Science and Technology Review: Gedanken zum Prozess der automobilen Intelligenz und seinen Schlüsseltechnologien

Mit der rasanten Entwicklung der Internettechnologie, Kommunikationstechnologie, künstlichen Intelligenz und Computertechnologie ist Intelligenz zu einem Trend und einer Mode geworden. Von Smartphones und intelligenten Haushaltsgeräten bis hin zur intelligenten Fertigung und intelligenten Logistik in Unternehmen hat die Intelligenz alle Lebensbereiche der gesamten Gesellschaft durchdrungen. Vor dem Hintergrund von „Industrie 4.0“, „Intelligent Transportation“, „Smart City“ und „Internet +“ ist Automotive Intelligence zum wichtigsten Trend in der Entwicklung der Automobilindustrie geworden.

Seit dem 21. Jahrhundert hat die Entwicklung des Internets, der IT-Technologie und der intelligenten Technologie enorme Veränderungen im täglichen Leben der Menschen bewirkt und gleichzeitig den Bedarf der Menschen an intelligenten Produkten weiter gesteigert. Da Autos für den modernen Menschen ein wichtiges Fortbewegungsmittel sind, stellen die Menschen höhere Ansprüche an Sicherheit, Energieeinsparung, Umweltschutz, Bequemlichkeit, Komfort und andere Leistungen. Autos bringen den Menschen zwar Komfort und Geschwindigkeit, bringen aber auch eine Reihe von Problemen mit sich, beispielsweise Verkehrsunfälle, Verkehrsstaus in den Städten und Umweltverschmutzung. Aus Sicht des Landes und der Gesellschaft hängt die gesunde Entwicklung der Automobilindustrie nicht nur mit der Automobilindustrie selbst zusammen, sondern auch mit der Wirtschaft, der Umwelt, der Beschäftigung und anderen Themen des Landes. Aus diesem Grund hat die Automobilintelligenz, deren Kern die Informatisierung und Automatisierung bildet, große Aufmerksamkeit erhalten. Noch bemerkenswerter ist, dass im Zuge des allgemeinen Trends hin zu intelligenten und vernetzten Autos neben den traditionellen Automobilunternehmen auch Internetunternehmen in den Automobilbau einsteigen und selbstfahrende Autos, Internetautos usw. in den Mittelpunkt der Aufmerksamkeit rücken. Wie werden traditionelle Automobilhersteller, die immer als „konventionell“ galten, angesichts dieses Entwicklungstrends dem aktuellen, sich schnell entwickelnden Trend zur Intelligenz begegnen?

In diesem Zusammenhang untersucht dieser Artikel den allgemeinen Trend der Automobilintelligenz, skizziert die entsprechenden Entwicklungspläne und den Branchenstatus im In- und Ausland, stellt zwei von Automobilunternehmen und der IT-Branche dominierte technische Wege vor, analysiert eingehend die Merkmale und die Bedeutung der Automobilintelligenz in verschiedenen Entwicklungsstadien, fasst die Herausforderungen zusammen, mit denen sie konfrontiert ist, und unterbreitet Vorschläge für ihre technologische Entwicklung.

Hintergrund der Automobilintelligenz

Zwar haben Autos den Lebensstandard der Menschen verbessert, doch haben sie auch zunehmend ernstere soziale Probleme in den Bereichen Energie, Umwelt, Sicherheit und Verkehrsüberlastung mit sich gebracht. China ist zum weltweit größten Rohölimporteur und zum zweitgrößten Ölverbraucher geworden. Derzeit beträgt der Kraftstoffverbrauch chinesischer Autos etwa ein Drittel des gesamten Ölverbrauchs. Dieser Anteil dürfte bis 2020 auf 57 % steigen. Daher ist die Frage, wie sich die Energienutzung effektiv verbessern, der Energieverbrauch senken und die Abgasemissionen reduzieren lassen, eine enorme Herausforderung für das Land und die Industrie. Was Verkehrsstaus betrifft, so beliefen sich die durch Verkehrsstaus in China verursachten wirtschaftlichen Verluste nach Angaben des Verkehrsministeriums aus dem Jahr 2014 auf 250 Milliarden Yuan, was 20 Prozent des verfügbaren Einkommens der städtischen Bevölkerung entspricht. Darüber hinaus verursachten Verkehrsstaus laut einem 2017 von INRIX, einem US-amerikanischen Verkehrsinformationsdienstleistungsunternehmen, veröffentlichten globalen Verkehrsranking-Bericht in den Vereinigten Staaten im Jahr 2016 Schäden in Höhe von rund 300 Milliarden US-Dollar. Unter den Städten mit den meisten Staus war Los Angeles im Bericht mit einer Staudauer von 104 Stunden pro Person die Stadt mit den meisten Staus. Was die Sicherheit betrifft, so gab es laut Statistiken der US-amerikanischen National Highway Traffic Safety Administration im Jahr 2015 35.092 Todesopfer bei Verkehrsunfällen, 2.348 mehr als im Jahr 2014. Der Anstieg um 7,2 % war der stärkste in den letzten 50 Jahren. Im Jahr 2015 beliefen sich die wirtschaftlichen Schäden durch Verkehrsunfälle in Europa auf zwei Prozent des BIP.

Intelligente Autos, die auf Automatisierungs- und Informationstechnologie basieren, verfügen über ein großes Potenzial zur Lösung von Energie-, Sicherheits- und Umweltproblemen und haben daher große Aufmerksamkeit erregt. Derzeit besteht folgender Konsens über die Intelligenz von Autos: Durch den Einsatz autonomer Fahrtechnologie können 90 % der durch menschliches Handeln verursachten Verkehrsunfälle reduziert werden. Durch Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikation und intelligente Geschwindigkeitsplanung kann die Straßenverkehrsrate in der frühen Phase der intelligenten Entwicklung um mehr als 10 % erhöht werden, und in der hochautomatisierten Phase kann die Straßenkommunikationsrate um 50–90 % gesteigert werden. Im Hinblick auf Energieeinsparung und Emissionsreduzierung kann der Energieverbrauch durch sparsames Fahren und eine insgesamt intelligente Verkehrsplanung um mindestens 15–20 % gesenkt werden. Darüber hinaus haben die Anwendung neuer Technologien im Bereich der elektronischen Information in den letzten Jahren sowie die rasante Entwicklung des Internets der Dinge, von Big Data, des mobilen Internets, der Automatisierung und intelligenter Technologien gute technische Voraussetzungen für die Intelligenz im Automobilbereich geschaffen. Daher bilden die Probleme, die herkömmliche Fahrzeuge mit sich bringen, die neuen Ziele und Anforderungen an die Automobilentwicklung sowie die durch die technologische Entwicklung ermöglichte Möglichkeit einer intelligenten Umsetzung die Zug- und Antriebskraft für die Entwicklung intelligenter Fahrzeuge. In diesem Umfeld ist die Automobilintelligenz zu einem Brennpunkt in der Entwicklung der Branche geworden und führt zu enormen Veränderungen in der Branche.

Zu diesem Zweck haben Länder auf der ganzen Welt entsprechende Forschungspläne zur intelligenten Fahrzeugvernetzung formuliert und die Europäische Union, die Vereinigten Staaten und Japan haben Richtlinien und Vorschriften erlassen, um die Entwicklung intelligent vernetzter Fahrzeuge zu fördern. China hat in „Made in China 2025“ auch das Gesamtziel intelligenter Automobiltechnologie klar formuliert, nämlich die Formulierung von Chinas Standards für autonomes Fahren: basierend auf der Fusion von Informationen aus mehreren Quellen, der Integration mehrerer Netzwerke, der Verwendung künstlicher Intelligenz, Deep Mining und automatischer Steuerungstechnologie, in Verbindung mit intelligenter Umgebung und Zusatzeinrichtungen, um autonomes Fahren zu erreichen; kann Reisemuster ändern, Staus beseitigen und die Straßenauslastung verbessern; Autos, die mit automatischen Fahrsystemen ausgestattet sind, haben einen um 10 % niedrigeren Gesamtenergieverbrauch als herkömmliche Autos, einen um 20 % geringeren Emissionsausstoß, eine um 80 % geringere Zahl von Verkehrsunfällen und praktisch keine Verkehrstoten mehr. Nach „Made in China 2025“ haben das Ministerium für Industrie und Informationstechnologie, die Nationale Entwicklungs- und Reformkommission, die Nationale Verwaltung für Vermessung, Kartierung und Geoinformation sowie andere relevante Ministerien und Kommissionen eine Reihe von Richtlinien erlassen, um die Entwicklung intelligenter Autos unter mehreren Gesichtspunkten zu fördern, etwa intelligente Autos, Vernetzung, intelligente Fertigung, Erfassung von Karteninformationen und Big Data.

Zwei technische Wege zur Automobilintelligenz

Derzeit gibt es zwei verschiedene technische Ansätze für die Intelligenz von Autos: Der eine besteht darin, den Grad der Automatisierung des Autofahrens schrittweise zu verbessern, hauptsächlich durch Automobilunternehmen; Der andere Weg ist die Entwicklung der Technologie für unbemanntes Fahren, die hauptsächlich von wissenschaftlichen Forschungsinstituten und IT-Unternehmen vorangetrieben wird.

Den Grad der Fahrautomatisierung schrittweise verbessern

Der technische Weg, der auf eine schrittweise Verbesserung des Automatisierungsgrads von Automobilen abzielt, ist die Hauptidee der Automobilunternehmen, um den Intelligenzprozess voranzutreiben. Aus Sicht der Automobiltechnologie verbessert sich der Automatisierungsgrad von Automobilen ständig und entwickelt sich in die intelligente Richtung des assistierten Fahrens, des teilautomatisierten Fahrens, des hochautomatisierten Fahrens und des vollautomatisierten Fahrens.

Während der Phase des assistierten Fahrens ist der Fahrer der Hauptcontroller des Fahrzeugs und die Maschine unterstützt den Fahrer, um die Fahrbelastung zu reduzieren. Aus der Perspektive der Fahrrechte bzw. der Fahrabsicht liegt das endgültige Fahrrecht beim Fahrer (Abbildung 1). Zu den Fahrassistenztechnologien, die derzeit in serienmäßig hergestellten Personenkraftwagen verbaut sind, gehören die Querstabilitätskontrolle und die elektrische Servolenkung. Einige Autos der Oberklasse sind mit automatischer Einparkhilfe, adaptiver Geschwindigkeitsregelung, Spurhalteassistent usw. ausgestattet. In der Phase des teilautomatisierten Fahrens wird der Automatisierungsgrad des Fahrzeugs weiter verbessert und es kann unter bestimmten Arbeitsbedingungen für kurze Zeit gesteuert werden. Zu diesem Zeitpunkt verfügt das Auto über eine gewisse Fähigkeit, autonome Entscheidungen zu treffen (Abbildung 2). Derzeit investieren die großen Automobilhersteller massiv in die Entwicklung teilautonomer Fahrtechnologien mit der Fähigkeit, bestimmte Arbeitsbedingungen (niedrige Geschwindigkeit) zu bewältigen, darunter Notbremsen zur Kollisionsvermeidung, ferngesteuertes Einparken per Mobiltelefon, Stauverfolgung, Spurhaltesteuerung usw. In der Phase des hochautomatisierten Fahrens und der endgültigen Phase des vollautomatisierten Fahrens verfügt das Fahrzeug über ein hohes Maß an Autonomie. Das Auto kann autonom planen, entscheiden und steuern und kann die Fähigkeit erlangen, komplexe Arbeitsbedingungen zu bewältigen und sogar vollautomatisch zu fahren (Abbildung 3).

Die Intelligenz von Automobilen hat sich parallel zur Entwicklung der Automobilelektronik herausgebildet. Die bedeutendste Veränderung ist der Anteil elektronischer Steuergeräte (ECUs) im Fahrzeugentwicklungsprozess. Die Automobilelektronik tauchte erstmals in Form von Röhrenradios auf, die Anfang der 1930er Jahre in Autos eingebaut wurden, als diese noch vollständig von Menschen gesteuert wurden. Mit dem Fortschritt der Technologie werden Mikrocomputer nach und nach in verschiedenen Subsystemen von Kraftfahrzeugen eingesetzt, um die Defizite menschlicher Fahrer auszugleichen und ihnen zu helfen, Fahraufgaben besser zu bewältigen. Gleichzeitig werden Fahrsicherheit, Komfort und Kraftstoffverbrauch verbessert (Abbildung 4). Heutzutage haben die großen Automobilhersteller ihre Autos mit einer Vielzahl von Fahrassistenzsystemen ausgestattet, und die Kosten für die Fahrzeugelektronik machen mittlerweile mehr als 45 % der Gesamtkosten des Autos aus. Es ist nicht schwer zu erkennen, dass Intelligenz auch zu einer der Entwicklungsrichtungen zukünftiger Automobile geworden ist und das ultimative Ziel dieses Entwicklungswegs darin bestehen wird, vollständig autonomes Fahren zu erreichen. Das Größenwachstum der Automobilelektronik ist in Abbildung 5 dargestellt.

Auf nationaler Ebene basieren die von verschiedenen Ländern herausgegebenen Klassifizierungsstandards für die Automatisierung intelligenter Fahrzeuge auf denselben allgemeinen Grundsätzen, unterscheiden sich jedoch im Detail leicht. In „Made in China 2025“ unterteilt China die Automatisierung intelligenter Autos in vier Stufen: Fahrassistenz (DA), Teilautomatisierung (PA), hochautomatisiertes Fahren (HA) und vollautomatisiertes Fahren (FA) und gibt für jede Stufe funktionale Definitionen. Typische Klassifizierungsstandards für intelligente Automobiltechnologie sind in Abbildung 6 dargestellt.

Entwicklungspfad der fahrerlosen Technologie

Die Technologie des autonomen Fahrens ist ein weiterer technischer Ansatz für die Intelligenz im Automobilbereich. Das Hauptmerkmal selbstfahrender Autos besteht darin, dass sie die schrittweise Entwicklung der Automobilautomatisierung überspringen und selbstfahrende Autos direkt realisieren. Die Forschung erfolgt überwiegend durch wissenschaftliche Forschungsinstitute und IT-Unternehmen und konzentriert sich auf die Demonstration von Technologien. Die Anwendungsbereiche können auf spezielle Szenarien wie geschlossene und halbgeschlossene Minen, Docks und große Logistikstandorte erweitert werden. In den letzten Jahren haben Länder wie die USA, Europa und Japan Forschungen zu selbstfahrenden Autos durchgeführt und einige Fortschritte erzielt.

Die Vereinigten Staaten sind das Land, das als erstes auf dem Gebiet selbstfahrender Autos forscht und über die fortschrittlichste Technologie verfügt. Auf nationaler Ebene stellt die Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) amerikanischen Automobilunternehmen, wissenschaftlichen Forschungseinrichtungen und Universitäten finanzielle Mittel zur Verfügung, um die Anwendung der Technologie für unbemanntes Fahren im militärischen Bereich zu untersuchen. Zu den spezifischen Projekten gehören: ALV-Projekt, DEMO-II-Plan, DEMO-III-Plan usw. Google ist derzeit das Unternehmen mit den bedeutendsten Errungenschaften auf dem Gebiet selbstfahrender Autos weltweit. Die selbstfahrenden Autos von Google wurden bereits über eine Million Kilometer auf der Straße getestet. Derzeit haben Nevada, Florida, Kalifornien, Texas, Michigan und die Hauptstadt Washington Gesetze erlassen, die selbstfahrende Autos auf den Straßen zulassen, allerdings sind diese derzeit auf Testzwecke beschränkt. Deutschland ist zudem eines der ersten Länder, das mit der Erforschung der autonomen Fahrtechnologie beginnt. Bereits in den 1980er Jahren begann die Universität der Bundeswehr in München in Kooperation mit Mercedes-Benz mit der Entwicklung autonomer Fahrzeuge. Eine repräsentative Leistung dieses Modells ist das selbstfahrende Auto Mercedes-Benz S500, das 2013 Langstreckentests mit autonomem Fahren auf Stadt- und Überlandstraßen absolvierte und dabei die Fahrt von Mrs. Bell, der Ehefrau von Mercedes-Benz, vor 125 Jahren nachstellte (Abbildung 7).

Obwohl das Ausland schon früh mit der Forschung im Bereich des autonomen Fahrens begonnen und massiv investiert hat, ist der technologische Abstand zwischen China und dem Ausland auf diesem Gebiet nicht sehr groß. Die Nanjing University of Science and Technology, das Beijing Institute of Technology, die Tsinghua University, die Hefei Institutes of Physical Science, die Chinese Academy of Sciences, die Xi'an Jiaotong University, das Military Transportation College, die Shanghai Jiaotong University, die Hunan University und andere Institutionen haben eine Reihe von Forschungsfortschritten bei Schlüsseltechnologien für selbstfahrende Fahrzeuge erzielt. Die National University of Defense Technology forscht seit den 1980er Jahren an selbstfahrenden Autos und entwickelte 2003 erfolgreich das „Hongqi Flagship Autonomous Driving System“. Das System verfügt über eine autonome Überholfunktion unter normalen Verkehrsbedingungen auf Autobahnen und seine maximale stabile autonome Fahrgeschwindigkeit erreicht 130 km/h. Im Jahr 2006 wurde die neue Generation des selbstfahrenden Autos Hongqi HQ3 erfolgreich entwickelt. Das Auto nahm im September 2006 an der Northeast Asia Investment and Trade Expo teil und war als Chinas fortschrittlichste technologische Errungenschaft Teil der russischen Aktivitäten zum „Jahr Chinas“ im Januar 2007. Im Jahr 2011 wurde die unbemannte Langstreckenfahrt von Changsha nach Wuhan abgeschlossen. Den Forschungsergebnissen dieser Forschungseinrichtungen und wissenschaftlichen Forschungsinstitute zufolge hat die Technologie für selbstfahrende Autos in China zwar große Fortschritte gemacht, es bestehen jedoch noch viele Schwierigkeiten. Besonders auffällig sind Probleme wie das unzureichende technische Niveau, die Abhängigkeit von Importen bei Schlüsselkomponenten sowie mangelhafte Richtlinien und Vorschriften.

Obwohl die Technologie des autonomen Fahrens schon seit langem Beachtung findet und große Fortschritte erzielt hat, werden selbstfahrende Autos, wenn sie als Fortbewegungsmittel für Menschen eingesetzt werden sollen, aus der Perspektive einer tatsächlichen Förderung und großflächigen Anwendung mit Problemen wie Gesetzen, Unfallhaftung und Fahrspaß konfrontiert sein. Allerdings kann die Technologie des autonomen Fahrens in allen Phasen des intelligenten Fahrzeugbaus eine wichtige Rolle spielen. Beispielsweise können szenariobasierte Funktionen und Technologien wie Sensorwahrnehmung, Spurverfolgung, Pfadoptimierung und aktive Hindernisvermeidung in der fahrerlosen Technologie in bestimmte Phasen des progressiven Entwicklungspfads übertragen werden (Abbildung 8).

Konnektivität im Prozess der Automobilintelligenz

Vernetzte Autos

In den letzten Jahren dringen mit der Entwicklung neuer Technologien im Bereich der elektronischen Information neue Technologien wie das Internet der Dinge, Cloud Computing, Big Data und mobiles Internet in traditionelle Branchen vor. In der Automobilindustrie heißt der entsprechende Trend Fahrzeugvernetzung. Unter Fahrzeugvernetzung versteht man die Fähigkeit von Fahrzeugen, die Umgebung wahrzunehmen, Entscheidungen zu treffen und Bewegungen auf der Grundlage kommunikativer Verbindungen zu steuern. Im Umfeld des Internets der Fahrzeuge bilden Informationen wie Fahrzeugstandort, Geschwindigkeit und Route ein riesiges interaktives Netzwerk. Durch das Global Positioning System (GPS), die Radiofrequenz-Identifikation (RFID), Sensoren, Kamerabildverarbeitung und andere Geräte können Fahrzeuge ihre eigenen Umgebungs- und Statusinformationen sammeln. Durch die Internettechnologie können alle Fahrzeuge ihre verschiedenen Informationen an den Zentralprozessor übermitteln. Mithilfe von Computertechnologie können diese zahlreichen Fahrzeuginformationen analysiert und verarbeitet und dann von den Fahrzeugen genutzt werden. Aus der Perspektive der Automobilbranche ermöglicht das Internet der Fahrzeuge die Kommunikation zwischen Fahrzeugen, zwischen Fahrzeugen und Basisstationen sowie zwischen Basisstationen. Dadurch werden eine Reihe von Verkehrsinformationen wie Echtzeit-Straßenbedingungen, Straßeninformationen, Fußgängerinformationen usw. abgerufen und letztendlich Funktionen wie die Verbesserung der Fahrsicherheit, die Reduzierung von Staus, die Verbesserung der Verkehrseffizienz und die Bereitstellung von Unterhaltungsinformationen im Fahrzeug erreicht.

Das Internet der Fahrzeuge ist eine Technologie, die das Fahrzeugnetzwerk (Aufbau eines standardisierten Fahrzeugnetzwerks durch Anwendung ausgereifter Bustechnologie), das mobile Internet im Fahrzeug (das Fahrzeugterminal ist über Kommunikationstechnologie drahtlos mit dem Internet verbunden) und das Fahrzeugnetzwerk (ein dynamisches Netzwerk basierend auf dedizierter Nahbereichskommunikationstechnologie (DSRC) und drahtlosem LAN) integriert. Was das Fahrzeug selbst betrifft, sind die Hauptfunktionen des Internets der Fahrzeuge: 1) Informationsdienste und -verwaltung, die sich hauptsächlich in Fahrzeugdiensten und Internetunterhaltung widerspiegeln; 2) Verbesserung der Sensorik und Wahrnehmungsbedingungen des Fahrzeugs, Bereitstellung umfangreicherer externer Ressourcen und Referenzen für die autonome Planung und Entscheidungsfindung des Fahrzeugs (wie Verkehrsinformationen, geografische Straßeninformationen, Technologie zum Informationsaustausch zwischen Fahrzeug und Außenwelt (V2X), Big Data, Cloud Computing usw.); Das Auto wird dadurch sicherer, energieeffizienter und komfortabler. Natürlich kann das Internet der Fahrzeuge auch soziale Funktionen wie intelligentes Verkehrsmanagement und Notfallrettung bereitstellen (Abbildung 9).

Es ist erwähnenswert, dass der Begriff „intelligent vernetzte Autos“ nicht mehr nur der Automobilindustrie vorbehalten ist. Zahlreiche IT-Technologieunternehmen haben sich zudem der Erforschung intelligenter Autos, selbstfahrender Autos und Fahrzeugvernetzungstechnologien verschrieben. Eine Reihe von Technologieunternehmen wie Google und Baidu haben ebenfalls ihre eigenen selbstfahrenden Autos auf den Markt gebracht. Doch genau wie die beiden oben genannten technischen Wege der Automobilintelligenz möchten Internet- und IT-Unternehmen den Benutzern tatsächlich ein Cockpit bieten, das mit der Welt verbunden, komfortabel und warm, unterhaltsam und zuverlässig ist. Voraussetzung für die Realisierung einer solchen Funktion ist der hohe Automatisierungsgrad des Fahrzeugs (Hosting-Technologie) oder sogar die Realisierung des unbemannten Fahrens. Daher konzentrieren sich Internet- und IT-Unternehmen im Vergleich zu den Denkweisen traditioneller Automobilhersteller eher auf autonomes Fahren und rein elektrische Antriebe, um die technologischen Barrieren traditioneller Automobilunternehmen zu umgehen. Aufgrund der komplexen Straßenverkehrsumgebung ist unbemanntes Fahren kurzfristig nicht realisierbar. Daher werden sich Internet- und IT-Unternehmen in ihrer Forschung auf Technologien wie intelligente Sensorik, RFID-Radiofrequenzidentifikation und Kommunikation konzentrieren, die für die intelligente Vernetzung der Zukunft erforderlich sind. Zudem werden sie aktiv nach Kooperationen mit Automobilherstellern suchen, um diese mit drahtlosen Kommunikationsnetzen, hochpräzisen Karten und anderen Diensten zu versorgen.

Konnektivität eröffnet neue Möglichkeiten für intelligente Prozesse

Betrachtet man die Entwicklung der Automobilintelligenz aus der Perspektive der Steuerungstechnologie, besteht die Technologie der Automobilintelligenz hauptsächlich aus Wahrnehmung, Planung, Entscheidungsfindung und Steuerung. Hinsichtlich der Wahrnehmung und Informationsaufnahme gibt es im Wesentlichen zwei Arten: fahrzeugmontiert und vernetzt. In den frühen Phasen der intelligenten Entwicklung wird die Fahrzeug-zu-Fahrzeug- und Fahrzeug-zu-Straße-Kommunikation normalerweise nicht berücksichtigt, und die intelligente Steuerung automatisierter Fahrzeuge basiert auf Informationen von Bordradaren, Kameras und anderen Quellen. Die Einschränkungen fahrzeugmontierter Lösungen liegen vor allem darin, dass keine umfassenden Informationen über die umgebende Fahrumgebung gewonnen werden können, dass groß angelegte Anwendungen teuer sind und dass keine Rundum-Erfassung der städtischen Umgebung möglich ist.

Mit dem zunehmenden Automatisierungsgrad, insbesondere in den Phasen des hochautomatisierten und völlig unbemannten Fahrens, führen die Nachfrage nach autonomem Fahren und die zunehmend komplexere Straßenverkehrsumgebung zu höheren Anforderungen an die Umgebung. Die Intelligenz der Transportsysteme und die Vernetzung der Automobile ermöglichen es, diesen Bedarfsraum zu füllen. In intelligenten Transportsystemen und Fahrzeugnetzwerken können Fahrzeuge, die auf Hochgeschwindigkeitskommunikationseinrichtungen und einheitlichen Kommunikationsprotokollen basieren, die komplexe Verkehrsumgebung, geografische Straßeninformationen, Informationen zu den umliegenden Fahrzeugen und Fußgängerinformationen vollständig wahrnehmen und verstehen und so eine autonome Planung und Entscheidungsfindung erreichen. Aus Kontrollsicht kann diese Möglichkeit als vollständiger Zugriff auf externe Informationen ausgedrückt werden (Abbildung 10).

Schlüsseltechnologien für die Entwicklung intelligenter Fahrzeuge

Ein intelligentes Auto ist ein umfassendes System, das Umweltwahrnehmung, Planung und Entscheidungsfindung, Ausführungssteuerung und mehrstufiges assistiertes Fahren integriert. Die Forschung an intelligenten Fahrzeugen erfordert den umfassenden Einsatz mehrerer Hochtechnologietechnologien wie Computer, moderne Sensoren, Informationsfusion, künstliche Intelligenz in der Kommunikation und fortschrittliche automatische Steuerung. Zu den Schlüsseltechnologien für die Entwicklung intelligenter Fahrzeuge zählen die Umgebungswahrnehmungstechnologie, die Technologie zur kollaborativen Fahrzeugsteuerung und Fahroptimierung, die Technologie zur Mensch-Maschine-Interaktion und Fahrberechtigungszuweisung, Datensicherheit und Plattformsoftware und -infrastruktur, technische Vorschriften und Verifizierungsplattformen usw. Im Folgenden werden die drei Ebenen erläutert: Sensorwahrnehmung, Entscheidungsfindung und Steuerung sowie Hilfsplattform und -technologie.

Sensorische Wahrnehmungsebene

Auf der Ebene der Sensorwahrnehmung gibt es hauptsächlich Technologien zur Umgebungswahrnehmung und Multisensor-Informationsfusion, Technologie zur intelligenten Wahrnehmung und Online-Erkennung, Methoden zur Schätzung des Fahrzustands von Fahrzeugen, Vorhersage des Verhaltens von Verkehrsfahrzeugen und Fußgängern, fahrzeugmontierte und vernetzte Informationsfusionstechnologie, Technologie zur Integration von V2X-Kommunikationsmodulen usw. Auf dieser Ebene besteht die Hauptfunktion und der Hauptzweck darin, Bordsensoren wie Laser, Millimeterwellen, Ultraschallradar, Kamera und aus mehreren Quellen stammende Daten aus dem Internet der Fahrzeuge zu verwenden, um dem Fahrzeug die notwendigen Bedingungen für Planung und Entscheidungsfindung zu bieten. Auch die Verbesserung der Zuverlässigkeit, Sicherheit, Genauigkeit und Glaubwürdigkeit von Informationen muss umfassend berücksichtigt werden.

Entscheidungs- und Kontrollebene

Entscheidungsfindung und Kontrolle sind die Kernbestandteile des autonomen Fahrens von Automobilen. Der Zweck der Planung und Entscheidungsfindung besteht darin, die gesammelten Informationen weiter zu verarbeiten, auf Grundlage der erhaltenen Informationen Pläne und Entscheidungen zu treffen und assistiertes Fahren und autonomes Fahren zu realisieren.

Entscheidungs- und Kontrollarchitektur. Die Netzwerkarchitektur und Steuerung intelligenter Fahrzeuge sind in Abbildung 11 dargestellt. Es ist ersichtlich, dass die Planungsentscheidungsebene und die Ausführungssteuerungsebene das obere und untere Steuerungsgerüst des Fahrzeugs bilden. Die übergeordnete Planung und Entscheidungsfindung erfolgt im Fahrzeugsteuergerät. Die Aufgabe des Entscheidungssystems besteht darin, Fahrverhalten, Streckenplanung, Geschwindigkeitsplanung und andere Aspekte auf Grundlage der globalen Fahrziele, des Fahrzeugstatus und von Umgebungsinformationen festzulegen. Der Entscheidungsmechanismus soll sich unter Wahrung der Sicherheit an möglichst viele Arbeitsbedingungen anpassen und die richtigen Entscheidungen treffen, die komfortabel, energiesparend und effizient sind. Die untere Ausführungsebene kann entsprechend ihrer Funktionen in die lateralen und vertikalen Systeme Lenkung, Antrieb, Bremsen und Aufhängung unterteilt werden. Wie die Ausführungsebene auf niedrigerer Ebene schnell auf Anweisungen der Planungsebene auf höherer Ebene reagieren und diese ausführen kann, ist ebenfalls ein zentrales Thema, das bei der Entwicklung intelligenter Systeme untersucht werden muss. Aus Sicht der Steuerungsarchitektur wird intelligentes Fahren im Automobilbereich daher auf Fahrzeugebene gesteuert, und die Voraussetzung zum Erreichen dieses Ziels ist eine koordinierte Steuerung auf Fahrzeugebene. Zu den Schlüsseltechnologien zählen die Technologie zur kollaborativen Fahrzeugsteuerung und Fahroptimierung, die Theorie und Methoden der Mehrzieloptimierung, die autonome Bewegungsentscheidungsfindung des Fahrzeugs und die hochpräzise Steuerung der Längs- und Querspur, eine Energiespartechnologie, die Fahrzeug- und Umgebungsinformationen integriert, eine Technologie zum Hochgeschwindigkeits-Nahbereichsfolgefahren/Konvoifahren und eine Technologie zur Hindernisvermeidung im Notfall für Fahrzeuge unter extremen Arbeitsbedingungen.

Entscheidungsfindungs- und Kontrollmethoden. Aus der Perspektive praktischer Ingenieurmethoden werden Entscheidungsfindung und Steuerung hauptsächlich in Entscheidungsfindungs- und Steuerungsmethoden unterteilt, die auf künstlicher Heuristik und autonomem Lernen basieren. Derzeit werden in herkömmlichen Fahrzeugen im Allgemeinen künstlich inspirierte Steuerungen verwendet, bei denen die meisten Steuerungssysteme hauptsächlich auf bestimmten Gesetzen oder Regeltabellen beruhen. Diese Methode ist gut in der Technik anwendbar, die Kontrollstruktur ist jedoch einfach und kann nur Ergebnisse innerhalb der Erwartungen verarbeiten. Mit der zunehmenden Automatisierung von Fahrzeugen werden neue Anforderungen an die autonomen Entscheidungsfindungsfähigkeiten des Fahrzeugs gestellt. Autos müssen nicht nur Planungsentscheidungen unter bestimmten Arbeitsbedingungen treffen, wie etwa beim Überholen, Cruisen, Folgen eines Fahrzeugs usw., sondern müssen auch über Online-Lernfunktionen verfügen, um sich an komplexere Straßenverkehrsumgebungen und unvorhersehbare Arbeitsbedingungen anzupassen. Diese Fähigkeit ist auch für die Realisierung des unbemannten Fahrens eine unverzichtbare Fähigkeit. Gleichzeitig kommt es nach einer gewissen Betriebszeit des bestehenden Fahrzeug-Steuersystems zu Problemen wie Alterung und Verschleiß der Komponenten, die dazu führen, dass die Kalibrierungsparameter im Werk nicht mehr optimal sind, was zu einer Verschlechterung der Steuerleistung führt. Die „Autonomie“ eines Autos kann sich auch in der Selbstwartung und -anpassung widerspiegeln. Das automatische Steuerungssystem des Fahrzeugs muss außerdem mit intelligenten Algorithmen kombiniert werden, um basierend auf den Fahrdaten und der Leistungsbewertung des Fahrzeugs eine intelligente Anpassung (Selbstkalibrierung), Diagnose und Wartung durchzuführen. Angesichts der Tatsache, dass die Recheneinheit mit einem einzelnen, im Fahrzeug montierten Steuerungssystem als Kern die Anforderungen des Echtzeit-Computings nicht mehr erfüllen kann, haben Methoden zur automatischen Entscheidungsfindung durch Computer mithilfe künstlicher Intelligenz (Zustandsmaschinen, Entscheidungsbäume, Deep Learning, Reinforcement Learning usw.), Big-Data-Technologie und Cloud-Computing allmählich die Aufmerksamkeit der Menschen auf sich gezogen.

Mensch-Maschine-Interaktion und Fahrrechtsvergabe. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie für assistiertes Fahren und automatisiertes Fahren ist die Beziehung zwischen Auto und Fahrer sehr kompliziert geworden. Verschiedene aktive Fahrzeugsteuerungssysteme, die auf der Wahrnehmung von Umgebungsinformationen basieren, und Fahrer mit unterschiedlichen Persönlichkeiten bilden zusammen eine parallele binäre Steuerung intelligenter Autos und bilden eine dynamische interaktive Beziehung zwischen Mensch und Auto. Obwohl die Intelligenz von Automobilen große Fortschritte gemacht hat, ist echtes fahrerloses Fahren kurzfristig schwer zu erreichen. Daher werden intelligente Autos auch in Zukunft noch lange mit der Situation konfrontiert sein, dass Mensch und Fahrzeug gemeinsam gesteuert werden. Mit der zunehmenden Automatisierung von Autos und der Ausweitung autonomer Entscheidungsbefugnisse werden die Absichten des Autos und die Absichten der Menschen zwangsläufig miteinander verknüpft und eingeschränkt. Gleichzeitig handelt es sich bei Automobilen im Gegensatz zu anderen Industrieprodukten um Produkte mit stark personalisierten Ansprüchen. Die Akzeptanz der Benutzer hinsichtlich der autonomen Entscheidungsfindung und Steuerung eines Autos ist ein wichtiger Indikator für den Wert eines Autos. Daher ist die Einführung eines humanisierten und personalisierten intelligenten Steuerungssystems für Kraftfahrzeuge zur Erzielung einer optimalen Gesamtleistung von Mensch, Fahrzeug und Umwelt ein zentrales Problem, das bei der Entwicklung intelligenter Automobiltechnologie dringend gelöst werden muss.

Verglichen mit den hochentwickelten Wahrnehmungs- und Steuerungsfähigkeiten des Fahrzeugs ist das menschliche Fahrverhalten durch Unschärfe, Verschlechterung und Personalisierung gekennzeichnet. und im Vergleich zu Menschen verfügen Fahrzeuge über relativ schwache Lernfähigkeiten und schlechte Entscheidungsfähigkeiten für unbekannte und komplexe Arbeitsbedingungen. Daher gibt es bei der Mensch-Fahrzeug-Interaktion und beim Mensch-Maschine-Co-Fahren zwei Ebenen der Aufgabenteilung: Die erste ist der Wechsel der Fahrrechte zwischen dem Fahrer und der Maschinensteuerung; Die zweite besteht in der Verschmelzung der Fahrrechte zwischen dem Fahrer und der Maschinensteuerung. Aus der Perspektive des Wechsels der Fahrberechtigung sind der Zeitpunkt des Wechsels, die reibungslose Durchführung des Wechsels sowie die Anpassungsfähigkeit und Akzeptanz des Fahrers während des Wechsels wichtige Punkte, die berücksichtigt werden müssen. Bei der Analyse aus der Perspektive der Integration von Fahrrechten muss der Schwerpunkt auf die Eingriffe der Maschinensteuerung in die menschliche Bedienung, die Auswirkungen der Maschinensteuerung auf das menschliche Fahrerlebnis und die Eingriffe des Fahrers in das Steuerungssystem gelegt werden. Daher beinhalten die Probleme der Human-Machine-Interaktion und der Allokation von Fahrrechten hauptsächlich wichtige Themen wie integrierte Modellierungsmethoden der Dynamik des Menschen-Maschinen, das Mitfahren von Menschen-Maschinen, die benannten Antriebsstrategien, die Ausgleichsmethoden zwischen Menschen und Maschinenversagen, Bewegungsstabilitätstheorie und Bewertungsmethoden des Systems von Menschen und Vehicle-Environment geschlossene Lop-Lop-SOP usw. usw.

Unterstützende Plattformen und Technologien

Informationssicherheitstechnologie. Die Konnektivität von Fahrzeugen bringt bessere Anwendungserfahrung und intelligente Möglichkeiten mit sich, bringt aber auch neue Sicherheitsrisiken in Internetverbindungen mit sich. Aus technischer Sicht wurden Probleme mit der Informationssicherheit nicht berücksichtigt, als das Automobilnetzwerk entwickelt wurde, und mit der Anzahl der elektronischen Steuereinheiten (ECUs), die die Fahrzeuge allmählich steuern, stieg die Anzahl der Angriffspunkte. Automobilinformationssysteme sind zu einem wichtigen Entwicklungsbereich in der Automobilindustrie geworden, und die Lösung dieses Problems ist auch ein Schwellenwert für die Realisierung intelligenter und vernetzter Fahrzeuge. Informationssicherheitstechnologie, einschließlich Automobilinformationssicherheitsmodellierungstechnologie, dreidimensionales Sicherheitssystem der Datenspeicherung, Übertragung und Anwendung, Methoden zur Sicherheit von Automobilen Information, Informationssicherheit, Notfallmechanismus für Anfälligkeit von Informationssicherheit, usw. Der Bericht weist darauf hin, dass die Bedrohungen für Informationssicherheitsbedrohungen von intelligenten Fahrzeugen hauptsächlich Sicherheitsbedrohungen von TSPs (Automobil-Telematik-Dienstleister), App-Sicherheitsbedrohungen für Apps, T-Box (Telematics Box) für die Sicherheitsbedrohungen für Sicherheitsbedrohungen im Fahrzeug, die Bedrohungen für die Sicherheitsdrohungen im Fahrzeug und die Sicherheitsdrohungen für die Sicherheitsdrohungen im Fahrzeug und die Sicherheitsdrohungen für Ecu-Sicherheitsdrohungen und die Sicherheitsbedrohungen des Ecu-Sicherheitsdrohungen und die Sicherheitsbedrohung des Ecu und die Sicherheitsdrohungen für Ecu-Sicherheitsbehörden und In-V-Ven-Sicherheitsbedrohungen und Infotainment-Bedrohungen im Ecu und In-Venton-Sicherheitsbedrohungen, die Sicherheitsbedrohungen des Ecu und in der Sicherheitsdrohungen für Ecu und In-Ven-Kommunikationssicherheitsbedrohungen, umfassen.

Technische Vorschriften und Überprüfungsplattform. Angesichts der kontinuierlichen Vertiefung des Prozesses der Automobil-Intelligenz, insbesondere angesichts neuer Möglichkeiten bei der Vernetzung, fördert die Einrichtung eines intelligenten Standardsystems für die technologische Technologie für Fahrtechnologie, Multi-Network-Integrationstests, Bewertung und Standards sowie ein Standardsystem für das V2X-Kommunikationstechnologie zu einem dringenden Problem. Zum Beispiel sieht eine Bestimmung der autonomen Fahrtechnologie des Fahrzeugs über den 1968 verabschiedeten Wiener Übereinkommen über den Straßenverkehr vor, dass der Fahrer immer sein Fahrzeug oder die direkte Tierkraft kontrollieren sollte, und die Verantwortung für das Fahren des Fahrzeugs muss in der Verantwortung des menschlichen Fahrers liegen, was die autonome Entscheidungsfindung und Kontrolle des Autos einschränkt. Daher wurde im Rahmen der Vereinten Nationen (UN) das Straßensicherheitsforum (Arbeitsschutzgruppe für Straßenverkehrssicherheit, WP1) in den letzten Jahren für die Überarbeitung dieser Verordnung verpflichtet. Die Änderung trat am 22. März 2016 in Kraft. Die Änderung ist klargestellt, dass die Übertragung der Verantwortung für das Fahren eines Fahrzeugs auf autonome Fahrtechnologie zulässig ist, vorausgesetzt, es entspricht der vollständigen Fahrzeugvorschriften der Vereinten Nationen, oder der Fahrer kann sich dafür entscheiden, die Technologie auszuschalten.

In Bezug auf technologische Demonstrationsanwendungen und Verifizierungsplattformen beschränkten sich frühere Tests für die Automobilsicherheit meist auf Einzelkonditionstests in kleineren Teststellen. Mit zunehmendem Intelligenzniveau können jedoch Einzelaufwand-Tests und relativ einfache Infrastruktur- und Überprüfungsplattformen den Anforderungen der Demonstrationsanwendung und der Industrialisierung der intelligenten Auto-Technologie nicht mehr entsprechen. Darüber hinaus verlangt die V2X -Technologie, dass Fahrzeuge mit anderen Fahrzeugen, Verkehrsinfrastruktur, Fahrrädern usw. kommunizieren, um eine Vielzahl von Informationen zu erhalten, die sowohl die Größe der Teststelle als auch die Komplexität der Arbeitsbedingungen erheblich anfordern. Aus diesem Grund ist es notwendig, einen geschlossenen intelligenten, vernetzten Testbereich zu etablieren, dh eine echte Straße, die lang genug ist und so viele Arbeitsbedingungen wie möglich enthält. Die Straßeninfrastruktur ist mit Kommunikationsausrüstung mit einheitlichen Standards ausgestattet, und die Testfahrzeuge verwenden auch eine einheitliche Kommunikationsmethode. Daher sind die Konstruktion der Teststraßeninfrastruktur und die Entwicklung intelligenter Technologieverifizierungsplattformen auch Bereiche, auf die sich konzentriert werden müssen.

Gedanken zur Entwicklung intelligenter Fahrzeuge

Aus der Sicht der Entwicklung der Automobile -Intelligenz waren traditionelle Automobilhersteller schon immer die Hauptkraft bei der Förderung der Automobil -Intelligenz. Unabhängig davon, ob es sich um den Übergang von manuellem Fahren zum unterstützten Fahren oder von der unterstützten Fahrt zum semi-automatischen Fahren handelt, es geht um einen Prozess der Lösung spezifischer Probleme unter festen Arbeitsbedingungen. In den frühen Stadien der Intelligenz stützte sich die intelligente Kontrolle von Automobilen auf die Erhöhung von Bordsensoren (Radar, Kameras usw.) und die Verbesserung der zugrunde liegenden Kontrolle, während es keine strukturellen Veränderungen in der Netzwerkarchitektur und der Kontrollarchitektur gab. Mit der Vertiefung der Automobilnetzwerke hat sich der Prozess der Automobile Intelligenz jedoch erheblich beschleunigt. Für die Automobilindustrie unterscheidet sich das intelligente Upgrade, das Intelligenz und Vernetzung tiefgreifend integriert, von jedem früheren Upgrade der Automobiltechnologie, da die Integration von Technologien wie Fahrzeugnetzwerken, intelligentem Transport, Big-Data, Cloud-Computing und intelligenter Entscheidungsfindung bedeutet, dass sich die Netzwerkarchitektur des Autos verändert hat. Daher hat der Anstieg der Internet-basierten Automobilfirmenfirmen den herkömmlichen Automobilherstellern beispiellosen Druck gebracht.

Es ist jedoch erwähnenswert, dass sich die Hauptroute des Automobil-Intelligenzprozesses nicht geändert hat, und es setzt sich weiterhin auf den "Car-orientierten" Route zur Technologieentwicklung fort. Die intelligente Funktionen von Automobilen und die Verbesserung des Grades des autonomen Fahrens sind immer noch der Kern der intelligenten Entwicklung. Im Vergleich zur internetbasierten Automobilherstellung haben traditionelle Autounternehmen offensichtliche Herstellungsvorteile und technologische Akkumulation. Daher wird der Einfluss von Fahrzeugherstellern auf dem Gebiet des autonomen Fahrens unweigerlich die von Internetgiganten und Startups übertreffen.

Meine Gedanken zur Entwicklung intelligenter Autos sind wie folgt.

1) Eingehende Entwicklung intelligenter Komponenten und Systeme, die die unteren Steuereinheiten verbinden und die tatsächliche Steuerung des Fahrzeugs durch den Fahrzeugcontroller realisieren. Obwohl sich die unabhängige Innovationsfähigkeit der chinesischen Automobilindustrie weiter verbessert und die Anzahl und die Skala unabhängiger Marken auf dem Markt für Automobilelektronik weiter expandiert, werden die Kernkomponenten und Systemsteuerungseinheiten im Zusammenhang mit der Fahrzeugkontrolle, insbesondere in Bezug auf die Sicherheitsleistung, weiterhin von ausländischen Unternehmen kontrolliert. Wenn Automobilunternehmen unter dem allgemeinen Trend der Intelligenz ihren eigenen intelligenten Weg befolgen möchten, ist die autonome Fähigkeit auf der Ebene der Fahrzeugcontroller besonders wichtig. Während wir uns auf zukünftige intelligente Autos konzentrieren und intelligente Funktionen definieren, müssen wir daher auch die unteren Steuereinheiten beruhigen und verbinden, die Fähigkeit verbessern, jede Ausführungsschicht des Fahrzeugs zu steuern und eine Grundlage für intelligente Planung und Entscheidungsfindung zu bieten.

2) Halten Sie mit dem Entwicklungstrend für Automatisierung und Informatisierung Schritt. Aus der Sicht der Entwicklungsgeschichte der Automobil -Intelligenz ist der Prozess der Automobilintelligenz auch mit der neuen Ressource des Netzwerks im Wesentlichen ein Prozess zur Verbesserung des Niveaus der Automobilautomation und eines Prozesss der kontinuierlichen Erweiterung des Umfangs der Anwendung der Automobil -Elektronik- und Automatisierungssysteme in Automobilen in Automobilen. Um sich wirklich mit dem Trend der Automobil -Intelligenz zu befassen und intelligente Systeme mit ihren eigenen Vorteilen zu entwickeln, müssen Automobilunternehmen und Teileunternehmen, die an der Entwicklung der Automobil -Intelligenz beteiligt sind, Kurse in Branchen 2.0, 3.0 (Automatisierung, Informatisierung) und Automatisierungssystemen belegen.

3) Wirksame Technologien im Zusammenhang mit dem Internet von Fahrzeugen aktiv erforschen und entwickeln. Aufgrund der Einführung des Internets von Fahrzeugen müssen sich die Netzwerkarchitektur und die Softwareplattform der Automobile ändern. Die Forschung sollte sich auf die intelligente Erkennung von Systemen, die Technologie für die intelligente Reparatur von Systemen, die Software für die Integration von Fahrzeugen und die autonome Software für mit Fahrzeuge montierte eingebettete Betriebssysteme konzentrieren.