최근 몇 년 동안, 새로운 에너지 자동차 분야에서 배터리 기술을 대대적으로 발전시키는 것 외에도, 자동운전 기술도 중시되고 제조업체의 적극적인 연구개발을 받았다. 현재 양산이 가장 많은 L2 운전 보조는 아직 진정한 자동운전에 이르지 못했고, 인공인수의 비율은 여전히 비교적 높다. 자동 운전 기술은 주로 두 가지 측면을 포함합니다. 첫 번째는 시스템의 컴퓨팅 능력과 알고리즘이며, 이는 시스템의 지능 수준을 결정하고, 두 번째는 하드웨어 레이더입니다. 테슬라의 자동운전 기술에 대해 잘 알고 있으며, 많은 사람들은 그 집이 이 분야의 벤치마킹이라고 생각합니다. 정교한 데이터와 성숙한 알고리즘 외에도 테슬라는 하드웨어에서 카메라를 사용하고, 차체의 여러 카메라를 통해 이미지와 도로 상태를 관찰하고, 시스템 알고리즘을 통해 차량을 제어합니다.

지난 4 월, Xpeng Motors 는 세계 최초의 자동차급 라이더로 더 높은 수준의 자동운전을 할 수 있는 신차형 P5 를 선보였다. 라이더가 출시되기 전에, 머스크 (WHO) 는 차량에 이렇게 비싼 센서를 설치할 필요가 없다고 이 기술에 대해 거리낌 없이 말했다. 이는 마치 값비싼 액세서리 더미처럼 거의 아무런 소용이 없다. (알버트 아인슈타인, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 스포츠명언) 그렇습니다. 테크놀로지 대형은 가격 대비 성능이 카메라 방안보다 훨씬 비싸다고 말합니다. 현재 시장가격에 따르면 라이더 한 세트의 가격은 3000 달러 안팎이고 테슬라가 사용하고 있는 카메라는 700 달러 정도다. 가격 격차가 비교적 크다. 붕붕 P5 의 라이더는 DJI 산하의 레이저 레이더 초창기 회사인 Livox 가 제공한다.

가격은 이 기술의 주요 문제가 아니다. 국내 많은 회사들이 R&D 에 가입했기 때문이다. 국내 과학기술 선두 기업인 화웨이도 BAIC 브랜드 extremely fox 모델을 탑재한 라이더 제품을 보유하고 있다. 화웨이는 앞으로 라이더가 광범위하게 적용될 것이며 가격이 크게 떨어질 것이라고 말했다. 화웨이의 라이더는 65438 달러+0,000 달러 이내로 통제될 것으로 예상되며 테슬라가 사용하는 카메라 가격과는 크게 다르지 않다. 그래서 라이더는 카메라보다 정말 좋은가요? 실력은 어때요?

라이더의 원리를 간단히 말하다. 레이저 레이더 (light laser detection and ranging) 는 측정된 물체에 레이저 빔을 발사하여 레이저 빔의 반사파를 받고 시간차를 기록하여 테스트점과 테스트점 사이의 거리를 결정하는 레이더 시스템입니다. 라이더 스캔의' 시야' 에서 영상은 이렇다. 색상과 디테일은 없지만 물체의 윤곽은 매우 선명하다.

테슬라가 채택한 시각적 인식 방식 (카메라) 에 비해 레이저 레이더는 촬영 이미지의 선명도와 알고리즘에 의존하여 주변 물체를 식별할 필요가 없습니다. 완전히 물리적 거리이기 때문에 차량 주변 물체에 대한 판단이 더욱 정확합니다. 특히 야간에 (어두운 장면) 라이더는 카메라보다 우수합니다.

라이더 비용이 높은 것은 주로 다중선 라이더 기술이 복잡하다는 것을 보여준다. 라이더 기술 자체는 외부에서 생각하는 것만큼 첨단 기술이 없다. 사실, 많은 가정에서 사용하는 청소 로봇과 같은 많은 가전 제품이 일상 생활에서 사용되고 있으며, 많은 고급 모델에는 라이더 (단선) 가 장착되어 있습니다. 선 수란 라이더가 수직 방향으로 여러 송신기와 수신기를 가지고 있다는 것이다. 모터의 회전을 통해 몇 개의 레이저 선을 스캔할 수 있습니까? 선이 많을수록 물체의 표면 윤곽이 완벽해지지만 처리해야 할 데이터의 양이 많을수록 하드웨어에 대한 요구도 높아져 비싸집니다!

하지만 앞으로 모든 차량에 라이더 시스템이 설치될까요? 이것은 차종의 위치에 따라 다르며, 모든 차종이 적용되는 것은 아니다. 모두 알다시피 자동운전은 등급이 다르고, 등급이 다르면 정도가 다른 자동화를 이룰 수 있다. (윌리엄 셰익스피어, 자동운전, 자동운전, 자동운전, 자동운전, 자동운전, 자동운전) 현재 6 가지 수준이 있으며, L2 가 가장 자주 발생합니다. L3 등급부터 차량이 자동으로 운전할 수 있는 높은 기어입니다. 운전자가 조작에 개입하지 않고 명실상부하게 두 손을 해방시킬 수 있습니다. L3 등급이 더 발전하기 시작하면서 차량 주변의 물체 인식의 정확도가 높아지고 시각인식 방안 (카메라) 만으로는 요구 사항을 따라잡을 수 없다. 간단히 이해하면 자동운전기가 선진화할수록 안전요구 사항이 높아진다. 이럴 때는 믿을 만한 탐사 하드웨어가 필요하며, 라이더는 현재 비교적 적합한 선택이다.

물론, 어떤 기술에도 단점이 있으며, 라이더도 예외는 아니다. 라이더는 "선" 을 통해 외부 세계를 스캔하고 인식하므로 탐지 거리가 제한되어 카메라 촬영 거리보다 작습니다. 반면 레이저 스캔 빈도는 카메라보다 훨씬 낮으며 응답은 상대적으로 느립니다. 이에 따라 단순히 라이더에 의존하는 자동운전은 여전히 숨겨진 위험이 있기 때문에, 현재 자동차 업체들이 제시한 방안은 라이더와 카메라에 협조하는 방안이다.

예를 들어, 13 개의 HD 카메라, 5 개의 밀리미터 웨이브 레이더, 12 개의 초음파 센서, 2 개의 차량급 라이더 (설치 전 좌우) 를 포함한 32 개의 센서가 차량에 설치되어 있습니다. 현재 성숙한 자동운전 기술은 다양한 센서를 사용하여 시스템의 인식 기능을 향상시켰으며, 시각인식과 라이더가 모두 필요하다. 테슬라의 출현으로 많은 소비자들이 자동운전 기술의 응용을 경험하게 되었지만, 개인적으로는 앞으로 어느 자동차 기업, 어느 나라, 어느 기술 회사가 자동운전 기술의 발전을 이끌 수 있을지는 아직 말하기 어렵다고 생각한다. 새로운 에너지 시대, 전 세계가 모두 같은 출발선에 있다. 핵심 기술을 습득해야만 산업 발전의 선두에서 벗어날 수 있다. 국내 기업의 혁신 능력과 과학 연구 능력은 세계 일부 국가 못지않다. 미래의 자동운전 기술이 어떻게 발전하는지는 아직 관찰할 필요가 있다.