当下,智能驾驶已然实现了对车辆的掌控,然而却遭遇了一项重大难题:难以精准预判其他车辆与人员的运行轨迹,亦无法预知较远距离的实时路况。当前,自动驾驶解决此类问题的主要途径为:借助电脑学习人类的驾驶技巧,观察老司机在面对这些状况时的处理方式。另外,便是增添感知元件(涵盖摄像头、激光雷达、毫米波雷达等)。但相较于人脑与人眼,这些车载电脑与感知元件的组合,存在着车载电脑算力与消耗电量的冲突,感知能力的提升需要增加感知元件的数量,进而导致成本上升。同时,也进一步加大了车载电脑算力的需求。此乃一个矛盾的集合体。 这使我想起之前(2015年-2019年)的设想:短距离握手交换网智能交通系统。当时是4G网络成熟5G开始建设中,面对网速和带宽的巨大的提升,万物互联的概念被提出来。在此同时智能驾驶也有公司在做,只是他们的思路和现在一样,即使不考虑网络费用的问题,网络也很难保证自动驾驶的实时性的要求,所以现在智能驾驶只能依靠车载传感器和车载电脑自动驾驶。解释一下这个“短距离握手交换网智能交通系统”。短距离:只和附近的交通参与者交互,握手交换网:交通交通参与者两辆之间交换信息。 短距离握手交换网智能交通系统:包括所有的交通参与者实现万物互联的网络,包括:车辆,红绿灯,人员,交通摄像头,交通车辆检测设备。这些交通参与者通过自发送无线网络自动和附近的交通参与者发送握手网络,共享对方的位置和对方感知到的路况信息,增强对实时路况的感知,通过握手网络可以获得对方的行驶意图,最大限度突破车载元件感知极限,甚至预知路况。同时在行驶目的轨迹有冲突的情况下协商通行。比如根据一定规则(如通行效率优先规则)协商双方减速或加速让行。 智能交通短距离握手网络信息交换信息的交换的信息如下:先说明一下以下说到的目的地不是真正的目的地,而是现在正要去的方向如沿当前道路直行2公里或者在当前路口右转等。交换的路况信息,是一个实时路况地图。这个地图是一个以自己为中心,以距离自己路程距离为半径进行实时更新维护、分享和共享,实时老化,边缘老化实时路况地图。 智能驾驶车辆通过握手网络连接非智能驾驶车辆的交通参与者情况: 一、智能驾驶汽车连接行人的智能设备(如:手机和智能手表等)。收到行人位置信息直接标记在实时路况地图上,提高行人识别的正确率。二、智能驾驶汽车连接传统汽车智能设备(如行车记录仪,驾驶员手机),收到车辆行驶位置、行驶速度、方向信息等。三、智能驾驶汽车连接交通管理设备,收到实时路况信息和交通管制信息如红绿灯亮灭信息。 智能交通管制系统通过连接智能设备的位置和目的地信息,结合交通管制设备采集的路况信息通过红绿灯,可变车道等智能调控交通。 行人过马路也可以通过智能手机影响智能交通管制系统,的人行道红绿灯。 为了好理解这里放两个《机器人总动员剧照》,当交通出现意外时,智能交通协调改道场景。 这是首次在网络公开这想法,想看看这个想法什么时候能走进现实。今天是2025年3月14日 转载请注明出处。 |
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