前言
无人驾驶快问快答是无人驾驶技术入门系列的番外篇,在这里,我会将很多读者在回答、文章提出的优质问题进行汇总和解答。这些优质问题的回答将作为无人驾驶技术的补充和扩展。
正文
问题一
Q:以现在很多自动驾驶公司用的林肯MKZ这台车来说,是经过整车厂向改装公司做了控制方面的算法开发才有的吗?还是改装公司破解以后,填补了自动驾驶的control模块和原车的ECU(也不知道这样的说法对不对)之间的空白呢?
如果厂商(不论是燃油整车厂还是电动整车厂,还是Tier1供应商)向自动驾驶公司开放了整车相关的传感器,ECU等相关的东西,那么对于自动驾驶公司来说,改装的难度大吗?或者说改装的主要挑战是哪里呢?
A:林肯MKZ是AutonomouStuff改装的,一家专门提供自动驾驶平台整车方案的提供商。提供定制的传感器+整车方案,他们除了MKZ还提供Ford Fusion,沙滩车,卡丁车等车型。这个公司创始人和福特有些关系,这也是为什么他们能拿到MKZ整车的线控系统的控制权。更多有关AutonomouStuff的介绍可以看我之前写的《无人驾驶技术入门(一)| 百度无人驾驶的引路人》。
如果能开放底层的线控系统,对于互联网公司来说是再好不过的事情,改装难度基本没有,只要到CAN上解析对应的信息即可。不过OEM和Tier1为了整车安全的考虑一般情况下是不会随便开放这个接口,供第三方使用的。
问题二
Q:请问,为什么在传统的超声波雷达基础之上无法实现自动驾驶而一定需要激光雷达呢?
A:超声波雷达的检测距离只有3~5米,常见的泊车雷达就是超声波雷达,做自动驾驶,超声波雷达只能用来低速跟车。
您想说的应该是毫米波雷达,毫米波雷达可以检测百米外的类金属物体,但是它返回的信息很单薄,只有一个目标点及这个目标的距离、速度等信息,那就意味着我只知道前面有一个块金属(车的后背),具体这块金属有多宽,多高,无法得知。当然也有一些基于毫米波雷达返回的点云做目标检测的,但是准确度依然较低。这样自动驾驶策略就只能十分保守。做不了太复杂的自动驾驶功能。
激光雷达是发一或多条激光线出去,得到的信息是一条或多条线,有了线状信息,就可以知道有多宽,如果线束更多,可以通过聚类算法还原出一个面,有了面,自动驾驶系统策略就可以奔放很多。
问题三
Q:下百度与金龙汽车合作计划明年量产无人巴士,我觉得这种设计应用无非就是机场,旅游景点这种路线固定,人烟流动稀少的地方应用不知道对不对,另外我觉得这无非是一个噱头,并没有什么技术突破,也不能给两家公司带来什么盈利。不知道我的想法是否正确。
A:无人驾驶最先的商业化应用肯定是在物流,shuttle car这些场景单一,且交通参与者较少的场合普及。真正用于载人的无人驾驶可能还要几年的才能看到量产车型。这是一个渐进的过程,先让大众在这些场合接触无人驾驶,建立信心,接受无人驾驶汽车,然后再接受更多的复杂场景。
车企和百度不在乎这点盈利,也不在乎造车的这些花销,他们在乎的是品牌和更多市场渗透。你觉得“国内首个实现自动驾驶的客车公司”这个称号怎么样?
问题四
Q:您能不能说一下是怎么从机械类车辆工程转到自动驾驶方向的?
A:大一大二还是按部就班地上课,花点业余时间学车辆工程领域常用的软件,那时候并不清楚自己未来会做什么类型的工作。
大三的时候,觉得编程很酷,就买了单片机自己玩,恰好学院里有师兄参加“飞思卡尔”智能小车的比赛,就跟着某个师兄学习。大三花了比较多的时间学汽车电子和编程的知识,打算毕业后做汽车电子方向了。
大四的时候,家人强烈要求我读研,恰好有保研名额,就选择了读研。选导师的时候选的当时带我智能小车的那个实验室导师,他是计算机专业出身,做无人驾驶研究的。
读研期间主要做计算机视觉相关的内容,其实这时候的专业技能已经跟车辆工程没什么关系了。2016年校招,个别整车厂开始招自动驾驶方向的应届生,拿到上汽和广汽的无人车offer,和东风日产的汽车电子offer,选了上汽。当时根本不会想到自己会去互联网公司,所以没有关注除车企以外的招聘。
工作后做的就全是无人驾驶相关的工作了,由于初期比较缺人,因此在上汽,感知、融合、地图、定位都做过一点。一年半后离职,去了百度智能汽车事业部,主要做融合相关的工作。
后记
无人驾驶技术快问快答第二期就到这里啦,如果有更多无人驾驶技术方面的疑问,可以在评论区留言,说不定会被发布在后面的几期番外中哦。
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