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分析無人駕駛技術能夠最快落地的特定場景淘寶代購


　　據了解無人駕駛是軟件、硬件以及綜合控制系統三大要素的結合。總的來說無人駕駛涉及感知、定位、規劃、控制和線控五個方面，六項技術與這五個方面相互交織在一起實現了無人駕駛。無人駕駛的技術發展是一個漫長的過程，它經歷了無自動化階段，到駕駛系統輔助的階段，再到部分自動化與有條件自動化，在目前我國正處于研發L4高度自動化的階段。
 
　　據悉L4技術要落地，我們首先要明晰其落地場景的商業價值。從2011年-2016年我國貨運量構造表示圖中能夠看出，我國的貨物運輸近八成由公路運輸完成，2016年，公路貨運量占中國總貨運量的比例到達了76.2%，較上一年提升了0.8個百分點。可見公路運輸在我國物流運輸體系中是很重要的一個組成局部。
 
　　L4技術的定義就是在特定場景下，車輛具備全部自動駕駛系統，司機可不對系統的請求停止作答。那么在什么特定場景下無人駕駛技術可以最快落地呢?
 
　　智加科技對此的答復是“倉對倉”。在物流運輸中，大宗散貨、原材、集裝箱等貨物的運輸簡直都是“倉對倉”的方式，在這個場景下，道路是相對固定的。另外，卡車主要行駛在高速路上，而高速路上是封鎖的，維修水平高，車道線明晰，視野開闊，也極少有行人違背交通規則的狀況發作，除非是遇上塌方或者極端天氣等狀況，高速公路是一個比擬好完成L4技術的場景。經過采集高精地圖，包括路況、信息、坡度等，之后能夠再運用技術做仿真判別，就能夠構成一條固定線路停止駕駛測試。
 
　　但是在高速公路上停止自動駕駛，也面臨一個應戰，即速度，特別是關于重型卡車來說。在高速駕駛的過程中，從縱向和橫向兩個方面來說，剎車和轉向就成了無人駕駛技術需求處理的兩個局部。縱向層面，在行駛過程中，重型卡車行駛速度快，除了自重還有搭載的貨物，會招致慣性很大，剎車的間隔很長，無人駕駛技術需求停止探測的間隔相應地就要變長;在橫向層面，許多事故的發作都是由于猛打方向盤招致的，那么無人駕駛技術就需求探測方向回旋轉的角度，計算轉彎的速度，再停止一定水平地控制，停止輔助轉向。當然，在完成了平安的根底上，保證司機開車的溫馨度也是非常重要的。
 
　　2018年5月24日，智加科技與蘇寧物流結合推出了一輛物流無人重卡“行龍一號”，這輛無人重卡載重40噸，不只能自動規劃道路行駛，還能輕松規避障礙物，面對道路中忽然呈現的行人，它也能事前預警并沉著停車，完成了無人駕駛在“倉對倉”場景中的落地。
 
　　獲悉到2018年3月31日智加科技與蘇州相城區政府簽訂了戰略合作協議，將為智加開放無人駕駛測試提供全面的支持。但是整體政策環境來看，無人駕駛要真正實現測試相對來說還是比較困難的。無人駕駛技術的測試成本很高，不只使用的硬件是成本，測試道路同樣也是成本。一個激光雷達就高達數千美元，租用測試道路的花費還遠遠在這之上。眾所周知，無人駕駛技術的實現是由里程數來推動，同時也由里程數來證明的。無人駕駛是否能在未來走出一片天地，助力中國物流行業的發展，仍然需要幾年的時間來實現，如果有更加開放的政策指引也許能夠使得這個進程加速。來源：國際快遞

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