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利用智能助手解决交通拥堵问题

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道路超载和人为驾驶失误会迅速造成交通堵塞。智能的采埃孚系统能够改进部分自主驾驶,可以成为有效解决拥堵并提高安全性的方案。
Kathrin Wildemann, 七月 12, 2019
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Kathrin Wildemann 从 2016 年起就一直是采埃孚文案团队中的一员。在她的网上和线下文章中,她喜欢报道关于电动汽车和涉及可持续性方面的主题。
同样的场景每天都会出现:早晨和晚上,世界各地的道路都拥堵得水泄不通——长长的车流缓慢移动。仅仅是一些判断失误的超车动作或轻微的追尾事故就会造成交通堵塞。长期拥堵的交通动脉再加上人为失误,肯定会导致交通堵塞。为了减少交通堵塞,交通专家对自动驾驶寄予厚望。艰巨的任务。要给道路交通崩溃找到能够日常使用、可行的解决方案,不同的应用领域需要不同级别的自动驾驶功能。

新的交通概念使交通保持畅通

解决交通堵塞的最重要方法是减少道路上的交通流量。特别是在城市,道路和停车位长期处于超负荷状态,但车辆数量却在不断增加。新的交通概念可以解决所有这些问题: 用于人员运输的Mobility-as-a-Service (MaaS)和用于货物运输的Transport-as-a-Service(TaaS)提供者。 这种方法的基础由自动驾驶人员运送车和货物搬运车组成。采埃孚与e.GO Mobile AG建立的合资企业开发和生产的e.GO Mover就是这种车辆。 基于电动平台, e.GO Mover配备了四级高度自主驾驶所需的所有系统。它可以用作客运穿梭车和货运车。
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未来,自动驾驶的人员运送车和货物搬运车将能够缓解道路交通系统的压力。

MaaS和TaaS车辆不按任何固定的时间表。相反,它们使用应用程序来实时收集订单。在此基础上,它们计算出最佳路线,通过最短路线将最多的乘客或货物运送到目的地。使用自动机器人出租车的网约车服务采用了类似的概念。这些智能汽车减少了私人交通工具的数量。发生在慕尼黑的案例说明了这一点。专门从事汽车行业的战略咨询公司Berylls Strategy Advisors委托进行的一项研究显示,1.8万辆自动驾驶出租车可以替代约20万辆私家车。
此类声明鼓励交通规划者、政治家和企业推动将自动驾驶作为拥堵问题的解决方案。高盛(Goldmann Sachs)、罗兰贝格(Roland Berger)或麦肯锡(McKinsey)预测,到2030年,自动驾驶的人员运送车和货物搬运车的全球市场潜力将达到200亿至500亿美元。据估计,网约车未来的市场价值在180亿到350亿美元之间。
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自动叫车服务并不遵循固定的时间表,而是使用应用程序来实时接收订单。

成本高昂的全自动化乘用车并非万能药

但完全省去驾驶员也不是通用的解决方案。从第3级开始——在该级别中,驾驶员可以暂时将注意力从前方道路转移到其它任务上——所需的技术将变得愈加复杂,因此成本大幅上升。一旦将控制权完全交给车辆(即使只是在很短的时间内),对传感器系统的可靠性的要求也会大大提高。最终,无论灯光条件、天气和速度如何,汽车必须能够正确、完整地识别每一种驾驶情况。为了满足这一要求,几个摄像头、雷达传感器和激光雷达传感器需要相互独立地验证测量数据。这提高了系统架构的复杂程度和成本。 此外,它并非使用现有的高级驾驶员辅助系统,而是需要新的算法和大幅提升的计算能力。仅仅从成本考虑,这就让大多数私人车主对自动驾驶避而远之。

但目前,这些系统往往彼此不能很好地同步,或在面临不利的环境条件(如强降水)时关闭过快。因此,它们往往给驾驶员带来的更多是失望,而非放松。这里的关键是扩展第2级功能,并将其集成到智能的整体系统中,为驾驶员提供统一的界面。采埃孚通过ZF coPILOT系统提出了2级+概念:具有AI能力的主机计算机ZF ProAI使用一组全面的传感器完全控制所有ADAS算法并将其联网。这使车辆能够掌握远远超出2级系统范围的驾驶和安全功能。例如,ZF coPILOT可以使车辆在州际公路上自动并线、改变车道或超车。 当该系统在缓慢的夜间通勤交通中控制车辆时,就不会发生忙乱的超车动作或不必要的急刹车。该系统还能够使用智能导航系统,在长时间内寻找替代路线,以避开预计会出现拥堵的地点。如果车流突然停止移动会发生什么? 至少司机可以放松地向后靠在座位上,让他们的车来处理这种走走停停、伤神费力的交通。
决定因素是扩展第2级功能,并集成智能的整体系统,为驾驶员提供统一的界面。
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例如,coPILOT可以使车辆在州际公路上自动并线、改变车道或超车。

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采埃孚通过一项倡议关注人的出行方式,展示可在何处改进以及如何改进。

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