業界對自動駕駛汽車何時開始商用化的預測從未停止。是2021年？2025年？還是2030年…
事實上，L4級自動駕駛汽車已經出現。在美國亞利桑那州鳳凰城的路上，數十輛Waymo One旗下自動駕駛汽車已經投入試運行。為了安全起見，車內配有一名備用司機。但隨著技術的優化和升級，司機、方向盤、剎車和油門等控制裝置將不復存在。
當然，目前自動駕駛汽車尚處于測試階段，實現大規模商用化依舊困難重重—在成本、安全性、使用壽命上都有待大幅改進，更不用說通過復雜的市場審批和監管了。
而且，實現自動駕駛的傳感器解決方案仍存有爭議。埃隆·馬斯克和特斯拉認為不需要激光雷達，但這似乎與其他所有人的觀點背道而馳。
激光雷達的最大問題是成本高居不下。馬斯克認為既然人本身不需要激光雷達來開車，那么沒有激光雷達的人工智能系統也可以實現自動駕駛。在特斯拉今年4月舉辦的“自動駕駛”投資者日上，馬斯克就表示，特斯拉的Full Self Driving全自動駕駛系統（無激光雷達）將在2019年底完成開發，到了2020年第二季度，可以讓用戶實現自動駕駛；同時特斯拉計劃在2020年推出Robotaxi服務。在不久的未來，我們就會知道馬斯克本次預測的準確性。
自動駕駛系統傳感器概述
這些傳感器或多或少存在一些盲點，從而傳感器性能的重疊和數據的融合就顯得至關重要。例如，當激光雷達受到惡劣天氣干擾時，雷達、紅外和可見光攝像機可保證汽車的安全駕駛。
GNSS（全球導航衛星系統）是自動駕駛系統的一個核心要素。GNSS通過兩種增強改正模式，RTK（實時動態）和PPP（精確點定位），極大地提高了GNSS的精度，將定位精度從幾米提高至幾厘米。在過去，RTK / PPP硬件成本和服務費用較高，但新型芯片模組有望將其成本降低到大眾市場水平。但GNSS存在信號丟失和城市中心多路徑等問題。
慣性測量單元（IMU）可以作為傳感器數據缺失時的有效補充。IMU可測量三維線性加速度和三維角速度，根據這些信息，可計算出車輛的姿態（俯仰角和滾動角）、航向、速度和位置變化。IMU可用于填補GNSS信號更新之間的空白，甚至可以在GNSS和系統中的其他傳感器失效時進行航位推算。
IMU助力自動駕駛汽車的安全運行
IMU的關鍵優勢在于它在任何天氣和地理條件下都能正常工作。作為一個獨立的數據源，它可用于短期導航，并驗證來自其他傳感器的信息，也不會因為天氣、透鏡污垢、雷達和激光雷達信號反射或城市峽谷效應而失效。作為一個獨立的傳感器，IMU被視為補充和證實其他傳感器的傳感器，即“最后的傳感器”，用于確保車輛行駛安全，并在其他傳感器受損或失效時以可控的方式使車輛停止，因此我們把IMU稱為自動駕駛系統的定海神針。
目前市場上所有配備ESC(電子穩定控制)的車輛都已經配備了低精度低成本的IMU，而高精度IMU雖可滿足自動駕駛慣性導航的性能要求，但過去數千美元的價格使其無法在汽車市場上大規模部署。
幸運的是，就像業界在努力降低激光雷達的成本一樣，包括新納傳感在內的諸多企業正在致力于把高精度IMU的成本降至100美元以下。
在未來的12-18個月內，我們將會知曉：1）特斯拉能否成功地在沒有激光雷達的情況下實現L4級自動駕駛；2）激光雷達、GNSS（RTK或PPP）和高精度IMU的成本能否降至大規模商用化的量級。汽車行業最激動人心的變革即將到來，讓我們一起拭目以待！
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史海拾趣
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