發表於2024-11-05
本書以2020年前後為目標,世界各國的汽車製造商正為實現互聯汽車而展開研發競爭。由先進的信息通信、傳感和人工智能技術實現的移動係統將極大地改變汽車的未來。本書介紹瞭美國NHTSA(國傢公路交通安全管理局)有關自動駕駛的建議、ICT如何為自動駕駛的實現做貢獻、實現汽車自動駕駛所必需的圖像技術和人工智能的必要性,以及實現自動駕駛所麵臨的難題。本書適閤從事ICT和汽車工業這兩個行業的人員閱讀。
前言
第1 章 美國NHTSA 關於自動駕駛的提議/ / 001
1 -1 提議的定位/ / 002
1 -2 NHTSA 的自動化水平定義/ / 010
1 -3 NHTSA 的自動化研究項目/ / 019
1 -4 無人駕駛公開道路試驗及牌照頒發的推薦原則/ / 024
1 -5 人為因素研究的重要性(對NHTSA 資料的補充) / / 029
第2 章 ICT 如何為自動駕駛的實現做齣貢獻/ / 041
2 -1 人類視角所見“自動駕駛” 與“普通駕駛” 的本質區彆/ / 042
2 -2 SLAM 的應用/ / 061
2 -3 識彆外部環境, 預測物體運動/ / 071
2 -4 規劃無碰撞路徑/ / 073
Ⅵ
第3 章 自動駕駛所必需的圖像技術及人工智能/ / 075
3 -1 各類傳感器的技術動嚮與未來預測/ / 076
3 -2 圖像識彆技術/ / 084
3 -3 什麼是機器學習和深度學習/ / 086
3 -4 自動駕駛的適用範圍和必要的智能判斷/ / 092
3 -5 機器學習與自動駕駛/ / 094
第4 章 實現自動駕駛所麵臨的課題/ / 101
4 -1 網絡安全的風險與對策/ / 102
4 -2 隱私保護問題與對策/ / 113
4 -3 全球化競爭中是否能取勝/ / 117
以2020 年前後為目標節點, 世界各國的汽車製造商正在為實現車輛的自動駕駛而展開研發競爭。自動駕駛汽車利用攝像頭以及毫米波雷達、LiDAR ( 激光雷達, 英文全稱為Laser Imaging Detection and Ranging)、超聲波雷達等多種傳感器采集信息, 經計算機處理後實現對車輛周圍狀況的感知。
通過感知與“事故” 相關聯的風險, 計算機計算齣規避風險的路徑, 在人不介入的情況下, 將該計算結果直接通過車內CAN ( Controller Area Network)網絡通信等傳遞給控製係統, 以控製車輛的運動。
另一方麵, 這些傳感器能感知的距離範圍隻有100 ~200m。對於該範圍以外的距離, 則需要參照雲端的三維駕駛用地圖來遊刃有餘地實現具有計劃性的自動駕駛。
進一步, 如果實際行駛所得到的信息與原地圖不相符, 則將數據上傳雲端進行地圖更新。這樣, 通過將來自大量非特定車輛的各類傳感器數據匯集於雲端數據中心, 經統計處理以及大數據處理後, 實現瞭三維駕駛用地圖的更新。
此外, 通過引入機器學習等人工智能技術, 可生成在一般道路十字路口也能安全通過的自動駕駛算法。因此, 每輛汽車不僅是三維駕駛用地圖的使用者, 同時也是地圖的繪製者。
僅憑上述車輛信息技術的開發是不足以實現自動駕駛的, 還必須對關聯技術進行投入。首先需擴充數據中心等設備, 用於自動駕駛所不可或缺的數據收Ⅳ 集、存儲和處理。日本是數據中心“不發達國傢”。據說在互聯網發展較為先進的美國, 將人工智能等技術逐步應用於市場的各公司都擁有規模達100 萬颱級服務器的數據中心, 而日本即便將所有這類公司加起來, 估計也隻有100 萬颱左右。這樣, 要實現自動駕駛的附加價值就不得不依賴於海外。
至於通信設備, 依靠今後將進一步發展的移動電話網就足夠瞭。很多人擔心自動駕駛開始後通信量會劇增而超齣通信能力, 其實這根本不用擔心。對自動駕駛而言, 大數據量的通信頻率不高, 而通信頻率高的是小數據量數據, 所以不會造成那麼多通信負擔。當然, 各種數據壓縮方法、通信量最優化網絡管理技術等還是必須要考慮的。
此外, 地圖及通信的國際通用化、更牢靠的網絡安全技術的導入, 以及車輛固有的隱私問題的解決將變得越發重要。
本書介紹瞭大量與自動駕駛汽車相關的實際情況, 筆者在ICT 及汽車行業均有涉足, 相信本書一定能為大傢提供參考。
祝各位讀者身體健康。
野邊繼男
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