本文翻译自SEAS学院CSS (Center for Sustainable Systems) 制作的Factsheet。
根据美国国家公路交通安全管理局(NHTSA),自动驾驶分为五级,国际汽车工程师学会(SAE)又将level 4 分开,划分为6个等级:
无人车使用传感器来感知道路、车辆以及道路周围其他物体。无人车的关键科技见下图。
①Light Detection and Ranging (LIDAR) 激光雷达
激光测距,描绘周边三维环境,感知范围为360度。
②Global Positioning Systems (GPS) 全球卫星定位系统
通过卫星实现实时定位,但精确度不高,即使在理想状态,定位也可能产生几米的误差。
③Cameras 摄像头
进行图像采集,需要进行图像解析,因此对于算法的要求很高。
④Ultrasonic Sensor 超声波传感器
利用超声波进行短距离测距,用于协助倒车及停车。
⑤Radio Detection and Ranging (RADAR) 雷达传感器
使用无线电波精确测量物体与传感器间距。
⑥Inertial Navigation Systems (INS) 惯性导航系统
结合GPS提供的信息,提高位置信息精确度,判断车辆位置、方向及速度,提供路口转弯决策及路径规划信息依据。
⑦Dedicated Short-Range Communications (DSRC) 短距离通讯
可以实现汽车与汽车(V2V)及汽车与设施(V2I)间的信息交换,如道路状况、拥堵情况、提示事故发生路段、重新规划路线等。
⑧Prebuilt Maps 高精地图
适用于自动汽车的高精度地图,包含路面几何结构,道路设施等位置信息的地图,修正GPS和INS的误差,提高定位精准度。
⑨Infrared Sensors 红外传感器
在低亮度或其他传感器探测困难时,探查道路、行人和骑行者。
虽然无人车在能源消耗和碳排量上没有明显的不同,但是与其他科技例如电动汽车相结合,且随着交通模式的改变,许多人相信自动汽车将会有利于经济、环境、社会。对于此,尚没有权威的研究,就评估无人车的油耗表现,目前通常从以下这些方面进行分析:
1. 交通拥堵。无人车有利于减轻拥堵,同时降低0%~4%的油耗;不过另一方面来说,堵车的缓解会增加出行量,因此增加车辆行驶距离,使得节省的油耗并不明显。
2.绿色行驶模式。可以减少近四分之一的油耗,但是如果无人车的算法效率不高,路线选择及行驶模式达不到最优,可能只能减少3%的油耗。
3.汽车重量。由于无人车发生碰撞的可能性低,车辆可以降低重量从而达到减少油耗的目的。
4.高速度。同样由于无人车安全性高,高速公路上行驶速度更快,使得油耗可增加7%~30%。
5.出行成本。无人车可降低出行成本、节约时间,提高乘车舒适度,但由此可能会增加人们的出行量,从而可增加4%~60%的油耗。
6.新用户群体。老人及残疾人也能更方便地使用无人车,增加车辆行驶距离,据估计可提高2%~10%的油耗。
部分公司无人车发展战略时间轴
Source: Bloomberg New Energy Finance
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密大环境与可持续发展
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