89701197 2020-03-27
大数据使自动驾驶的未来成为可能。
自动驾驶是汽车制造商的一个热门话题。提供高度自主性的技术对于未来的汽车发展至关重要。随着物联网的发展,我们的汽车可以看到、听到甚至预测未来。汽车正在成为连接到互联网的大型移动机器:它们不仅可以载乘我们,而且还可以为我们提供娱乐;允许我们支付账单、打电话和购物,甚至可以在紧急情况下挽救生命。
互联汽车中的大数据有助于它们充分利用自己的感官。如果没有稳定、可靠的数据流,那么自动驾驶汽车将在道路上毫无用处。一辆没有数据的互联汽车就像一个无知的婴儿:因为她不知道什么是危险,所以把手指伸进插座、拿刀或试图点燃物品。
在本文中,您将发现:
大数据正在改变汽车行业。这种陈词滥调您可能已经听说过很多次了,但这是真的,没有大数据,就不会有自主的机会。2014年,麦肯锡估计全球连接性组件和服务市场约为380亿美元,到2020年,该行业预计将增长到令人印象深刻的2150亿美元。
在这个市场上,汽车行业的份额是多少?看起来同样令人印象深刻:未来三年,该领域的大数据投资预计将以16%的复合年增长率增长。这并不奇怪:据英特尔前首席执行官布莱恩·科兹安尼克估计,自动驾驶汽车每天将使用并产生约4000 GB的数据。那么这些数据是从哪里来的?
自动驾驶汽车如何收集数据
自动驾驶汽车使用来自各种内置物联网设备来收集数据:
正如自动驾驶汽车不能没有大数据一样,它们也不能没有传感器来收集这些数据。在自动驾驶汽车中,来自各种内置传感器的数据可以在毫秒内得到处理和分析。这使得汽车不仅可以从A点到B点安全行驶,而且还可以将路况信息传递给云端,从而传递给其他车辆。然后,来自互联汽车的大数据将与其他智能汽车共享。
哪些传感器帮助自动驾驶车辆收集数据
为了观察和感知自身周围的一切,自动驾驶汽车通常使用三种类型传感器:摄像头、雷达和激光雷达。
摄像头可帮助车辆获得周围环境的360度全景。不仅如此,现代摄像头还可以提供逼真的3D图像,识别物体和人,并确定它们之间的距离。问题在于恶劣的天气条件、损坏的交通标志和对比度不足影响了摄像头的性能。幸运的是,其他传感器可以提供帮助。
天气条件不会影响短程和远程雷达。短程波有助于消除盲点,并有助于车道保持和停车。远程雷达可以测量汽车与其他行驶中车辆之间的距离,并有助于制动。综上所述,雷达旨在检测移动物体,实时测量距离和速度。
激光雷达使用激光代替无线电波,并且可以创建周围环境的3D图像并绘制地图,从而在汽车周围创建360度视图。
在自动驾驶中,一个更为关键的组件是帮助分析自动驾驶汽车中数据的软件。连接到网络后,智能汽车不仅可以将其所有传感器的数据传递到云端,而且还能立即对情况做出响应。(来源物联之家)一些公司收集大数据并将其提供给在汽车行业工作的第1级和第2级供应商。这些数据包括独特的场景、视频和图像,可帮助自动驾驶汽车学习并为道路上的决策奠定坚实的基础。
自动驾驶汽车如何处理大数据?
自动驾驶汽车必须有传感器、人工智能软件和云服务器。接下来,它应该知道自己的位置。为此,它使用全球定位系统,并结合来自内部传感器的数据,如速度计和指南针,来定义它的速度和方向。
一旦一辆汽车知道它在世界上的位置,它就必须了解周围发生的事情。为此,它应该使用雷达和激光雷达绘制周围环境的地图,并在地图中定位自己。标志、标记、车道和各种障碍物都要被考虑在内。
利用收集到的数据,自动驾驶汽车可以针对道路上的许多可能情况制定策略。自动驾驶汽车之间的数据共享将有助于避免交通堵塞,同时考虑天气状况并应对紧急情况。
综上所述,自动驾驶汽车可以通过利用大数据来完成以下工作:
互联汽车技术正在向这样一个方向发展:您的汽车不仅可以与道路上的其他车辆沟通,而且还可以和路标、车道标志、交通灯等等进行交流。而这个高科技系统的先决条件是大数据。
互联车辆的大数据使用案例有哪些?
智能汽车收集的数据只供汽车本身使用吗?再想想。这些数据的真正潜力非常大: