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5G賦能(néng)自動駕駛?不一定和你想的一樣

2020-04-24

随着5G時代的到來,很(hěn)多(duō)人給予了大量設想,似乎随着5G的興起,世界萬物(wù)都能(néng)得到複蘇。特别是在自動駕駛方面,5G似乎已經成為(wèi)未來的發展方向,每一輛具備自動駕駛功能(néng)的汽車(chē),都離不開5G的支持。

5G,真的是解決自動駕駛的“核心技(jì )術”嗎?

什麽是5G?

從百度上的解答(dá)就是,5G是第五代移動通信技(jì )術,是最新(xīn)一代蜂窩移動通信技(jì )術,也是繼4G、3G和2G系統之後的延伸。5G的性能(néng)目标是高數據速率、減少延遲、節省能(néng)源、降低成本、提高系統容量和大規模設備連接。

簡單點說,5G作(zuò)為(wèi)下一代無線(xiàn)通信技(jì )術,它具有高速率、高容量的特點。

那麽5G與自動駕駛,有哪些交互點?

在自動駕駛中,通過5G網絡的連接,自動駕駛車(chē)輛可(kě)以與後端雲平台進行實時互動,從而能(néng)把前端所采取的資料通過後端進行處理(lǐ)後,在把調整後的數據發送給前端。

而在這看似完美的過程,不難發現其并不可(kě)能(néng)完全實現——要實現數據的實時互動,需要滿足這幾個條件:1、處于信号覆蓋區(qū);2、在範圍内的連接數量需在基站的容量内;3、基站需合理(lǐ)分(fēn)配上傳及下傳數據;4、基站間信号切換速度需無縫交接。

在這幾個條件下,5G才能(néng)更好的賦能(néng)與其他(tā)終端。而在實際中,5G真的能(néng)完美的賦能(néng)與其他(tā)終端嗎?

答(dá)案是目前并不能(néng)。

龐大的5G建設費用(yòng)支出,加上後期的運營管理(lǐ),這些成本的支出,如果沒有龐大的用(yòng)戶群體(tǐ),将不能(néng)為(wèi)運營商帶來實際的收入——4G投入的費用(yòng)尚未收回,5G建設投資将更為(wèi)龐大。

自動駕駛需要5G嗎?

在自動駕駛中,我們常常寄希望于5G的發展,但自動駕駛真的需要5G作(zuò)為(wèi)配合嗎?

衆所周知,無人駕駛分(fēn)為(wèi)L1到L5五個級别,其中L5是最高級别的無人駕駛。目前能(néng)做到的通常是L3,部分(fēn)企業能(néng)做到L4等級。

如果對全球自動駕駛技(jì )術企業進行分(fēn)類,不難發現他(tā)們大部分(fēn)采用(yòng)“感知+決策”的方式實現自動駕駛技(jì )術。

(圖片來源于ScienceCentral,自動駕駛汽車(chē)所需硬件)

然而,要實現感知,必須對汽車(chē)增加各類感知設備,如前端攝像機、激光雷達等設備。然而,這些設備的增加,可(kě)以有效判斷周圍物(wù)體(tǐ)的屬性——對于感知設備來說,需要分(fēn)辨出前方物(wù)體(tǐ)是車(chē)輛還是人員、是固定物(wù)體(tǐ)還是可(kě)移動物(wù)體(tǐ)、距離是多(duō)遠(yuǎn)等。

然而,光是識别并不足夠,還需進一步調試——由于感知設備是安(ān)裝(zhuāng)于車(chē)輛内部,當車(chē)輛移動時,車(chē)輛的不同位置在移動過程中會産生偏移,原有數據并不适用(yòng)于移動後的數據,就需要重新(xīn)進行偵測。

當所有數據彙集後,就需要進行數據處理(lǐ),這就是決策。對于處理(lǐ)系統來說,需要給車(chē)輛方向盤下達不同的命令,如減速、轉彎、刹車(chē)等行為(wèi)。

但是,對于車(chē)輛而言,僅僅是感知和決策并不足夠,還需讓車(chē)輛行駛至指定的位置,在這一需求下,導航成為(wèi)其中的關鍵。

根據GPS定位,自動駕駛能(néng)順着規劃的路線(xiàn)行進,但不可(kě)否認的是,目前大部分(fēn)導航并不滿足自動駕駛——精(jīng)度較低。據了解,目前民(mín)用(yòng)GPS設備中,精(jīng)度通常是在0.5-10m範圍,一旦GPS産生誤差,将導緻車(chē)輛行駛過程出現方向錯誤的問題。

為(wèi)了讓車(chē)輛行駛更加精(jīng)确,部分(fēn)GPS設備提供商與百度地圖、高德(dé)地圖等企業展開合作(zuò),從而為(wèi)導航提供更為(wèi)精(jīng)确的定位。據了解,目前國(guó)内部分(fēn)企業已經實現最高厘米級等位要求。

然而,在這一系列的運轉中,5G并未發揮作(zuò)用(yòng),甚至可(kě)以說沒有5G的“存在”。

5G,遙控汽車(chē)?

如果說把前端感知數據通過5G傳輸到後端雲平台,實現“雲遙控車(chē)”,看似可(kě)行,實則“偷懶”——對于企業來說,把數據彙集到雲端的唯一好處是節約成本。

随着各類雲開發平台的崛起,雲服務(wù)企業在構建雲平台時已經設定好各類模塊,企業隻需根據自己的需求進行“積木(mù)式”搭建即可(kě)滿足需求。而雲服務(wù)的最大優勢是,能(néng)随着企業的需求,來提供不同算力的服務(wù)。同時,企業能(néng)有效減少對汽車(chē)硬件的開發,從而節約成本的支出。

然而,汽車(chē)在行駛過程中會産生大量數據——除了汽車(chē)本身的運行數據外,還有大量其他(tā)數據,而視頻數據或許是所有車(chē)輛中最大的數據。這些數據如果要通過5G網絡進行傳輸,則需要提供更大的上行速率,而下行速率則可(kě)以大幅度降低。

但在這一過程中,自動駕駛汽車(chē)必須處于信号良好的環境下——必須5G網絡實時覆蓋,同時還需要保持良好的連接。

而5G網絡的弊端開始顯現:覆蓋面積小(xiǎo)。

為(wèi)了搭建全覆蓋的環境,基站搭建會優先選擇“蜂窩構建(六邊形)”,但在實際安(ān)裝(zhuāng)中,并不會完全采用(yòng)這一模式,導緻基建與基站之間必然會存在一定的“空白區(qū)”,在這一區(qū)域中,一旦終端設備過多(duō),會導緻信号帶寬被無限制占用(yòng),影響數據上行與下行的傳輸。

除此之外,基站間的切換也成為(wèi)自動駕駛所面臨的問題——汽車(chē)可(kě)以在短短幾秒(miǎo)鍾内跑完數百米,而這已經超過5G基站的覆蓋範圍。

而汽車(chē)5G模塊則要不斷的切換基站信号:進入B基站範圍——連接B基站——切斷A基站信号連接——進入C基站範圍——連接C基站——切斷B基站信号連接……這些型号切換過程中,将直接影響數據的傳輸。

在這些環境下,5G信号已經成為(wèi)“雞肋”的存在。而自動駕駛汽車(chē)實際運作(zuò)中,還需車(chē)輛自行進行感知及判斷,并自行進行駕駛。

寫在最後:5G真的沒用(yòng)嗎?

對于5G而言,似乎其在自動駕駛方面并無過多(duō)優勢,但在自動駕駛所需的第三方數據傳輸中卻有極大的用(yòng)途,如實時地圖更新(xīn)、車(chē)輛固件升級等。

但要讓5G成為(wèi)自動駕駛的主要方式,或許還要多(duō)等一些年頭——畢竟在一線(xiàn)城市中,4G網絡也不是什麽時候都能(néng)正常使用(yòng)。

(文(wén)章來自網絡)