在11月29日的“突围之路——2016首届铃轩奖颁奖典礼暨中国汽车零部件创新论坛”上,铃轩奖评委、上海交通大学汽车工程研究院副院长殷承良发表了主题演讲。他认为,在智能网联汽车核心零部件技术领域,环境感知层、数据采集层、智能决策层、控制执行层都有可待挖掘的细分市场,比如激光雷达、毫米波雷达、摄像头、超声波雷达、红外热成像仪、GNSS/INS等传感器,亟待降低成本或提高精度,这些都是中国零部件企业的机遇。
以下是殷承良演讲实录,汽车商业评论张硕编辑整理,有删节。
关于汽车零部件,我们讲的大多是基于传统汽车的。传统汽车零部件永远是根基,今天几位的演讲所说的关于做大、做强思路都是非常正确的,我想再延伸一步讲讲对未来汽车的思考。
智能网联是未来汽车重要的一个发展趋势,体现在电动化、智能化、网络化和信息化四个方面。贾可博士的“汽车四化”还包括共享化,共享化我是这样理解的,那是车外的事,已经是商业模式而不是汽车本身的事。关于智能网联,我们讲的是汽车本身有这样的发展趋势,这点也是业界的共识。
智能网联汽车领域衍生出众多概念,如
什么是智能化控制
在其中,“高级辅助驾驶”可以说是智能化、网联化的第一阶段。现在有非常多的细分功能出现,包括盲区监测、疲劳监测、车道偏离、自适应巡航、自动泊车等。这些功能大致可以分解为环境感知、信息融合、智能决策、控制执行四个层面。
以自适应巡航、车道保持、自动泊车为例,通过雷达、车速传感器、摄像头进行环境感知,把对于周边车辆、车道线、障碍物等识别提取出来,这是信息融合。
接下来判断如何进行机械化、智能化方面的操作,包括决策、预警、路径规划,这些方面是智能决策。
最后让车自动化运行车速控制、转向等功能,这是控制执行层面的内容。
我们可以看到,与传统汽车所不同的是,环境感知层新增加了太多零部件,包括路侧系统、卫星导航、红外测距、摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等。
它们将采集到的数据进行信息融合时,还需要有精准的定位、新的场景重构、行人和障碍物的识别、车辆的识别等。
不仅仅是静态的识别,能够判别它是车、是路、是人,还要判别它的行为是什么——也就是说对车突然转向、人横穿马路等动态行为的判别。
有了这一步我们才能做路径的规划,才可以考虑是机械驾驶还是人类驾驶,再发出指令进行自动驾驶的驱动、制动、转向等。再结合车辆的耦合动力学关系,共同构成了我们智能化、网联化汽车新增的功能。
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