Autonomes Fahren ist die zukünftige Entwicklungsrichtung der Automobilindustrie. Unbemanntes Fahren bedeutet nicht autonomes Fahren. Autonomes Fahren wird je nach Grad der menschlichen Beteiligung in fünf Level von L1 bis L5 unterteilt. Unter unbemanntem Fahren versteht man insbesondere das autonome Fahren ohne menschliche Beteiligung, also autonomes Fahren im wahrsten Sinne des Wortes. Autonomes Fahren ist äußerst schwer zu realisieren. Autonomes Fahren umfasst eine Reihe industrieller Ketten, darunter künstliche Intelligenz, Sensoren und hochpräzise Karten. In der Branche herrscht allgemein die Meinung vor, dass autonomes Fahren in allgemeinen Szenarien kurzfristig nur schwer zu realisieren sein wird. Das heißt aber nicht, dass selbstfahrende Autos noch in weiter Ferne liegen. Der Schwierigkeitsgrad der Umsetzung autonomen Fahrens ist in verschiedenen Szenarien unterschiedlich. Für einige Szenarien mit relativ einfachen Verkehrsumgebungen ist eine kommerzielle Nutzung des autonomen Fahrens kurzfristig möglich. Beispielsweise in der Logistikbranche. Der Kern der Logistikbranche liegt in Sicherheit und Kosten. Der Einsatz unbemannter Logistikfahrzeuge als Fahrerersatz ist zum Schlüssel für die Entwicklung der Logistikbranche geworden. Lassen Sie uns über das Frachtszenario sprechen. Das Verkehrsszenario ist relativ einfach und das Fahrzeugverhalten ist unter den Einschränkungen vieler Regeln regelmäßiger. Aus dieser Perspektive wird der unbemannte Gütertransport in Hochgeschwindigkeitsszenarien früher umgesetzt werden als das autonome Fahren in städtischen Gebieten. Häfen sind ein wichtiges Szenario für Anwendungen des unbemannten Fahrens. In Häfen wie Qingdao, Xiamen und Tianjin werden bereits unbemannte und automatisierte Anwendungen eingesetzt und automatisierte Brückenkräne, Schienenkräne und andere Geräte in Betrieb genommen. Die Realisierung des unbemannten Fahrens von Hafentransportfahrzeugen wird den Automatisierungsgrad der Häfen weiter verbessern. Derzeit gibt es zwei Hauptlösungen für den horizontalen Transport in automatisierten Containerterminals. Eine Methode besteht darin, ein fahrerloses Transportfahrzeug und im Boden vergrabene Magnetnägel zu verwenden. Diese Lösung erfordert eine individuelle Anpassung und ist sehr teuer. Die andere ist die Lösung mit unbemannten Elektro-LKWs. Mithilfe der Technologie des unbemannten Fahrens kann der LKW den Container direkt an den gewünschten Ort liefern, wodurch die Transportwege verkürzt und die Kosten gesenkt werden. Die Arbeit im Bergbau findet in einer rauen und beengten Umgebung mit festen Arbeitswegen, monotonen und sich wiederholenden Inhalten und hohem Risiko statt. Daher gibt es nur wenige Fahrer, die bereit sind, in dieser Branche zu arbeiten. Dies bietet die Möglichkeit, autonomes Fahren im Bergbau anzuwenden. Allerdings müssen noch einige technische Herausforderungen gelöst werden. Im Bergbaugebiet gibt es viele Hindernisse, Sensoren funktionieren nicht richtig und die GPS-Signale sind schwach – ungünstige Bedingungen für unbemannte Fahranwendungen. Gleichzeitig müssen Bagger und Muldenkipper gut zusammenarbeiten und die Koordination der verschiedenen Fahrzeuge ist von entscheidender Bedeutung. Derzeit gibt es im Bergbaubereich große Durchbrüche bei der mechanisierten und unbemannten Technologie. Darüber hinaus wird erwartet, dass selbstfahrende Autos auch in Campus- und Car-Sharing-Szenarien zum Einsatz kommen. Die Routen im Park sind relativ festgelegt, aber es gibt dort eine große Anzahl von Menschen. Daher ist es notwendig, die automatischen Fahrrouten der Sightseeing-Busse und Shuttlebusse in Kombination mit dem Bau und der Planung des Parks sinnvoll zu gestalten. Die dringendsten Anwendungen des autonomen Fahrens für gemeinsam genutzte Autos sind das automatische Einparken und die automatische Aufnahme von Fahrgästen. Obwohl völlig autonomes Fahren in städtischen Gebieten noch immer schwer zu realisieren ist, werden die Arbeitskosten bei der Nutzung gemeinsam genutzter Fahrzeuge durch die Realisierung des automatischen Parkens und Aufnehmens von Passagieren erheblich gesenkt. Als Gewinner des Qingyun-Plans von Toutiao und des Bai+-Plans von Baijiahao, des Baidu-Digitalautors des Jahres 2019, des beliebtesten Autors von Baijiahao im Technologiebereich, des Sogou-Autors für Technologie und Kultur 2019 und des einflussreichsten Schöpfers des Baijiahao-Vierteljahrs 2021 hat er viele Auszeichnungen gewonnen, darunter den Sohu Best Industry Media Person 2013, den dritten Platz beim China New Media Entrepreneurship Competition Beijing 2015, den Guangmang Experience Award 2015, den dritten Platz im Finale des China New Media Entrepreneurship Competition 2015 und den Baidu Dynamic Annual Powerful Celebrity 2018. |
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