步。

       (2)车没熄火，排队过程中下坡。

       这种情况也很容易处理。下坡时要注意与前面车的距离。如果距离太近，需要遵循平路起步的原则，只需将手刹换成脚刹即可。

       3.开始上坡

       上坡起步是车辆起步最困难的部分，也分为两种类型:

       (1)停止并启动。

       当车辆在斜坡中间被抬起时，它开始爬坡。与下面将要介绍的相比，这种起步相对简单，这也是我们驾校培训的重点。与平地起步原则一致，拉手刹，踩离合器，挂一档，轻踩油门，松开离合器，松开刹车。这里需要注意的是，上坡停车时要注意的大部分事情就是不要溜坡，防止熄火。离合器被压死的时候我们可以多踩一点油门。只要离合器不松，车辆就不会行驶或熄火。当转速达到2000转/分以上时，松开离合器、制动器并启动。

       (2)行驶中开始上坡。

       当车辆在桥上或车库出口排队时，上坡已经成为初学者甚至一些老兵的问题。其实不管什么样的起步，原理都是一样的，都是离合器和油门的配合，才使得完美。司机要注意的是控制好离合器，等待前车启动，大约有半个车位的时候踩油门开始跟车，踩离合器，踩脚刹，拉手刹再启动。请记住，一旦踩下离合器，汽车无论如何都不会熄火，但与此同时，你必须踩下脚刹车，以防止打滑。如果你在超市等，会简单一点。前车离你两三个车位的时候，开始稍微强调一下油门，跟着前车走。

       二、手动挡汽车驾驶技术的转变

       开手动挡汽车的关键是换挡。关键是要根据车的行驶速度及时换挡，要快速准确，才能开得更自如。下面是如何用手动挡换挡。

       1.根据汽车的速度换挡。

       正常情况下，先从一档起步，行驶数米后再换二档；当车速达到20英里/小时或更高时，以35英里/小时的速度换到三档；当车速达到35英里/小时或更高时，以45英里/小时的速度换到四档；当车速达到45英里/小时或更高时，换到五档。上面是一辆普通的五速车。对于六个或更多档位的汽车，每增加15英里/小时可增加一个档位。此外，换挡时注意观察发动机转速，最好在2500rpm左右及时换挡。

       2.掌握正确的换挡手类型。

       很多司机经常忽略换挡的手型，有时只用两三个手指换挡，非常不规则，不安全。正确的换挡手型是手掌向下覆盖挡靶头部，五指握住挡靶，然后换挡。

       3.换挡到位。

       有的时候，我们长时间开车，会不经意地换挡，挡位不准的时候会把离合器抬起来，这样会对变速箱造成很大的损伤。所以换挡的时候一定要换挡到位，换挡的时候一定要把离合器踩到底。

       4、熟悉特殊的反吊方法。

       不同的车辆换到倒档的方式不同。一些车辆直接向右推，然后向下拉以换档。有些车辆必须留在倒档的一档；也有车辆需要按下挡位目标，然后向前向左换挡或向后向右推换挡。这些都是车主需要知道的事情。

       3.手动挡驾驶技巧离合篇

       离合器的正确使用有利于减少其磨损，保持其使用寿命，在行驶过程中相对稳定和安全。

       1、正确的车辆起步

       插入钥匙，旋转至ACC停止，等待约2~3秒，使主电源继电器触点接触牢固，使第一部分需要通电的设备通电；继续将钥匙转到ON，然后停止等待6~10秒，让油泵继电器拉进来，再将钥匙转到START，直到发动机连续运转，然后返回ON。在计算机的引导下，自动调整一个最佳位置和参数，最终成功启动发动机。但临时或短期停车，不需要停车，只需看着仪表盘上的**信号灯熄灭，就可以快速启动。

       2、一快二慢三联动

       起步时，离合器踏板的操作要领是一快、二慢、三联动。即踏板快速抬起时；离合器半联动时，踏板提升速度稍慢；从联动到完全组合，慢慢抬起踏板。在提升离合器踏板的同时，根据发动机阻力逐渐踩下油门踏板，使汽车平稳起步。

       3.注意油门配合。开车换挡时，操作离合器踏板应迅速踩下并抬起，不应有半联动现象，否则会加速离合器磨损。另外，操作时注意配合油门。为了使换挡平稳，减少变速器换挡机构和离合器的磨损，提倡双足离合器换挡方法。

       4.如果什么都没发生，就不要踩离合器。

       开车时，除了自动启动、换挡和低速制动外，不要一直踩离合器。如果长时间将脚放在离合器踏板上，很容易造成离合器打滑、离合器片烧蚀等现象。在严重情况下，甚至离合器压盘和飞轮端面被烧蚀和拉动，导致离合器压缩弹簧退火等故障。同时也会导致油耗、车耗和驾驶成本增加。

       5.刹车时少用离合器。

       开车时，低速制动时尽量不要踩离合器踏板，停车时除外。低速行驶制动停车的操作方法是先踩下制动踏板，再踩下离合器踏板，使汽车平稳停车。

       以上就是手动挡驾驶技巧的内容，帮助你轻松上路。希望对你有帮助！

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汽车新技术有哪些？

       总的来说，无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。按照无人驾驶汽车的职能模块，无人驾驶汽车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。

       1.环境感知技术

       环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳，无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自身周围的环境信息，为其行为决策提供信息支持。环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知和周围环境感知两部分。单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量，无法满足测量的需要。因而，必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征量进行测量，将所测得的数据经过数据融合处理后，提取出可信度较高的有用信号。按照环境感知系统测量对象的不同，我们采用两种方法进行检测：

       无人驾驶汽车自身位姿信息主要包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。这类信息测量方便，主要用驱动电机、电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。

       无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主动型测距传感器为主，被动型测距传感器为辅，采用信息融合的方法实现。因为激光、雷达、超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下，执行任务的需要，最重要的是处理数据量小，实时性好。同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算，无需知道障碍物的具体信息。

       而视觉作为环境感知的一个重要手段，虽然目前在恶劣环境感知中存在一定问题，但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取代的重要性，而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面，视觉也是必不可少的手段。

       2.导航定位技术

       无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置，是无人驾驶汽车的路径规划和任务规划的之支撑。导航可分为自主导航和网络导航两种。

       自主导航技术是指除了定位辅助之外，不需要外界其他的协助，即可独立完成导航任务。自主导航技术在本地存储地理空间数据，所有的计算在终端完成，在任何情况下均可实现定位，但是自主导航设备的计算资源有限，导致计算能力差，有时不能提供准确、实时的导航服务。现有自主导航技术可分为三类：

       相对定位：主要依靠里程计、陀螺仪等内部本体感受传感器，通过测量无人车相对于初始位置的位移来确定无人车的当前位置。绝对定位：主要采用导航信标，主动或被动标识，地图匹配或全球定位系统进行定位。

       组合定位：综合采用相对定位和绝对定位的方法，扬长避短，弥补单一定位方法的不足。组合定位方案一般有GPS+地图匹配、6PS+航迹推算、GPS+航迹推算+地图匹配、GPS+GLONASS+惯性导航+地图匹配等。网络导航能随时随地通过无线通信网络、交通信息中心进行信息交互。移动设备通过移动通信网与直接连接于Internet的WebGIS服务器相连，在服务器执行地图存储和复杂计算等功能，用户可以从服务器端下载地图数据。网络导航的优点在于不存在存储容量的限制、计算能力强，能够存储任意精细地图，而且地图数据始终是最新的。

       3.路径规划技术

       路径规划是无人驾驶汽车信息感知和智能控制的桥梁，是实现自主驾驶的基础。路径规划的任务就是在具有障碍物的环境内按照一定的评价标准，寻找一条从起始状态包括位置和姿态到达目标状态的无碰路径。

       路径规划技术可分为全局路径规划和局部路径规划两种。全局路径规划是在已知地图的情况下，利用已知局部信息如障碍物位置和道路边界，确定可行和最优的路径，它把优化和反馈机制很好的结合起来。局部路径规划是在全局路径规划生成的可行驶区域指导下，依据传感器感知到的局部环境信息来决策无人平台当前前方路段所要行驶的轨迹。全局路径规划针对周围环境已知的情况，局部路径规划适用予环境未知的情况。

       路径规划算法包括可视图法、栅格法、人工势场法、概率路标法、随机搜索树算法、粒子群算法等。

       4.决策控制技术

       决策控制模块相当于无人驾驶汽车的大脑，其主要功能是依据感知系统获取的信息来进行决策判断，进而对下一步的行为进行决策，然后对车辆进行控制。决策技术主要包括模糊推理、强化学习、神经网络和贝叶斯网络等技术。

       决策控制系统的行为分为反应式、反射式和综合式三种方案：反应式控制是一个反馈控制的过程，根据车辆当前位姿与期望路径的偏差，不断地调节方向盘转角和车速.直到到达目的地。反射式控制是一种低级行为，用于对行进过程中的突发事件做出判断，并迅速做出反应。

       综合式控制在反应层中加入机器学习模块，将部分决策层的行为转化成基于传感器的反应层行为，从而提高系统的反应速度。

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实力看得见 长城汽车咖啡智能自动驾驶技术全揭秘

       1、ACC自适应巡航系统

       对于ACC自适应巡航系统来说，大家并不陌生，作为定速巡航的“进阶版”，它的不同之处在于能够通过车辆前方增加的雷达波传感器，对前方路况进行实时分析。

       系统则会通过测量与前车的距离，判断是选择加速抑或是减速，而车主只需要控制好方向，必要时进行介入即可。这项功能的出现，在高速和城市拥堵路况下，都可以不用控制油门及刹车，极大的减轻了驾驶员的疲劳度。

       2 、车道偏离预警系统

       车道偏离预警系统顾名思义就是为了放置车辆在行驶过程中偏离车道，对其它车道的车辆造成隐患。

       当然了，现在很多车都会直接搭载车道保持辅助系统，这个系统不仅会在偏离车道时发出警报（通常是方向盘震动+系统提示音），还会自动对方向进行修正，车道保持辅助系统如果和ACC自适应巡航相互搭配的话，那么基本上可以实现L2级自动驾驶的程度。

       3、自动紧急制动系统

       自动紧急制动简称为AEB，当然也可以叫做主动刹车系统，大咖也做过很多期主动刹车的实测。这套系统主要的存在意义是，当系统监测到碰撞风险时，系统会发出警报声。如果制动过晚或制动力不足时，系统则会加入进行紧急刹车，来避免或减轻碰撞发生。

       当然了，在实测过不同车辆后发现，这套系统对于每台车的感应程度都有所不同，有些车型百试百灵，但有些车基本形同虚设，所以车主并不能过于依赖这个系统，毕竟有时候并不灵敏

       4 、车尾盲点监测系统

       无论是轿车还是SUV，它们都存在一定的盲区，往往正是因为这些盲区，容易导致意想不到的事故发生，为此车企们在研发了这套预警系统。

       车尾盲点监测的原理很简单，除了尾部雷达之外，还会在尾部、后视镜加装车尾盲点警报系统，如果车身两侧有行人或车辆，在后视镜处会高亮显示，车尾则会发出警报声，当然，部分高档的车型不仅能够感应，还可以做到自动刹车。

       5 、开门警告系统

       开门警告系统原理和车尾盲点监测差不多，该功能同样需要后视镜的传感器来检测后方的车辆或行人，车辆行驶时，后视镜会高亮显示；想要打开车门时，如果忽视警告，车门会自动锁死。

聪明的车or智慧的路？自动驾驶的未来将走向何方

       当前，自动驾驶发展如火如荼，但尚在理论和概念阶段的技术在行业内占比却很高，很多技术距离真正落地似乎还有一段路要走。作为始终秉承“以用户为中心”理念的企业，长城汽车一直把技术落地真正赋能用户出行生活作为目标，其在自动驾驶技术发展上亦如此。

       当然，真实力还需要真技术来证明，今天，咱们就来共同盘点一下长城汽车咖啡智能在自动驾驶技术上的“猛料”。

首创CSS模型推进自动驾驶进程 Transformer架构国内率先大规模应用

       通过多年不断研发与创新，长城汽车如今在自动驾驶技术发展上取得重大飞跃，长城汽车更在算法和数据处理等技术上获得大量突破成果。例如，首创出能够应对中国特色交通状况，以认知算法CSS模型为核心的双认知智能模型（协同场景安全认知智能模型），采用专家库方式来定义自动驾驶场景，并结合了场景安全因子，应用数据驱动的方式来解决自动驾驶的规控问题，通俗来讲就是能够提前规避安全风险，让自动驾驶系统更安全。目前，长城汽车专家库已经积累了数万个场景，覆盖自动驾驶过程中“高速主路-城市开放路-城市快速路-上下匝道-路口”等全路况行驶，在不同的交通场景下，均能执行可靠的自动驾驶策略动作，如行人礼让，自动变道等。

       为了支撑大量的感知推理计算，长城汽车推出了目前全球算力最高的可量产自动驾驶计算平台ICU 3.0，平台单板算力达360TOPS，并可持续升级到1440TOPS，堪称自动驾驶的“最强大脑”，能有效的支撑AI视觉大模型的车载运算以及车端感知数据的筛选、清洗、脱敏和回流，说简单一点就是能够根据车辆感知到的外部环境等一系列数据进行高效运算处理，同时能够支持6路千兆以太网，板间数据传输能力达到6Gbps，可接入最高14路八百万像素高清摄像头、8路高分辨率毫米波雷达以及最高6路固态激光雷达，完全可满足当前L3以及后续L4及以上的多场景路况下的自动驾驶。

       更值得一提的是，目前长城汽车已经将更为先进、学习能力更强大、更大规模

       数据、抗干扰能力更强，识别精度更高的视觉识别技术Transformer神经网络架构应用于产品中，提升自动驾驶安全性及稳定性。当前全球将Transformer架构大规模投入使用的车企只有两家，长城汽车便是其中之一，更是中国第一家。Transformer架构的高精度依赖于大规模自动驾驶数据的输入和处理，届时必将会有海量自动驾驶数据的产出，这将加速人工智能从感知智能到认知智能的飞跃，而长城汽车正是这条路上的先行者。

六大安全冗余筑“最强安保天团” 以技术落实用户安全

       自动驾驶落地真正实现的最重要前提便是安全，没有安全的自动驾驶可以说是空谈。长城汽车在保障自动驾驶安全上同样取得了突破，其中包括感知冗余、控制

       器冗余、架构冗余、电源冗余、制动冗余、转向冗余在内的咖啡智能2.0六大安全冗余系统，从感知、决策到执行端全部实现最大安全保障，将用户出行安全落实到实际之处，真正推动自动驾驶的发展。

       其中，感知冗余采用多源异构的传感器方案，包含视觉摄像头、毫米波雷达、激光雷达传感器等多种类传感器协作，实现全车无死角覆盖和最强前部覆盖，可更有效地保证自动驾驶的安全性。控制端的控制器冗余采用双控制器架构，备用控制器最短0.02秒即可完成切换。架构冗余包含全通讯架构，拥有3条独立物理通讯链路，完全保证指令传递与接收。电源冗余采用双电源配置，双隔离方案能在500us阻断一切风险。执行端的制动和转向冗余部分同样拥有明显优势，制动冗余采用ESP+IBooster双制动冗余，达到最大-10m/s2全能力覆盖，0-120km/h全速域控制；而转向冗余更是全球首个全冗余转向，拥有全场景失效模式应对，能实现直行、转弯、掉头最低50%助力。咖啡智能2.0六大安全冗余堪称自动驾驶的“最强安保天团”，能给自动驾驶提供包括软硬件层面的全方位安全保护，实现全车360°安全保护，极致保障安全的同时进一步加速自动驾驶落地。

长城汽车咖啡智能六大安全冗余

       长城汽车诸多自动驾驶技术已经实现落地，如应用Transformer架构的自动驾驶技术已经搭载至魏牌摩卡、坦克300城市版等量产车型，多重安全冗余系统也应用至全新沙龙品牌首款车型中，未来将有更多自动驾驶技术持续赋能长城汽车旗下更多车型，这彰显出长城汽车用技术改变用户出行生活的态度与决心。除算法和感知决策端的强大技术外，长城汽车在自动驾驶执行端也取得了重大突破，研发出支持L4+级自动驾驶的智慧线控底盘。通过全方位技术创新，长城汽车高速推进了自动驾驶的发展，同时也在不断加速向全球化智能科技公司转型。

中国自动驾驶分级标准终出炉

       易车原创 前面几期,易车科技从自动驾驶企业到自动驾驶的技术,做了深度解析,主要围绕车端的硬件设备、软件算法以及底层架构等方面,今天我们将视野拉高,更加宏观的来聊聊自动驾驶目前的两大发展方向——单车智能和车路协同。

单车智能:它的重心更倾向于车辆驾驶的自动化程度,而单车智能的技术实现路线也被分为两种,一种是以Waymo为代表的,以多线激光雷达、多种传感器进行感知;第二类以特斯拉为代表,基于摄像头和视觉感知。

车路协同:则是在单车智能的基础上,通过车联网将“人-车-路-云”交通参与要素有机地联系在一起,助力自动驾驶车辆在环境感知、计算决策和控制执行等方面的能力升级,加速自动驾驶应用成熟。

       简单来说,单车智能和车路协同的本质是技术和成本在车侧和路侧的分配。

       其中,单车智能是国内外大多数无人驾驶企业所在推进的方案,但是这并不意味着这将成为实现无人驾驶的最优解,也不能笃定说车路协同就是最优解。虽然L4-L5级的自动驾驶最理想的模式是实现“车端-路端-云端”的高度协同,从聪明的车配上智慧的路,车端智能和路侧智能协同呼应,但车端智能和路端智能的发展不是完全同步的关系,自动驾驶的路线选择面临感知能力、决策能力(算力)等不同能力在车侧和路侧分配的问题,所以对应的自动驾驶成本也不同。

       目前来说在自动驾驶这条赛道内,各家企业的技术路线还真不是完全趋同的,有的是主攻单车智能,尽可能的把车武装到牙齿,激光雷达、毫米波雷达、摄像头、高精定位等硬件设备全都配全并且选用的都是参数拉满的配置,代表企业如AutoX和小马智行等;有的是单车智能和车路协同齐头并进,两手都要抓,代表企业如百度Apollo以及蘑菇车联等。

       单车智能的代表企业,国内来说AutoX算是较为突出的,AutoX总裁肖健雄曾表示:自动驾驶不能单纯依靠路车协同实现,目前道路智能化还难以真正做到全覆盖。要提升自动驾驶的安全性以及驾驶体验,必须改进单车智能的技术,以应对雨雾等各种极端天气,确保用户能够得到安全的Robotaxi体验。

       同时,车路协同与单车智能相辅相成,车路协同是对单车智能的一种有益补充。假如国家层面加大道路基础设施建设,可以辅助提升自动驾驶的道路精准度,同时也能增加道路交通的安全性。

       可见肖健雄对于单车智能还是更加看重的,其认为路侧的设施存在故障、维修、养护等一系列问题,只能当做是一种辅助作用,重点还要把车做到最为智能与安全,提升传感器冗余,做到万无一失。

       今年7月,AutoX发布了第五代全无人驾驶系统AutoX Gen5,是为无人驾驶而从零开始打造的,一共具备了超过50个传感器,配备了规模庞大的传感器集群,总像素达到2.2亿像素每帧,配备了高清的4D毫米波雷达并可实现0.9度分辨率。每秒钟成像的激光雷达点云实现了1500万,算力平台支持2200TOPS的算力平台。这套惊人的硬件总成表现了AutoX要把车做到最“聪明”的决心。

       车路协同以百度Apollo为例,百度的技术路径是“聪明的车+智能的路”双剑合璧力图实现自动驾驶最优解。

单车智能方面,百度Apollo推出了联合北汽极狐共同打造的新一代共享无人车Apollo Moon。

       硬件方面,Apollo Moon搭载的第五代套件采用了1颗主激光雷达,13颗摄像头和5颗毫米波雷达的多冗余传感器组合。车辆前部加装了一颗成本很低的前向激光雷达,将在系统失效情况下用于冗余系统。虽然减少了激光雷达的使用,但Apollo Moon增加了摄像头的个数,同时还大幅度提升了图像分辨率和帧率,视觉感知能力正在发挥越来越大的作用。

       另外Apollo采用的计算平台提供的算力超过800TOPS,用了更多车规级的器件,为无人化实现了主计算系统和备份安全系统的一体化设计,采用水冷散热设计,不仅体积减小,结构简化,整体噪音也极低,车内非常静谧。

       在路侧方面,Apollo Air是目前全球唯一仅通过路侧感知就能实现开放道路L4自动驾驶闭环的技术。

       Apollo Air技术可以在没有车端传感器、仅借助路端轻量感知和红绿灯信息的情况下,通过利用V2X、5G等无线通信技术实现“车-路-云”的信息交互,从而赋能自动驾驶。

       相较于单车智能,车路协同技术路线通过超视距的道路感知、车路云多个终端的智能信息互通互联,不仅可以扩大车辆感知范围、保障自动驾驶安全,还能降低对车端感知系统的要求,从而进一步降低单车自动驾驶的成本。

       根据百度自身统计,车路协同已经可以解决单车智能在路测时遇到的54%左右的问题,减少62%的接管次数,降低30%的单车成本。

       目前百度已经在北京、广州、上海开展了车路协同方案的落地实践。

       在北京,百度针对12.1公里28个路口进行车路协同智能化改造,搭建支撑L4级自动驾驶车辆测试运行的基础环境;建设车路协同边缘计算支撑平台,搭建了边缘计算服务框架,实现设备管理、车路协同算法同步等边云一体化功能。

       2020年8月,黄埔区、广州开发区与百度Apollo开启“广州市黄埔区广州开发区面向自动驾驶与车路协同的智慧交通‘新基建’项目”,覆盖黄埔133公里城市开放道路的102个路口和路段。

       上海嘉定汽车城开展开放道路智能网联汽车测试环境建设,项目建设里程37.8公里,覆盖范围约65平方公里,通过对56个路口以及重点路段进行智慧化改造,提供了更加丰富的测试场景。

       通过这两家的技术路线我们看出,各家虽然都表达了单车智能+车路协同两条腿走路的愿景和目标,但实际实施过程中还是各有侧重的,这也让双方走向了不同的岔路,未来哪方能立足于市场还得拭目以待了。

单车智能存在的局限性:

1、超视距感知、视觉盲区无法感知到。

       无论是摄像头还是激光雷达,本质上都是探测电磁波,与人类的视觉感官类似,人看不到的地方,这些设备也探测不到。视觉盲区典型的例子就是“鬼探头”,如下图中,行人出现时,减速已经来不及了。

2、恶劣环境感知。

       单车智能有许多长尾问题有待解决,比如暴雨天气下,单车感知系统几近失灵,激光雷达因积水反射,噪点增多,摄像头画面模糊,目标识别的置信度降低。

       在黑夜场景下,单车视觉感知条件严重不足,曝光时间延长,感光范围缩小,雷达因缺少摄像头反馈的颜色和语义信息支持,无法辨别障碍物。

3、高成本设备利用率低。

       在一辆车上装激光雷达等设备,很贵。然而一辆车大部分时间是停着不动的,行驶的时间只占一小部分(停一晚上开车去上班,停一天开车下班)。这样昂贵的设备利用率很低,不划算。

       讲单车局限性一定要讲两个例子,Uber自动驾驶撞出事故、特斯拉自动驾驶车祸,这是典型的单车智能局限性的体现。数据表明,传统汽车大约每50万英里发生一起事故,单车智能自动驾驶汽车大约每4.2万英里发生一起事故。

       所以要有车路协同。把昂贵的设备安装在路上,由路上的设备来进行感知(有时候也做一些计算工作)。车路协同是由“路”来“告诉”车周边的情况,例如前方200米有车,注意减速;在路线上前方5公里处有车祸,提前绕行。(车速很快,需要高带宽低时延的传输方式,所以车路协同是5G很好的应用工具)

       这样车和路就成了一个统一的整体。

       路侧设备采集到了所有的车的信息,这些数据可以上报到一个统一的中心,由这个中心根据这些数据进行分析并加以应用,这个中心就是所谓的“云脑”:

       1、出现车祸、拥堵能及时的告诉所有车辆,设定了目的地之后根据交通状况计算出行时间;

       2、通过大数据提前预知什么时间、什么地方会发生拥堵,提出预警;

       3、根据预测的交通流,给出出行建议,几点出发走那条路会最顺畅。

       从车路协同道路设施来说,智能路牌、信号灯等车路协同的设施能够保证单车智能对于外界数据和信息的获取,保证交通的统一调度以及安全行驶。在理想状态下,车路协同确实是能很好地解决单车智能的这些弱点。

车路协同存在的局限性:

       车路协同对单车智能也是存有依赖性的,其中有一点是十分重要的,不论是车路协同和单车智能的网络安全防护并非不可破。

       对于黑客来说,破坏单车智能网络,可能只是几辆车的交通事故,但是车路协同网络安全性故障,带来的可能是整个交通网络的瘫痪甚至更严重。所以,一旦车路协同遭到侵入,这时单车智能的重要性就体现出来了,暂且不提如何实现不堵车的问题,保证车辆行驶时的安全性则只能由单车智能接管。

       另外要想实现全域范围的L5自动驾驶,那就需要全路段都铺设智能设备,那么且不说政策何时能够完全匹配,光是这些路端设备的维修、保养和检测就需要投入很大的人力和物力,并且如果某一个路口的设备出了问题,还是要看车辆能否足够智能来应对。

       从双向通讯的角度来看,车路协同中的每一辆单车都是体系中十分重要的一环,是平台数据的重要来源,如果车辆非智能,那么车联网也无法落地,也将失去意义。

       总的来说,根据美国交通部的说法,车联网的核心价值是提升消费者的出行安全,减少交通事故。那么,窥一斑而见全豹,从最重要的网络安全与道路安全的角度去看车路协同和单车智能,两者未来一定需要融合发展。

       对于美国而言,人工智能领域全球领先,人才储备充足,基础科研实力强,美国的人工智能企业数量位居全球首位,遍布基础层、技术层和应用层。另外,美国拥有发达的集成电路技术,高端芯片设计领域一直保持领先态势,为高性能车载芯片的发展打下良好基础。另一方面,美国在通信行业和5G领域落后于中国的发展,且基础设施的投资一般由市场主导而非政府主导,网联化推动进程缓慢。不论是单车智能“谷歌派”还是“特斯拉派”,背后的核心能力都是人工智能算法和决策芯片,而这正是美国的战略优势所在。

       对于中国而言,以华为为代表的通信企业在5G技术方面世界领先,且4G和5G基站数量多,覆盖广,2020年底中国5G基站数超过60万个。2020年2月《智能汽车创新发展战略》预计到2025年,智能交通系统和智慧城市相关设施建设取得积极进展,车用无线通信网络(LTE-V2X 等)实现区域覆盖。另外,从中国的道路情况来看,中国高速公路总里程世界第一,公路总<a class="hidden" href="/bentianlicheng/" tit

自动驾驶汽车涉及哪些技术？

       此刻，随着汽车行业“新四化”的不断发展，“自动驾驶”领域成为了各家车企争先恐后所竞争的全新板块，而它们决战的下一窗口则是谁能率先实现L3级别自动驾驶。

       早在去年参加博世智能出行大会时，博世底盘控制系统中国区总裁陈黎明博士对于L3的现状就做出了解释，“L1与L2级别的自动驾驶责任在人，而L3以上级别的自动驾驶责任在车，驾驶作为不是简单区分，而是一个比较大的鸿沟，或者说是一个很高的技术台阶，所以L3级别的自动驾驶何时落地在很大程度上取决其安全的保证。L3及以上，需要冗余，冗余的传感器、冗余的执行器，冗余的电源，冗余的通讯所有这些东西都要有备份。”

       “另外，除了技术因素外，商业化也是L3何时落地的难点，从L2到L3的转换不仅仅是技术上的飞跃，同时在成本上的提升也是巨大的，这就造成商业化的过程中会有比较大的挑战。此外，我国想要落地L3，尽快出台与之对应的自动驾驶标准也成为不可或缺的条件。”

       的确，正如陈博士所说，想要实现L3，冗余的硬件、可控的成本、成熟的法规三者缺一不可。而就在3月9日，工随着工信部在其官网正式公示《汽车驾驶自动化分级》推荐性国家标准报批稿，并拟于2021年1月1日开始实施。我们距离拥有成熟的自动驾驶法规又近了一步。

       而此次发布的报批稿，则是中国对于自动驾驶级别正式做出区分，即自动驾驶汽车将以5个要素为主要依据，被划分为0级（应急辅助）、1级（部分驾驶辅助）、2级(组合驾驶辅助)?、3?(有条件自动驾驶)?、4?级(高度自动驾驶)?、5?级(完全自动驾驶)?共6个不同的等级。

       0级驾驶自动化（应急辅助）：驾驶自动化系统不能持续执行动态驾驶任务中的车辆横向或纵向运动控制，但具备持续执行动态驾驶任务中的部分目标和事件探测与响应的能力。?依照该标准，目前许多车辆配备的FCW前部碰撞预警和LDW车道偏离预警功能都可归类于0级自动驾驶。

       1级驾驶自动化（部分驾驶辅助）：驾驶自动化系统在其设计运行条件内持续地执行动态驾驶任务中的车辆横向和纵向运动控制，且具备与所执行的车辆横向和纵向运动控制相适应的部分目标和事件探测与响应的能力。依照该标准，目前许多车辆配备的具备ACC自适应巡航或者LKA车道保持辅助功能都可归类于1级自动驾驶。

       2级驾驶自动化（组合驾驶辅助）：驾驶自动化系统在其设计运行条件内持续地执行动态驾驶任务中的车辆横向和纵向运动控制，且具备与所执行的车辆横向和纵向运动控制相适应的部分目标和事件探测与响应的能力。换言之，具备2级自动驾驶的车辆相较1级同时具备乐自适应巡航控制功能和车道保持辅助功能，而2级自动驾驶也是目前市场中的主流配置。

       3级驾驶自动化（有条件自动驾驶）：驾驶自动化系统在其设计运行条件内持续地执行全部动态驾驶任务。相较2级自动驾驶，从3级自动驾驶开始意味着车辆在该功能开启后，将会完全自行处理行驶过程中的一切问题，包括加减速、超车、甚至规避障碍等，也意味着若发生事故，责任认定正式从人变为车。所以相较1级至2级的跃升，2级到3级需要克服的难点与鸿沟将是巨大的。同时，对于3级即更高的级别自动驾驶的法规仍需出台与完善。

       4级驾驶自动化（高度自动驾驶）：驾驶自动化系统在其设计运行条件内持续地执行全部动态驾驶任务和执行动态驾驶任务接管。换言之目前正在快速发展的无人出租车就属于4级自动驾驶。

       5级驾驶自动化（完全自动驾驶）：驾驶自动化系统在任何可行驶条件下持续地执行全部动态驾驶任务和执行动态驾驶任务接管。

       此外，据了解目前全球公认的汽车自动驾驶技术分级标准共有两个，分别是由美国高速公路安全管理局（NHTSA）和国际自动机工程师学会（SAE）提出。本次中国出台的自动驾驶分级标准相较SAE标准框架基本相同，仅有少部分依照国庆与实际状况做出了微调。

       相较后者，中国自动驾驶分级标准的不同点共有三部分。其一，SAE标准下将AEB等安全辅助功能和非驾驶自动化功能都放在0级，称为无驾驶自动化。而中国版标准则叫做应急辅助。

       其二，中国版标准针对0-2级自动驾驶规定的是“目标和事件探测与响应”由驾驶员及系统协作完成，而在SAE标准下，0级2级自动驾驶汽车的OEDR全部由人类驾驶员完成。其三，中国版标准在3级中明确增加对驾驶员接管能力监测和风险减缓策略的要求，明确最低安全要求，减少实际应用的安全风险。

       总之无论怎样，随着《汽车驾驶自动化分级》的逐步实施，在确定与建立行业统一标准之后，也能为相关政策、法规、条例的制定及出台提供有力支撑。在此加持下，随着技术的进步与成本的优化，更高级别的自动驾驶只会距离我们越来越近。

       文/崔力文

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       本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

自动挡车驾驶步骤

       最近，有一位对技术一窍不通的朋友对我说想买特斯拉，因为它配备了“你站着不动，让车来找你”的自动驾驶功能。这使我很意外，自动驾驶虽然暂时还只是从业者关注的话题，但也许用不了几年，就很有可能成为影响普通群众购车决策的关键因素。甚至可以说，自动驾驶已经成为汽车发展的热点和今后必然的趋势。那么，自动驾驶汽车涉及哪些技术呢？

       简单概括基于自动驾驶系统的组成便是这三点：环境感知、行为决策与车辆控制系统的执行技术。

       首先，什么是自动驾驶？就是全部或部分替代这些本来由人来执行的功能。那么，所谓的感知是指车的传感器“看”到了什么、决策是指车的大脑思考怎么去处理、执行是指车的控制系统去执行相应的操作。

       但是要实现自动驾驶，仅仅依靠这三大系统是远远不够的，自动驾驶和未来的智慧交通系统还需要一些基础的共性技术进行支撑，也可以概括为三点。

       其中最主要的两点便是“自动驾驶的大脑”——高性能运算处理器平台以及“能让汽车心灵感应”——车与外部设施通信的C-V2X技术。前者能为传感器的识别算法和系统的决策算法提供巨量的运算能力支持，是与传统汽车最为基本的区别；后者让汽车与交通标志。行人、其他车辆、云端等参与交通的所有对象通信，让汽车不再是一个单一的个体，而成为智慧交通中一个有机的组成部分。比如，与红绿灯进行通信，便能让汽车提前知道红绿灯的状态，提前进行减速慢行操作；与其他车辆通信，便能将车辆紧急刹车、变道、转弯状态及时告知其他车辆，让其他车辆有足够的时间进行预判和处理。最后，“自动驾驶开天眼”——VEPP高精度定位技术在实现自动驾驶中也不可或缺。

       除了环境感知和C-V2X技术准确探知车辆周围的环境，为了更可靠精确的提高感知结果的精确性和可靠性，还需要能准确知道汽车的实时位置，才能更安全实现自动驾驶。

       比如，只有在亚米级（0.1m级）的精度下，才能准确判断车辆所处的车道，并与本条车道内的车辆建立联系；或者只有准确知道车辆与交通信号灯与路口的距离，才能进行更为精确的预判和准备，就好像给汽车开了天眼。

       ---本文来源自网络

       实现完全的自动驾驶和智慧交通是一个注定艰难的过程，无论是人工智能、环境感知、智能决策这类新技术，还是运动控制、远程通信这些基础技术，甚至基础设施建设、法律法规等，自动驾驶领域有太多技术等待我们去突破，太多山峰等待我们去翻越。这一未来必将造福全人类的技术正在各行各业的努力下快速发展着，我们一起期待吧。

       本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

       挂d档，别的不用管。踩刹车就停，红绿灯起步基本不用加油，放开刹车就回慢慢走，比手动好多了 右脚时刻准备踩刹车。

       不用手忙脚乱挂挡，踩离合器，坡起也变得简单。就是记住踩刹车临时停车的时候不要随意松开刹车，如果长时间停车还是挂p档。

       如果等红灯时间长，有些车挂d档踩刹车会轻微抖动，那么时间长的灯可以挂在n档上，倒计时快结束在挂d档。

       好了，今天关于汽车驾驶技术就到这里了。希望大家对汽车驾驶技术有更深入的了解，同时也希望这个话题汽车驾驶技术的解答可以帮助到大家。