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漫谈中美无人驾驶技术差距(上)

作者:时间:2017-02-09来源:网络收藏

  近年来,一直是个热门的话题,说到技术美国领先中国多少,小星在此先和大家聊聊,算是抛砖引玉。

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/201702/343804.htm

  先说观点,后面多图细细聊。

  个人觉得中美技术确存差距。美国基于其政策推动具有很深的技术积淀,领先于中国,但此差距并不存在代差。中国只要加强政策力度,依托互联网大潮,仍有加速追赶的机会。毕竟中国能够自主开发战斗机并追赶美国的相关技术,相比汽车技术要更具挑战。但是汽车技术的特性就是需要以可接受的成本提供安全可靠的性能并大量量产,这就是其特有的技术难点。

  后面将基于无人驾驶的三大技术进行详细分析:

  1、机器人技术Robotics

  2、人工智能AI

  3、云技术Cloud

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  ↑5 technology trends to watch 五大技术看点

  一、机器人技术Robotics

  1.汽车感知传感器技术

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  ↑汽车感知传感器技术(来自奥迪)

  在这个技术领域,相对的美国政府、企业和学校间的互动最多,政策影响最深远,并在持续影响中。较早的起步和更沉得住气的基础技术研发,使得个别企业掌控了该领域的核心技术。对比三大无人驾驶技术,个人认为美国的汽车感知传感器技术是领先中国最多的方面。

  汽车感知传感器技术细分包括

  1、超声波测距传感器

  2、摄像头图像传感器

  3、雷达传感器

  4、激光扫描仪

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  ↑超声波测距传感器、摄像头图像传感器、雷达传感器和激光扫描仪(来自奥迪)

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  ↑超声波测距传感器和雷达传感器(来自奥迪)

  其中政策影响深远的典型例子就是DARPA及其著名的DARPA挑战赛。其成就了Velodyne,也间接养育了谷歌Google无人汽车的雏形。

  什么是DARPA?

  美军方的国防部先进研究项目局Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA)。听着这个项目局的名字是不是就觉得这个组织肯定很霸气,不亚于神盾局什么的?相信我,看了后面的详细介绍你就会发现实际上它比名字上表现出来的更霸气。

  说到DARPA,我们就先抛开汽车应用,说说它之前主导开发的技术成果。

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  ↑因特网INTERNET

  首先大家今天能够上网,能够看到这篇文章全赖于DARPA。是不是觉得说的有点玄乎奇迹?相信我,一点也不玄。因为因特网是DARPA主导开发的。因特网INTERNET的前身为ARPANET,是由ARPA(Advanced Rearch Projects Agency)研究开发的。1975年,ARPANET由实验室网络改制成操作性网络,整个网络转交给国防部通信署管理,同时ARPA更名为DARPA(Defence ARPA)。

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  ↑全球定位系统GPS

  其次是全球定位系统GPS。大家手机上使用导航软件时的位置信息来源GPS。而在GPS导航卫星发射前,DARPA建立了一个有5颗卫星组成的网络Transit。1960年,Transit开始工作,确保美国海军舰船位置每小时更新,误差不超过200米。

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  ↑隐形战机

  再有就是隐形战机概念也是最早由DARPA提出的。甚至美国空军最初听到这个概念时也大吃一惊。隐形战机的第一个原型HavenBlue于上世纪70年代末开始测试,成为F-117夜鹰隐形战机的前身。

  

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  ↑基于半导体砷化镓的无线通讯技术

  还有DARPA比较不为人知的成就就是半导体砷化镓工艺的开发。如果大家对半导体技术了解不多可以这么简单理解。今天电脑里用的CPU,内存和显卡芯片大部分使用用硅材料为基础的。可能你觉得这些芯片的运行速度已经挺快了。但是实际上它们还不够快。类似无线通讯技术需要更快的运行速度。因此半导体砷化镓工艺被开发出来,其有更快的电子迁移速度。虽然它的价格相比硅半导体工艺贵很多,但是可以很好的满足无线通讯,卫星和雷达以及军工应用的需求。换句话说,今天大家可以轻松的使用手机通话、看微信、看网页那也是托了DARPA很大的福的。

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  ↑无人驾驶汽车挑战赛

  那么说回汽车,DARPA在无人驾驶汽车的研究中又扮演一个什么地位呢?今天为人熟知的谷歌无人驾驶汽车使用很多的技术实际上脱胎于DARPA组织的陆地挑战赛(Grand Challenge)。DARPA早在十多年就开始提供资金支持,协调大学研究机构、车企、传感器供应商和半导体供应商合作,进行一系列的无人驾驶汽车挑战赛。而这个系列的挑战赛被称为DARPA陆地挑战赛。这一系列挑战赛中比较有名的就是2004年和2005年的两届陆地挑战赛(Grand Challenge)和2007年举行的城市挑战赛(Urban Challenge)。


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关键词: 无人驾驶

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