超越無人駕駛技術:汽車產業的未來

不久前,汽車產業的創新圍繞著提高引擎功率、提高效率,同時改善空氣動力學、提高舒適度和重新設計車輛外觀。 現在,汽車產業走向未來的主要驅動力是超連接性和自動化。 說到未來的汽車,人們首先想到的是無人駕駛汽車,但汽車產業的未來將不僅僅是無人駕駛技術。

推動汽車轉型的關鍵因素之一是它們的連接性,換句話說,它們的連接性為遠端更新、預測性維護、提高駕駛安全性和資料保護免受網路威脅鋪平了道路。 反過來,連接的基石是資料的收集和儲存。

超越無人駕駛技術:汽車產業的未來

當然,汽車連接性的增強使駕駛變得更加愉快,但其核心是連網汽車收集、處理和產生大量數據。 根據去年公佈的消息 預測未來十年,自動駕駛汽車將學會產生大量信息,儲存這些資訊將需要超過 2 TB,也就是說,比現在多得多的空間。 而這還不是極限——隨著科技的進一步發展,這個數字只會成長。 基於此,設備製造商必須問自己,在這種環境下,如何有效應對資料量大幅成長的需求。

自動駕駛汽車的架構將如何發展?

自動駕駛車輛資料管理、物件偵測、地圖導航和決策等功能的進一步改進在很大程度上依賴於機器學習和人工智慧模型的進步。 汽車製造商面臨的挑戰很明顯:機器學習模型越先進,使用者的駕駛體驗就越好。

同時,無人駕駛汽車的架構也在優化的旗幟下發生變化。 製造商越來越不可能選擇安裝一個廣泛的微控制器網路來滿足每個特定應用的需求,而是更願意安裝一個具有強大運算能力的大型處理器。 從多個汽車微控制器 (MCU) 到一個中央 MCU 的這種轉變很可能是未來車輛架構中最重大的變化。

將資料儲存功能從汽車轉移到雲端

自動駕駛汽車的數據可以直接儲存在車上(如果需要及時處理),也可以儲存在雲端(更適合深入分析)。 數據的路由取決於其功能:駕駛員立即需要的數據,例如來自運動感測器的資訊或來自 GPS 系統的位置數據,此外,基於此,汽車製造商可以得出重要的結論,並根據在此基礎上,繼續致力於完善ADAS駕駛輔助系統。

在 Wi-Fi 覆蓋區域,將資料傳送到雲端在經濟上是合理的,技術上也很簡單,但如果汽車正在行駛,唯一可用的選項可能是 4G 連線(最終是 5G)。 如果蜂窩網路資料傳輸的技術方面沒有引起嚴重問題,那麼其成本可能會非常高。 正是由於這個原因,許多自動駕駛汽車必須在房子附近或其他可以連接到 Wi-Fi 的地方停留一段時間。 對於將資料上傳到雲端以進行後續分析和儲存來說,這是一種更便宜的選擇。

5G 在連網汽車命運中的作用

現有的 4G 網路將繼續成為大多數應用的主要通訊管道,然而,5G 技術可以成為連網和自動駕駛汽車進一步發展的主要催化劑,使它們幾乎即時地相互通訊、與建築物和基礎設施通訊( V2V、V2I、V2X)。

自動駕駛汽車沒有網路連線就無法運行,而 5G 是實現更快連線和減少延遲的關鍵,從而造福未來的駕駛員。 更快的連接速度將減少車輛收集數據所需的時間,使車輛幾乎可以立即對交通或天氣條件的突然變化做出反應。 5G的到來也將標誌著駕駛員和乘客數位化服務的發展取得進展,他們將享受更愉快的旅程,從而增加這些服務提供者的潛在利潤。

資料安全:鑰匙在誰手裡?

顯然,自動駕駛汽車必須受到最新網路安全措施的保護。 正如其中一篇所述 最近的研究84% 的汽車工程和 IT 受訪者表示擔心汽車製造商在應對不斷增加的網路威脅方面落後。

為了確保客戶及其個人資料的隱私,連網汽車的所有組件(從汽車本身內部的硬體和軟體到網路和雲端的連接)都必須保證最高等級的安全性。 以下是一些幫助汽車製造商確保自動駕駛汽車使用的數據的安全性和完整性的措施。

  1. 加密保護將加密資料的存取權限限制為知道有效「金鑰」的特定圈子的人。
  2. 端對端安全性涉及實施一系列措施來偵測資料傳輸線路每個入口點(從微型感測器到 5G 通訊塔)的駭客企圖。
  3. 所收集資料的完整性是一個重要因素,這意味著從車輛接收到的資訊在被處理並轉換為有意義的輸出資料之前會保持不變。 如果轉換後的資料損壞,則可以存取原始資料並重新處理它。

B計劃的重要性

為了執行所有關鍵任務,車輛的中央儲存系統必須可靠運作。 但如果系統故障,汽車製造商該如何確保實現這些目標? 防止主系統發生故障時發生事故的一種方法是在冗餘資料處理系統中建立資料的備份副本,但是,實施此選項的成本非常昂貴。

因此,一些工程師採取了不同的路線:他們正在致力於為涉及提供無人駕駛模式的各個機器部件創建備份系統,特別是煞車、轉向、感測器和電腦晶片。 因此,汽車中出現了第二個系統,無需強制備份汽車中儲存的所有數據,在發生關鍵設備故障時,可以將汽車安全地停在路邊。 由於並非所有功能都真正重要(在緊急情況下,您可以不用空調或收音機),因此這種方法一方面不需要創建非關鍵數據的備份,這意味著降低了成本,另一方面,它仍然在系統故障時提供保險。

隨著自動駕駛汽車專案的進展,整個交通運輸的發展將圍繞數據建構。 透過採用機器學習演算法來處理自動駕駛汽車所依賴的大量數據,並實施穩健且可行的策略來保證它們的安全並免受外部威脅,製造商在某種程度上將能夠開發出足夠安全的汽車在在道路上行駛。未來的數位道路。

來源: www.habr.com

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