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：
- 自动驾驶汽车如何收集数据
- 哪些传感器帮助自动驾驶车辆收集数据
- 自主汽车如何处理大数据
- 互联汽车的大数据使用案例
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：
- 看到和感知——接收数据，并根据收集的数据制定计划并采取行动
- 详细绘制周围环境地图
- 使用摄像头和激光雷达识别速度和距离
- 与其他车辆交流并共享数据
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：
- 汽车制造商可以远程查看您汽车的问题，并立即通过车辆通知您。
- 利用车辆数据，使高效管理并优化成百上千辆互联汽车成为可能。
- 大数据是行为洞察力的丰富来源，从驾驶员选择的加油站到他们播放的音乐。这些数据可用于市场营销、销售和客户服务。
- 借助互联汽车中的大数据，城市规划和工程将变得更加精确：更有效的道路规划，危险地点的早期预警，以及更安全的人行道等。
- 互联汽车中的大数据可以根据驾驶员的表现为他们制定个性化的保险计划。
总结
没有大数据，汽车工业就无法进一步发展。这是互联自动驾驶汽车的未来：汽车将像使用汽油或电力一样使用数据。这就是为什么对于汽车制造商来说，与软件供应商建立合作关系是必要条件的原因所在。要为大数据分析、管理、可视化等提供解决方案，公司不仅需要具备汽车行业的背景，而且还需要具备人工智能、机器学习、自然语言处理、物联网和平台开发方面的专业知识。
