研究周报 | 车联网商业化拐点将至,产业技术发展方向逐步清晰

2017年尾,北京市率先发布指导意见,允许自动驾驶车辆道路测试。之前,同济大学汽车学院汽车安全技术研究所所长朱西产曾透露中国有可能在2018年发布首张自动驾驶上路测试牌照。

在这一背景下,自动驾驶商业化落地的春天即将到来,新兴的高速网络通信、先进的环境感知、大数据计算、智能控制等技术正成为汽车行业普遍关注的重点,本文将揭示日趋清晰的自动驾驶汽车产业技术发展方向。

一、驾驶智能化:从ADAS到自动驾驶,逐渐往系统集成倾斜

从ADAS高级驾驶辅助到自动驾驶的演进路径中,模块化的供应体系正在建立,系统集成正扮演着更重要的角色。高级驾驶辅助系统,即ADAS,是实现自动驾驶的近阶段目标,目前技术已趋成熟,是最先有望大范围实现商用的自动驾驶技术。

1、ADAS三大端口:感知层、决策层、执行层正在统一

ADAS是自动驾驶的基础。从整个ADAS辅助驾驶系统的架构来讲,系统级别可以分为三个层级,分别是前段的感知层、中端的算法决策层和后端的执行层。

感知层包括信息中端和传感器等,比如雷达、摄像头、V2X通信及GPS等子系统;算法决策层则决定了车辆在面对不同境况时候的做出的应对措施,对应的是具体雷达系统或者摄像头系统的判断算法和决策算法;而执行层代表的则是各类执行部件如制动及转向,经由算法决策层面做出的判断从而执行高级辅助驾驶的措施。不论从ADAS还是从自动驾驶来考虑,这三个层级都构成了智能驾驶系统的基础架构。

8.jpeg

图1:ADAS系统的三个层级,资料来源:清华大学

从行业的演进路径来看,ADAS及自动驾驶的发展过程中已经逐步走出了智能驾驶行业奠基的第一步:以单部位的硬件来进行供应链初步的突破。其实,纵观制造型行业的发展,智能制造新兴技术的产业化总是以硬件制造为第一步,随后专业软件算法层面的企业会成为行业的核心技术,到最后整套系统的供应商将会最为受益。智能驾驶的三大传感器——毫米波雷达、摄像头及激光雷达,经过行业的初始发展已经逐步走出纯硬件的阶段,技术的核心逐步推移到软件算法中,而行业中传感器与算法层、执行端整合成为完整智能驾驶系统的供应体系变革正在成为一种趋势。

2、环视系统获中高端车型重视

在近两年推出的新车上,很多高配车以及中端车型都已经配置环视系统,由此可以看出环视系统的实用性已经引起整车厂的足够重视。而根据Displaysearch的测算,目前欧美发达国家已经有超过8%的新车配备环视系统,而新兴市场这一比例仅为2%。预计到2019年,全球配备环视系统的新车出货量将占到总出货量的25%以上。

特斯拉的自动驾驶系统融合了感知层与算法层,成为独立的整体解决方案。2016年10月,特斯拉宣布所有的特斯拉新车将装配“具有全自动驾驶功能”的硬件系统——Autopilot 2.0。这套系统包括了8个摄像头、12个超声波传感器以及一个前置毫米波探测雷达。摄像头将提供360度的视角,最大识别距离250米,这套摄像头系统是将感知层与算法层融合成整体的解决方案。

表1:国内外部分车商关于环视系统的布局进展

7.jpeg

资料来源:东北证券

3、雷达技术快速发展

(1)毫米波雷达技术

毫米波雷达指工作在毫米波波段的雷达。通常毫米波是指30~300GHz频域(波长为1~10mm)的电磁波,毫米波的波长介于红外光波和微波之间,因此毫米波兼有微波制导和光电制导的优点。毫米波雷达在雷达探测、高速通信、导弹制导、卫星遥感、电子对抗等军用领域均有广泛的应用,而近年来随着毫米波器件水平的提升,电路设计技术、天线技术等相关技术日益发展和不断成熟,车载毫米波雷达的应用也获得了很大的发展。

6.jpeg

图2:奔驰S级采用4个毫米波雷达,资料来源:奔驰官网

以博世为代表的供应商正在推出以毫米波雷达为核心的ADAS整体解决方案。目前来说,毫米波雷达的技术主要由大陆、博世、电装、奥托立夫、Denso、德尔福等传统零部件巨头所垄断,特别是77GHz毫米波雷达,只有博世、大陆、德尔福、电装、TRW、富士通天、Hitachi 等公司掌握。

博世及大陆2015年汽车雷达市场占有率均为22%,并列全球第一。博世的长距离毫米波雷达产品是其核心产品,探测距离可以达到250米,是目前探测距离最远的长距离毫米波雷达,主要用在自巡航控制系统ACC中。而博世目前在销售毫米波雷达的产品过程中,更倾向于从毫米波雷达到摄像头再到执行部件的一整套辅助驾驶解决方案,而不仅仅只是独立的毫米波雷达的销售,往系统化的供应商集中正在博世的带领下成为行业发展趋势。

5.jpeg

图3:博世包括摄像头、毫米波雷达、超声波雷达以及制动系统的整体解决方案,资料来源:东北证券

(2)激光雷达技术

激光雷达是集激光、全球定位系统(GPS)和惯性导航系统(INS)三种技术于一体的系统,可以获得数据并生成精确的DEM(数字高程模型)。

激光雷达的厂商目前分为两大阵营:以美国Velodyne为代表的纯硬件激光雷达提供商,不提供算法产品,只向车企输出原始数据;以及以德国IBEO为代表的提供包括硬件和软件在内的整套自动驾驶解决方案的供应商。目前由于价格比较高昂的原因,激光雷达还无法在ADAS领域做到产业化的阶段,但因为激光雷达精度高、反应时间快、不受杂波影响等特性,随着技术的发展使得价格逐步降下来,未来对准确率及精度要求非常之高的自动驾驶领域必然更倾向于大规模使用激光雷达传感器。以目前激光雷达的行业进度来看,以Velodyne为代表的硬件提供商和以IBEO为代表的系统供应商还无法说是孰优孰劣,但随着行业的发展,从纯硬件的制造往一体化的系统供应转型是趋势。

4、多传感器融合是必然趋势

自动驾驶行业的终极目标是做到无人驾驶(顶级自动驾驶),而无人驾驶对安全性的要求极高,因此从感知端传感器的角度出发,汽车上每多一种传感器融合使用,汽车相应的探测精度越高,而安全性也越强,因此未来做到毫米波雷达、摄像头、激光雷达、红外探测仪等多种传感器的融合是必然趋势。

5、高精度地图的竞争刚刚开始

作为智能化汽车发展的必要条件,高精度地图的绘制留给了汽车工业一个庞大的工程。由于目前GPS定位技术的误差在米级以上,目前市面上已有的导航地图对精度要求较低,精确到米的低端地图已经可以满足领路的需求。

然而智能化汽车对地图精度有更高的要求,需要精确到厘米级,用以弥补汽车传感器技术和应对策略方面的不足。同时,高精度地图还需要详细的道路坡度、曲率、车道数量、车道类型等与车道及车道线相关的数据及属性。然而目前地图供应商对道路描绘的细致程度都没法满足高精度地图的需求,即便是谷歌,也只是绘制了全美640万公里道路中的3220公里而已。加之城市路面修建和城市改道的持续,后续图商还要进行定期和不定期的道路状况更新工作,这都对图商提出了更高的要求。

表2:基础ADAS地图与高精度地图的对比

4.jpeg

资料来源:上海科学技术情报研究所整理

2015年8月,诺基亚在众多竞争者中,选择将国际领先的高精度HERE地图以28亿欧元的价格出售给了出价不是最高的德系三强(宝马、奥迪和梅赛德斯)。其背后的原因正是因为看中了高精度地图在自动驾驶领域的光明前景。HERE当前收录了全球近200个国家的地图数据,在97个国家提供语音导航,在41个国家提供实时交通信息,并且每天还可以利用8万多个数据源对地图进行270万次更新。尤其在汽车车载导航市场,HERE更是占据了超过80%的份额,是全球领先的地图和位置服务供应商之一。

荷兰高精度地图TomTom覆盖全球范围内超过109个国家,超过3600万公里的道路,为全球客户提供超过30种语言的系统菜单,超过60种系统语言。TomTom对自动驾驶的研究也一直保持在前沿,其车道级高精度定位技术建立在TomTom高精度地图和车道级点云地图(RoadDNA)数据之上。在车辆实际运行过程中,定位算法会将实时点云数据与RoadDNA进行匹配,计算高精度位置。该项技术可用于自动驾驶汽车的车道保持和路径规划中,TomTom的高精度地图还支持冗余技术,以应对天气、交通标志和道路的日常变化。

3.jpeg

图4:具备车道及交通流量信息的HERE高精度地图,资料来源:车云网

二、汽车网联化:车联网的演进路径中V2X为大势所趋

1、安全问题促进智能网联技术发展

在自动驾驶的两条技术路线中,不管是自主式还是网联式,从目前发展来看,企业均无法通过单一路线实现自动驾驶的目标。自主式方案不能充分模拟人体感觉、大规模应用成本较高,并且缺少城市环境的全方位扫描;网联式方案无法实现人车通信,需要较大的基础设施投资。因此,这两种方案均不能完全满足全工况完全自动驾驶的需要。直到特斯拉事故曝光才引发单车智能行车安全的信任危机,随着美国国家运输安全委员会对特斯拉事故调查的推进与特斯拉、Mobileye结束合作事件的持续发酵,自动驾驶汽车的安全性愈发成为业界最为关注的问题。

表3:国内外整车厂商、互联网企业、及电子零部件厂商在车联网领域的布局

2.jpeg

资料来源:国金证券研究所

根据普华永道最新的车联网研究报告显示,未来车联网的七个应用方向中,安全性与自动驾驶所占未来市场份额最大。为了提高自动驾驶车辆的安全性,车联网的协同决策成为了市场的刚性需求,智能网联汽车成为了未来的趋势。智能网联汽车=单车智能+车联网(V2X),电动化、智能化和网联化已经成为汽车工业发展不可逆的发展趋势。国内外整车厂商、互联网企业、及电子零部件厂商已纷纷展开在车联网领域的布局。

2、V2X是车联网演进的终极方向

V2X指网联汽车技术,包括V2V(车与车)、V2I(车与基础设施)、V2P(车与人)等。V2X通过帮助实现车与外界的信息交换,能够延伸车的感知能力,大幅降低交通事故、减少交通拥堵并实现汽车最佳能耗。根据NHTSA的预测,V2X能够避免80%左右的交通事故。在V2X技术的选择上,目前主要是DSRC与LTE-V2X两大流派。

由美国主导的DSRC在车联网V2X技术中比较成熟。DSRC采用5.9GHz频段内的75MHz频谱,是wifi的升级版,可以实现在特定小区域内(通常为数十米)对高速运动下的移动目标的识别和双向通信,例如车辆的“车-路”、“车-车”双向通信,实时传输图像、语音和数据信息,将车辆和道路有机连接。其通信系统主要由三部分构成:车载单元(OBU)、路侧单元(RSU)和专用通信链路。车载单元平时处于睡眠等待状态,在收到路边单元定期发送的信标服务表(BST),包括通信参数,通信概况以及可以应用的信息后被唤醒,开始与路边单元交换信息,从而实现车辆和道路之间的信息交互。

LTE-V是一种基于4G LTE的V2X通信技术,未来可以平滑演进到5G。这种通讯技术可以实现汽车之间、汽车与路侧设备之间快速组建通讯网络,而且通信延时大大降低。其由华为与高通两大蜂窝技术供应商主导。在LTE-V中,针对车辆应用定义了两种通信方式:集中式(LTE-V-Cell)和分布式(LTE-V- Direct)。集中式需要基站作为控制中心利用频谱进行蜂窝通信,主要用于车辆与路侧通信单元以及基站设备的通信;分布式也称为直通式LTE-Direct(LTE-D)及LTE D2D(Device-to- Device),无需基站作为支撑,是一种自组网络,可以在小范围内实现V2X通信,一般用于定义车辆之间的通信方式。从通信效果来讲,LTE-V可以实现汽车之间、汽车与路侧设备之间快速组建通讯网络,而且通信延时仅为几十毫秒。以60公里时速的车速为例,车辆距离可以控制在分米的级别,极大地提高了安全性。与DSRC相比,LTE-V在系统延时、容量、网络可靠性、基础设施完备性、高速移动场景等关键竞争力指标上有一定优势。

表4:LTE-V和DSRC技术区别

1.jpeg

资料来源:搜狐科技

随着LTE-V和DSRC技术标准的对决与融合成为行业发展的主旋律,要实现全工况完全自动驾驶的目标,必须有效融合自主式及网联式发展路线,共同推进自动驾驶时代的全面到来:一方是主机厂以及相关的电子零部件供应商,它们已经在DSRC技术上进行了超过十年的打磨,是DSRC标准制定的中坚力量,非常期望成为V2X行业未来的主导者;而另一方则是千方百计想要切入汽车市场分一杯羹的电信运营商及其相关供应商,它们对于LTE-V路线的推进力量无疑是庞大的,发展潜力更大。

相比较而言,DSRC经过十余年的发展技术上已经趋于成熟,另外标准的完备使得其在推广部署时占据先机,但相对而言DSRC采用的高频段穿透性不如低频信号,固体物质更易吸收5.9GHz的信号,很大程度上限制了城市环境下通信信号的传输范围。而以LTE蜂窝网络作为V2X的基础的LTE-V技术,因提供了更高带宽、更高的传输速率、更大的覆盖范围,并且拥有能重复使用现有的蜂巢式基础建设和频谱这一最大优势,因此,在现有基础设施上搭建V2X体系会在智能交通管理方面带来很大的隐形便利。

随着3GPP于 2017年4月发布LTE-V R14标准,IMT-2020(5G)推进组于5月成立C-V2X工作组加快我国车联网V2X技术融合创新发展、加强跨行业跨领域协同,C-V2X工作组于9月发布LTE-V2X测试规范,车联网商用化进程将进一步加快。

来源:第一电动网

作者:大道易行

返回第一电动网首页 >

57
最新评论
相关内容
特斯拉开始收集Model 3视频 为完善自动驾驶数据
特斯拉开始收集Model 3视频 为完善自动驾驶数据
 比亚迪:2020年推出L3级自动驾驶电动车
比亚迪:2020年推出L3级自动驾驶电动车
智能汽车成汽车业发展方向 自动驾驶安全性最受关注
智能汽车成汽车业发展方向 自动驾驶安全性最受关注
地方、国家测试规范相继发布 自动驾驶路测驶入快车道
地方、国家测试规范相继发布 自动驾驶路测驶入快车道
百度发布Apollo2.5版本,解锁高速卡车物流自动驾驶场景
百度发布Apollo2.5版本,解锁高速卡车物流自动驾驶场景
美国康涅狄格州将允许开展自动驾驶路测
美国康涅狄格州将允许开展自动驾驶路测