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园区|( 二 )


所有技术的叠加 ， 无非是为了保证无人驾驶车辆能最大限度感知路况 ， 完成安全、平稳驾驶 。 如何实现？靠的是敏锐的“感官系统”和智慧的“大脑” 。
毫秒级的信息收集技术为车辆提供了感知周围的工具 。 在道路端 ， V2X系统可以实时、不间断地收集路况信息 ， 并及时将信息传递给车辆；汽车搭载有3种雷达 ， 分别是围绕车身的1个远距离毫米波雷达、4个中距离激光雷达以及16个近距离超声波雷达 ， 这些雷达分别有170米、80米和30米的探测距离 ， 完美覆盖了车身不同角度和距离的障碍物探测需要 ， 并实时给予车辆信息反馈 ， 配合围绕车身的中距和短距摄像头 ， 让车辆有了一双敏锐观察的“眼睛” 。
无人驾驶车辆的指挥室 。
信息平台让车辆有一个善于思考的“大脑” 。 据悉 ， 每辆无人驾驶车上都搭载有一个车辆控制器 ， 可以实时接受和处理车辆行驶过程中收集到的环境信息 ， 比如位置关系、突发情况、道路协调等信息；此外 ， 在实验室内还有一个庞大的区域协调控制中心 ， 道路路况基础设施等静态环境条件的变化以及车辆行驶路线之间的协同 ， 都由控制中心调度指挥 。
静态数据和动态数据叠加 ， 让每辆无人驾驶车辆都拥有处理突发状况的能力；此外 ， 实验室内部设有5G远程驾驶舱 ， 可以在必要的时候对车辆进行远程干预 。 多种技术叠加保障 ， 无人驾驶的车辆实现了快速选定行驶路线和安全自动驾驶的能力 。
车路协同 ， 无人驾驶天地广阔
与其说这是一辆普通的智能车辆 ， 不如说这是一个车路协同的成果 。 每一辆自动驾驶车辆背后 ， 除了技术支撑 ， 还有道路设施的铺设与配合 。
单车智能＋车路协同 ， 这样的应用模式可以在更多科技型园区、高校、社区、旅游景点、交通枢纽等应用场景找到落地的可能 。 这也是山东易华录能集合这么多国内顶级技术团队的原因之一——青岛拥有广阔的应用前景和构建全域全员全场景智能网联示范应用的决心 。
许晓表示 ， 虽然无人驾驶大规模应用还需要时间 ， 但团队在研发过程中一直都把产业化和商业化应用作为重要方向 。 因此 ， 下一步 ， 项目团队将走出园区 ， 走到路况允许的支线道路上提供交通微循环服务 。
“从山东易华录所在的科技园区到地铁11号线鳌山卫站之间 ， 有一段不到2公里的道路 ， 这段路不算长 ， 但沿途没有合适的公共交通工具 ， 步行也需要一段时间 ， 地铁站与园区之间的接驳服务是我们园区工作人员的刚需 。 ”许晓举例道 ， “这段道路上车辆不算多 ， 路况也不复杂 ， 这给无人驾驶车辆进行地铁接驳服务提供了理想的应用场景 。 ”
当然 ， 无人驾驶对技术及道路基建也提出了升级改造的要求 ， 也由此带来了项目运行高昂的成本 。 许晓粗略计算了一下 ， 国内在公开道路上进行无人驾驶项目的建设和运行 ， 平均一公里的综合成本超1000万元 。
优化技术将成为降低成本的有效途径 。 为此 ， 山东易华录正结合实验室国家科研战略资源和华录蓝光示范湖信息基础设施资源 ， 提升智能网联应用领域算力和数据存储能力的同时 ， 将大大降低成本 。
提到降低成本 ， 许晓还有更高的期待 。 他认为 ， 正在大力实施新基建的中国具有集中力量办大事的能力 ， 搭上5G发展和“新基建”、“新城建”的“顺风车” ， 我国的公路和城市道路信息基础设施升级正在加速 ， 这无疑为无人驾驶提供了更符合期待的道路条件 。
【园区|】


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