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智能驾驶adas与无人驾驶的区别 从adas到无人驾驶需要克服哪些挑战

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摘要:adas和无人驾驶有着千丝万缕的关系,不过它们并不是同一种事物,智能驾驶adas属于辅助驾驶阶段,仍然需要驾驶员驾驶,而无人驾驶实现了无需驾驶员驾驶,是智能驾驶adas发展的终极目标,不过从adas到无人驾驶,仍然有很多挑战,包括硬件、软件算法、测试验证、成本等方面。下面一起来了解一下智能驾驶adas与无人驾驶的区别吧。

一、智能驾驶adas与无人驾驶的区别

adas,全程是Advanced Driving Assistant,即高级驾驶辅助系统,很多人把它和无人自动驾驶搞混了,但其实它们并不是同一种东西,那么adas和自动驾驶区别在哪呢?

要知道adas和无人驾驶的区别,首先要来了解一下美国汽车工程师学会SAE制定的,自动驾驶的分级标准,按照汽车是否能控制关键驾驶功能的原则,将自动驾驶分为了L0至L5六个等级,人类驾驶(L0)到辅助驾驶(L1/L2),再到自动驾驶(L3/L4),最终实现无人驾驶(L5)。

由此可见,智能驾驶adas属于辅助驾驶阶段,主要专注于汽车紧急情况下,提前作出主动判断和预防,达到预防和辅助的作用,是自动驾驶的简化版;而无人驾驶则可以做到完全无人操作驾驶,是汽车智能化发展的终点。

简单来说,ADAS本质是辅助驾驶,是汽车实现无人驾驶的过渡阶段。

二、从adas到无人驾驶需要克服哪些挑战

adas发展的终极目标是实现无人驾驶,不过就现在的技术来看,adas要达到无人驾驶的程度还有很长一段路要走,要实现无人驾驶,还需要克服以下挑战:

1、硬件挑战

(1)传感器、控制器从技术上基本上满足自动驾驶的要求。

(2)感知过程的最佳硬件组合和脚骨需要进一步验证。

(3)高计算能力、低功耗、高可靠性的处理器开发。

(4)基础设施硬件的成熟方案。

2、软件算法挑战

(1)软件算法在短期内仍将是限制自动驾驶发展的一个瓶颈,从L3-L4,软件算法的可靠性要求有质的飞跃。

(2)自动驾驶深度学习算法覆盖感知、决策等关键环节,需要大量高质量数据进行训练。

3、测试验证挑战

(1)技术上基本能实现特定环境下自动驾驶功能,仍需化肥大量的实车或虚拟测试来验证可靠性和安全性。

(2)要彻底消除剩余1%的不安全因素,需要花掉整个研发过程99%的时间。

4、成本挑战

(1)短期内激光雷达、惯性导航系统等成本高昂。

(2)基础设施投资成本未知,或将成为推广的重要障碍,但随着商用化的到来,成本的壁垒可能快速消除。

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