當下,智能駕駛已然實現(xiàn)了對車輛的掌控,然而卻遭遇了一項重大難題:難以精準預判其他車輛與人員的運行軌跡,亦無法預知較遠距離的實時路況。當前,自動駕駛解決此類問題的主要途徑為:借助電腦學習人類的駕駛技巧,觀察老司機在面對這些狀況時的處理方式。另外,便是增添感知元件(涵蓋攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等)。但相較于人腦與人眼,這些車載電腦與感知元件的組合,存在著車載電腦算力與消耗電量的沖突,感知能力的提升需要增加感知元件的數(shù)量,進而導致成本上升。同時,也進一步加大了車載電腦算力的需求。此乃一個矛盾的集合體。
這使我想起之前(2015年-2019年)的設想:短距離握手交換網(wǎng)智能交通系統(tǒng)。當時是4G網(wǎng)絡成熟5G開始建設中,面對網(wǎng)速和帶寬的巨大的提升,萬物互聯(lián)的概念被提出來。在此同時智能駕駛也有公司在做,只是他們的思路和現(xiàn)在一樣,即使不考慮網(wǎng)絡費用的問題,網(wǎng)絡也很難保證自動駕駛的實時性的要求,所以現(xiàn)在智能駕駛只能依靠車載傳感器和車載電腦自動駕駛。解釋一下這個“短距離握手交換網(wǎng)智能交通系統(tǒng)”。短距離:只和附近的交通參與者交互,握手交換網(wǎng):交通交通參與者兩輛之間交換信息。 短距離握手交換網(wǎng)智能交通系統(tǒng):包括所有的交通參與者實現(xiàn)萬物互聯(lián)的網(wǎng)絡,包括:車輛,紅綠燈,人員,交通攝像頭,交通車輛檢測設備。這些交通參與者通過自發(fā)送無線網(wǎng)絡自動和附近的交通參與者發(fā)送握手網(wǎng)絡,共享對方的位置和對方感知到的路況信息,增強對實時路況的感知,通過握手網(wǎng)絡可以獲得對方的行駛意圖,最大限度突破車載元件感知極限,甚至預知路況。同時在行駛目的軌跡有沖突的情況下協(xié)商通行。比如根據(jù)一定規(guī)則(如通行效率優(yōu)先規(guī)則)協(xié)商雙方減速或加速讓行。 智能交通短距離握手網(wǎng)絡信息交換信息的交換的信息如下:先說明一下以下說到的目的地不是真正的目的地,而是現(xiàn)在正要去的方向如沿當前道路直行2公里或者在當前路口右轉等。交換的路況信息,是一個實時路況地圖。這個地圖是一個以自己為中心,以距離自己路程距離為半徑進行實時更新維護、分享和共享,實時老化,邊緣老化實時路況地圖。 智能駕駛車輛通過握手網(wǎng)絡連接非智能駕駛車輛的交通參與者情況: 一、智能駕駛汽車連接行人的智能設備(如:手機和智能手表等)。收到行人位置信息直接標記在實時路況地圖上,提高行人識別的正確率。二、智能駕駛汽車連接傳統(tǒng)汽車智能設備(如行車記錄儀,駕駛員手機),收到車輛行駛位置、行駛速度、方向信息等。三、智能駕駛汽車連接交通管理設備,收到實時路況信息和交通管制信息如紅綠燈亮滅信息。 智能交通管制系統(tǒng)通過連接智能設備的位置和目的地信息,結合交通管制設備采集的路況信息通過紅綠燈,可變車道等智能調(diào)控交通。 行人過馬路也可以通過智能手機影響智能交通管制系統(tǒng),的人行道紅綠燈。 為了好理解這里放兩個《機器人總動員劇照》,當交通出現(xiàn)意外時,智能交通協(xié)調(diào)改道場景。
這是首次在網(wǎng)絡公開這想法,想看看這個想法什么時候能走進現(xiàn)實。今天是2025年3月14日 轉載請注明出處。 |
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