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[导读]11日讯,日产汽车、丰田汽车、通用汽车、美国田纳西州交通局及范德比尔特大学等多所大学将于下周合作展开自动驾驶汽车测试,这也是全球最大规模的自动驾驶测试。

自动驾驶系统系统采用先进的通信、计算机、网络和控制技术,对列车实现实时、连续控制。采用现代通信手段,直接面对列车,可实现车地间的双向数据通信,传输速率快,信息量大,后续追踪列车和控制中心可以及时获知前行列车的确切位置,使得运行管理更加灵活,控制更为有效,更加适应列车自动驾驶的需求。

11日讯,日产汽车、丰田汽车、通用汽车、美国田纳西州交通局及范德比尔特大学等多所大学将于下周合作展开自动驾驶汽车测试,这也是全球最大规模的自动驾驶测试。范德比尔特大学表示,将在I-24公路4英里长的路段上部署100辆自动驾驶汽车。测试车辆包括日产Rouge、丰田RAV4和凯迪拉克XT5,每辆车均配备自动驾驶技术。

自动驾驶系统是指列车驾驶员执行的工作完全自动化的、高度集中控制的列车运行系统。自动驾驶系统具备列车自动唤醒启动和休眠、自动出入停车场、自动清洗、自动行驶、自动停车、自动开关车门、故障自动恢复等功能,并具有常规运行、降级运行、运行中断等多种运行模式。实现全自动运营可以节省能源,优化系统能耗和速度的合理匹配。自动驾驶系统要求建设的城市轨道交通在互联互通、安全、快捷、舒适性方面具有很高的水平.20世纪90年代以来,随着通信、控制和网络技术的发展,可以在地车之间实现大容量、双向的信息传输,为高密度、大运量的地铁系统成为真正意义上的自动驾驶系统提供了可能 。

11月8日-10日,上海嘉定,无人驾驶通用解决方案公司轻舟智航携无方向盘的自动驾驶小巴龙舟SPACE首次亮相中国汽车论坛,并将其打造成独立会议空间“轻舟会客厅”,与产业伙伴共话汽车智能化的新征程。

作为智能驾驶领域的代表,轻舟智航联合创始人、CTO侯聪受邀出席论坛首日的闭门峰会,分享了轻舟智航的智能驾驶“世界观”,主张“要用发展的眼光看待智能驾驶的演进”,提出汽车产业智能化发展进程中的“小四化”,即入门体验标配化、中端体验标准化、高端体验大众化、极致体验革新化,通过持续的技术创新,让“每一代、每一层”的消费者都能享受到智能驾驶技术带来的安全和便利。

当前,纯视觉、适用于高速场景的高速NOA逐渐成为主流,配备激光雷达、适用于城市场景的城市NOA也开始崭露头角。但随着硬件成本的下降,算力的提升,软件算法的持续迭代,智能驾驶的创新功能会不断涌现,高端功能会快速普及,常用功能会成为标准,基本功能会成为标配。

其中,城市NOA是辅助驾驶的天花板,也是未来几年内智能汽车核心竞争力的重要标志。轻舟智航已发布自动驾驶解决方案品牌“乘风”,其整合了从感知、预测、决策、规划和控制等自动驾驶全栈软硬件技术,充分彰显了轻舟智航作为高级别自动驾驶公司打造城市NOA的独特优势。

据悉,轻舟智航正积极携手产业上下游共同推进高级辅助驾驶的落地,基于与地平线的战略合作,轻舟智航将率先成为基于征程5的城区自动驾驶解决方案提供商。

作为汽车行业新四化的重要一环,我国汽车产业在“智能化”领域成长速度惊人。行业数据显示,今年上半年,中国不同智能化程度的电动汽车在全球市场份额的占比已超过欧美。与此同时,中国智能驾驶的渗透率也在快速增加,到2025年L2及以上的辅助驾驶的市场渗透率将近40%。

自动驾驶是目前汽车行业最重要的技术之一,然而安全性也是该技术必须解决的问题。因此,为了测试自动驾驶汽车对现实世界驾驶的影响,一组传统的汽车制造商正在田纳西州纳什维尔附近的高速公路路段上参加世界上最大的自动驾驶测试。研究人员将观察自动驾驶对交通节奏的影响,并试图确认自动驾驶汽车是否可以减少人为造成的交通拥堵。

根据范德比尔特大学的说法,该自动驾驶测试将在严格的限制下进行。该大学将在 I-24 公路 4 英里(约 6.44 公里)长的路段上部署 100 辆自动驾驶汽车,测试将在早上 5 点至 10 点 30 分之间进行。测试车辆包括日产 Rouge、丰田 RAV4 和凯迪拉克 XT5,每辆车都配备了自动驾驶技术。

今年早些时候该大学已经进行了小规模测试,测试在一个总共有 20 辆车的测试路段上进行,测试结果发现一辆自动驾驶汽车就能够影响整个小组的驾驶速度,现在他们将研究是否能够在现实世界中复制上述初步结果,研究人员还将观察在较小规模的测试中看到的平均燃油经济性的改善是否会再现。

纳什维尔的 I-24 路段被选为测试地点是有特殊原因的。该公路段被命名为“I-24 MOTION 测试平台”,配备了 300 个 4K 摄像机,这些相机被放置在沿公路段间隔 600 英尺(约 183 米)的杆子上,能够收集到交通的平均速度和其它统计数据,而且可以提供一个非常好的视角,以观察个别自动驾驶汽车以及它们如何与其它车辆互动。

汽车制造商将利用这项测试来观察他们自己(和竞争对手)的车辆在现实世界中的运行情况,也许会带来自动驾驶的进步。

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