底盤線控系統(tǒng)

隨著智能駕駛技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，智能駕駛系統(tǒng)對底盤線控系統(tǒng)的需求急劇增加，底盤線控系統(tǒng)是這一切的基礎(chǔ)。

近年來，隨著芯片處理能力的快速發(fā)展，以及識別感應(yīng)裝置的性能提高與成本的降低，以提高車輛全性能為目的的駕駛輔助系統(tǒng)在類別和數(shù)量上都在增加。并且芯片、電機(jī)等技術(shù)的發(fā)展，也加大了底盤控制系統(tǒng)的開發(fā)，也為底盤控制系統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)積累以及初代產(chǎn)品量產(chǎn)成功帶來了信心。

無人車的場景理解

無人車的場景理解可進(jìn)一步分成靜態(tài)場景和動(dòng)態(tài)場景兩個(gè)部分。

（1）靜態(tài)理解：只考慮場景的靜態(tài)部分，不考慮運(yùn)動(dòng)的車輛和行人，從幾何拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。如路的寬度，車道的數(shù)量，車道線的位置，車道線的顏色等。

（2）動(dòng)態(tài)理解：主要考慮交通參與者，如車輛、行人所占據(jù)的車道和空間以及它們的運(yùn)動(dòng)軌跡和將來一段時(shí)間的運(yùn)動(dòng)預(yù)測。動(dòng)態(tài)場景理解必須把交通規(guī)則和障礙物的檢測跟蹤結(jié)合起來。

無人車的安全性

無人車的安全性也是不能忽視的一點(diǎn)。因此需要進(jìn)行安全性測試。安全性測試實(shí)際上是要解決一個(gè)小概率事件問題。因?yàn)槲覀冊趯?shí)驗(yàn)室里面能夠想到的交通場景是有限的，真實(shí)的交通場景變化是無窮的。因此，真實(shí)環(huán)境的無人車測試和實(shí)驗(yàn)室中的測試這兩者都缺一不可。

我們國內(nèi)已經(jīng)新建了好幾個(gè)無人車的測試基地。車輛行駛過程中的數(shù)據(jù)都會上傳到云端，云端基于數(shù)據(jù)改進(jìn)與更新算法，然后再來升級車的自動(dòng)駕駛性能。這應(yīng)該算是目前無人車走向?qū)嶋H應(yīng)用的一條可行的途徑。

無人車研發(fā)模式

在過去，由于沒有可量產(chǎn)性的線控底盤產(chǎn)品，一些企業(yè)面臨著改造成本高、控制精度低、系統(tǒng)可靠性差、通用性模塊性差等諸多難題，難以支撐大規(guī)模的無人車產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。

面對這一困難和現(xiàn)狀，提出了“通用化線控底盤 訂制化功能上裝”的無人車研發(fā)模式，實(shí)現(xiàn)“車身-底盤”分離設(shè)計(jì)思想，把無人車的整車執(zhí)行機(jī)構(gòu)、控制系統(tǒng)及控制算法都集成封裝在全線控底盤當(dāng)中，搭載高精度的動(dòng)力學(xué)控制軟件，實(shí)現(xiàn)高度的模塊化、集成化和通用化。

通過搭載不同功能模塊，可以快速的實(shí)現(xiàn)不同功能的無人車研發(fā)，從而實(shí)現(xiàn)無人物流車、無人配送車、無人巡邏車、無人零售車、無人清掃車等多功能無人車的廣泛應(yīng)用。