자동운전에 대한 최초의 오해는 사실 일부 언론의 오해에서 비롯된 것이다. 많은 매체들은' 자동 pilot' 이라는 단어를 간단히' Auto' 와' pilot' 이라는 단어로 분해하여 중국어 의미를 자동운전으로 잘못 해석한다.
(여전히 인류가 중요한 결정을 내려야 하는 테슬라 운전 보조 시스템)
그러나 실제로 자동운전이라는 단어는 항공기, 기차, 선박 등의 분야의 보조운전 시스템에서 유래한 것이다. 위키피디아도 이 단어에 대해 명확한 정의를 내렸습니다.
자동 조종 장치는 차량 궤적을 제어하는 시스템으로, 인간 운영자의 지속적인 "수동" 제어가 필요하지 않습니다.
운전 보조는 차량 궤도를 제어하는 시스템으로, 항상 수동 개입이 필요하지 않습니다.
이 문장의 키워드는 사실' 변하지 않는다' 이다. 즉, Autopilot 으로 대표되는 운전 보조 시스템은 지속적인 인위적인 개입이 필요하지 않지만, 중요한 의사결정과 같은 인위적인 개입이 여전히 필요하다. 기계는 보조일 뿐이다.
"인간 조종사가 결정을 내릴 필요가 없는 우보 완전 자동운전차"
위키피디아에는 우리가 알고 있는 자동운전이나 완전 자동운전에 대한 정의도 있습니다. 우리가 아는 무인 자동차는 정확히 말하자면' 자동운전차' 라고 불러야 한다.
운전 보조의 정의와 마찬가지로, 무인 자동차 개념의 핵심 지지는 인위적인 개입이 필요하지 않다는 것이다. 즉, 기계는 자동으로 감지하고, 자동으로 결정하고, 자동으로 운전합니다. 그래서 이렇게 되면 자동운전이 어떤 정의인지 쉽게 정의할 수 있다. 운전 보조와 자동운전의 주요 차이점은 인류가 참여하는 정도에 있다. 전자는 인류의 참여가 필요하고, 후자는 인류의 참여가 전혀 필요하지 않다.
기능, 원리 및 어려움
사실, 하드웨어 기술의 관점에서, 자동 운전의 원리는 특히 복잡하지 않습니다. 가장 간단한 것은 자동차를 찾아 개조하고 (전동차가 더 좋고, 성능이 더 잘 제어됨), 센서 몇 개를 추가하고, 오픈소스 자동운전 컴퓨팅 플랫폼을 꽂는 것이다. 자, 이제 끝났습니다.
센서 센서는 자동차 주변의 정보를 수집하는 자동 조종 자동차의 눈이다. 요약하자면, 주류 자동운전차는 실제로 라이더, 카메라, 전통레이더의 세 가지 센서를 사용한다.
세 종류의 센서는 각각 천추를 가지고 있다. 자동차 후진레이더가 장기간 사용하는 전통 레이더는 비용이 상대적으로 낮고 관통력이 강하며 비와 안개의 영향을 받지 않지만, 약점은 적용 범위가 작아 주변 물체에 대해 정확한 판단을 내리기가 어렵다는 것이다.
카메라도 자동운전차에 꼭 필요한 센서다. 두 종류의 레이더와는 달리 카메라는 관통력이 없어 빛이 필요하다. 자동 운전에 사용되는 데이터는 카메라 인식 모드를 통해 얻을 수 있습니다. 하지만 카메라도 가장 쉽게 방해받는 자동운전 센서로, 얻은 이미지에 오차가 생기면 최종 인식 결과에 큰 영향을 미칠 수 있다. 유일한 장점은 원가가 낮고, 현재 시각인식 방안이 성숙하고, 무인자동차도 더 많이 사용할 수 있다는 점이다.
데이터 처리 자동운전차의 센서에서 수집한 데이터는 차내 컴퓨터로 전송되어 분석을 위해 최종적으로 결정을 내린다. 자동차 컴퓨터의 기술적인 부분은 더 이상 말할 필요가 없다. 자동운전은 원칙적으로' 흑기술' 이 아니기 때문이다. 결국, 계획 노선과 방벽 기능은 많은 청소 로봇과 드론이 모두 실현될 수 있다. 그래서 관심의 초점은 여전히 자동운전의 난이도에 있다. 자동운전차는 자동차 주변의 데이터를 수집하고, 정보를 처리하고, 결국 결정을 내려야 한다. 이 모든 과정은 실제 운전자와 비슷하다.