一
前言:产业升级—汽车雷达
智能驾驶是不可逆转的产业趋势,在特斯拉、华为、理想以及小鹏等头部车企引领下,汽车智能化加速发展;
伴随L3 法规的逐步放开和算法的持续升级,自动驾驶功能或成为消费者购车的新需求。
2023 年以来中央和地方政府更是政策频出推动智能驾驶行业发展,产业迎来质变时刻。车企不断加码智能化,国内智能汽车产业迎来爆发期,新势力与传统品牌车企都纷纷加码智能驾驶,国内智能驾驶发展到达新高度;
2023 年1-9 月乘用车NOA 标配前装搭载交付量已经达到37.7 万辆,渗透率接近2.5%。
2024-2025年,将会是智能驾驶全面爆发的起点;
二
汽车雷达—智能驾驶的感官
智能驾驶系统由感知、决策和执行三个部分构成,责任明确地控制汽车运行。
感知层用来代替人的眼睛,通过传感器(激光雷达、摄像头、毫米波雷达、高精地图等)来收集驾驶员行驶过程中涉及到的驾驶信息,包括道路边界、车辆、行人,被称为“中层控制系
统”。
决策层用来代替人的大脑,通过获取到的信息进行计算,制定相应的控制策略,负责路径规划和导航,被成为“上层控制系统”。
执行层则是代替人的手脚,将接收到的控制策略进行执行,其中包括加减速、转向等,也被称为“底层控制系统”
其中,感知层与硬件相关性最高;
本文着重介绍感知层及其相关技术;
三
智能驾驶感知类别比较
毫米波雷达、激光雷达以及超声波雷达的原理,技术特点与优缺点已列在上表中;
再次简易梳理一下:
(1)摄像头:成像与障碍物识别,但无法测距且受环境影响最大;
(2)毫米波雷达:测距测速能力强,不易受环境影响;成像和障碍物识别能力弱;
(3)超声波雷达:近距离测距与避让,传统汽车上一直都存在;
(4)激光雷达:测距、点云成像和障碍物识别,但容易受到雨雪天气因素影响;
以华为自动驾驶方案为例:
从华为ADS1.0方案到ADS2.0方案,是一个降成本增效率的过程;各类传感器的数量都相应减少,同时对平台算力的压力也对应减轻,从昇腾810降低至昇腾610;
四类传感器都具在,通过感知融合算法实现智能驾驶;
2024年初,华为已开始推送“全国无图”城区NCA(不依赖高精地图城区智驾领航辅助功能);
未来,智能驾驶还将继续普及到中阶和低阶车型;
又将会是下一个“智能手机”的时代;
后言:给学生读者的思考
在很长一段时间,电磁场/毫米波等专业学生的就业方向主要为:
(1)民用通信;
(2)通信类芯片设计;
(3)军工类;
在当前智能汽车与自动驾驶爆发性发展后,上述专业同学可结合自身特性考察自动驾驶公司的发展前景;