瀚佳科技公司大量全新現貨長期供應XC61CN2202MR

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為什么自動駕駛需要5G？

Level 0：人工駕駛，無駕駛輔助系統，僅提醒。

Level 1：輔助人工駕駛，可實現單一的車速或轉向控制自動化，仍由人工駕駛(如定速巡航、ACC)。

Level 2：部分自動駕駛，可實現車速和轉向控制自動化，駕駛員必須始終保持監控(如車道中線保持)。

Level 3：有條件自動駕駛，可解放雙手(hands off)，駕駛員監控系統并在必要時進行干預。

Level 4：高級自動駕駛，可解放雙眼(eyes off)，在一些預定義的場景下無需駕駛員介入。

Level 5：全自動駕駛，完全自動化，不需要駕駛員(driverless)。

自動駕駛基本原理

關于自動駕駛的基本原理，需了解三大關鍵詞：傳感器、數據融合(Data Fusion)、100%安全性決策。

傳感器

自動駕駛需要的傳感器系統主要有三種類型：攝像頭、雷達和激光雷達。

•攝像頭

攝像頭是自動駕駛必備的傳感器，包括前視、后視和360度攝像系統，后視和360度攝像頭主要提供360度外部環境呈現，前視攝像頭主要用于識別行人、車輛、道路、交通標志等。

•雷達(RADAR)

自動駕駛需要多個雷達傳感器，其功能是無線探測和測距，主要用于盲點檢測、防碰撞、自動泊車、制動輔助、緊急制動和自動距離控制等應用。目前的雷達系統主要基于24GHz和77GHz，相較于24GHz，77GHz在測量距離和速度時具有更高的精度，以及更高的角分辨率，且還具備天線尺寸小、干擾小等優點。

•激光雷達(LiDAR)

LiDAR，即Light Detection And Ranging的縮寫，它是一種基于激光的系統，除發射器(激光器)外，系統還具備高靈敏度的接收器。LiDAR主要用于測量靜止和移動物體的距離，并通過處理提供所檢測物體的三維圖像。

LiDAR應用于自動駕駛所面臨的挑戰是，如何克服在雨雪、霧、溫度等環境影響下識別較遠距離的物體，同時，這玩意成本太高，目前不適合汽車領域的大規模部署。

數據融合(Data Fusion)

數據融合就是將不同傳感器(如雷達、攝像頭和激光雷達)數據進行智能化合成，實現不同信息源的互補性、冗余性和合作性，從而做出更好、更安全的決策。比如攝像頭具有分辨顏色(識別指示牌和路標)的優勢，可易受惡劣天氣環境和光線的影響，但雷達在測距、穿透雨霧等有優勢，兩者互補融合可作出更精確、更可靠的評估和判斷。

100%安全性決策

一旦出現交通事故，重則導致人身傷亡，因此，自動駕駛對技術安全的要求相當苛刻，需實現接近100%的安全性。

簡而言之，自動駕駛就是通過傳感器收集全面的環境信息，再對信息融合處理，并作出接近100%安全性決策。

目前多數人所談的自動駕駛，都是基于汽車本地端的傳感器、數據融合來實現決策的。

但是，你有沒有想過，這種單憑本地端實現的方式存在一些局限性。

當汽車橫穿十字路口時，自動駕駛能預知從左側高速駛來的大卡車嗎?

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5G核心網控制面與數據面徹底分離，NFV令網絡部署更加靈活，從而使能分布式的邊緣計算部署。邊緣計算將更多的數據計算和存儲從“核心”下沉到“邊緣”，部署于接近數據源的地方，一些數據不必再經過網絡到達云端處理，從而降低時延和網絡負荷，也提升了數據安全性和隱私性。

這對于時延要求極高、數據處理和存儲量極大的自動駕駛領域而言，重要性不言而喻。未來對于靠近車輛的移動通信設備，如基站、路邊單元等或均將部署車聯網的邊緣計算，來完成本地端的數據處理、加密和決策，并提供實時、高可靠的通信能力。

是的，自動駕駛需要5G，但說到最后，對于5G自動駕駛，挑戰在哪里?

想到了兩點：

挑戰一，網絡頻繁切換。

5G無線頻率更高、覆蓋范圍小，未來城市的每個燈柱或將就是一個小基站，必然會帶來基站間頻繁切換的問題而影響自動駕駛能力，怎么破?

C-RAN(Cloud RAN)構架可大幅降低切換開銷。

挑戰二，天線怎么安裝?

今天的5G手機面臨的一大挑戰是，天線太多，手機空間太小。未來的汽車也將面臨這樣的問題。

我們掐指算一下，未來的汽車將有多少無線系統?LTE V2X(5.8-5.9GHz)、衛星定位(1.57GHz，1.1-1.2GHz，1.6GHz)、藍牙(2.4GHz)、WIFI(2.4GHz，5GHz)、3G/4G網絡(700MHz-2.6GHz)、雷達(76-77GHz)、5G NR(3.3-4.9GHz、6-80GHz)、無線充電等等。

這么多天線系統，在安裝時必須考慮汽車的擋風玻璃、金屬殼對無線信號的衰減影響，怎么破?

公司部分現貨
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