無人運転技術は、実際には今では非常に成熟しています。現在の技術レベルでは、大都市の複雑な交通状況が実験室固有のパターンに変わった場合、現場のルールを通過する基準が統一された車両と歩行者がいます。その後、ステアリングホイールなしで、自動的にすべての方法を移動する車が今利用可能になります。
問題は、車が現実の複雑な交通状況を知る方法と、人間の目や脳と同じくらい柔軟である方法にあります。重要なのは、さまざまなセンサーと協力する必要性にあります。監視対象データを高精度プロセッサに渡し、道路、標識、歩行者を特定し、加速、ステアリング、ブレーキなどの意思決定を行います。
インテリジェントな認識と認識の一部では、オンボード光学システムとオンボードレーダーシステムは、運転の安全性を確保するために最も重要です。
物体から反射したレーザー光をスキャンして物体の距離を決定することで、最大センチメートルの精度で3D環境マップを形成できるため、(高度な運転支援システム)や無人運転システムにおいて重要な役割を果たしています。現在のオンボードライダーの観点から、機械的なマルチビームライダーが主流のソリューションですが、高価格の要因はまだ普及していません。
昨年12月10日にテストに成功した百度ドライバーレス車体へのミリ波レーダー、ビデオ、その他のセンサーの配備に加えて、大きな体積と70万元以上の値を持つ64ラインレーザーがバイドゥドライバーレス車の屋根に置かれました。レーダー、グーグルはまた、LIDARの同じハイエンド構成を使用しています。車のLIDARシステムの長所と短所は、主に2Dレーザースキャナの性能に依存します。レーザートランスミッタハーネスが多ければ多いほど、1秒あたりのクラウドポイントの収集量が多くなります。しかし、ワイヤハーネスが多ければ多いほど、LIDARは高価になります。現在、国内企業の参入に伴い、LIDARの高コスト化が進み、低コストのソリューションがドライバーレス運転の時代の到来を加速させると考えています。
