自动驾驶汽车技术有望为汽车公司带来可持续发展。由于人为错误，疲倦和其他因素导致的道路交通事故率上升，导致了对无人驾驶技术的投资。但是，这项技术的可行性远非完美无缺。最终的成功需要汽车快速成型公司，利益相关者和汽车行业之间的合作，以使该技术在可靠性，安全性，成本和性能上实现巨大飞跃。在本文中，我们将讨论汽车手板在该行业中的关键作用。
近年来无人驾驶技术的发展
自动驾驶技术的概念可以追溯到1920年，当时Liniccan Wonder是世界上第一台无线电遥控汽车。此后，在1939年，引入了配备智能电路的电动汽车。
当时是1980年，梅赛德斯（Mercedes）推出了第一台结合了视觉引导系统的机器人货车。这标志着汽车技术新时代的开始，其使用汽车原型技术逐步发展为高级驾驶员辅助系统（ADAS）。
这些智能系统需要合并多个工程学科，例如机械工程，汽车快速成型，计算机科学，电子工程等。根据世界卫生组织2020年的报告，每年约有135万人死亡。交通事故。在这些事件中，大多数是人为错误造成的，很少是由于汽车本身的故障引起的。
密集的流量和智能手机之类的干扰物的增加最终意味着，除非掌握了AV技术并使其在每个汽车中成为默认技术，否则这个数字很可能会增加。
自动驾驶行业分为6个自动化级别：
- 0级：在没有车辆协助的情况下完全控制驾驶员。
- 1级：提供基本和独立的驾驶员辅助功能。
- 2级：结合自动化功能的部分自动化有助于减少驱动程序的工作量。但是，驾驶员必须主动监控环境并及时采取行动。
- 3级：汽车的某些功能是完全自动化的，而有些则不是。在这种自动化水平下，如果需要，车辆自动化系统可能会要求驾驶员对情况进行控制。
- 4级：这是先进的自动化级别，车辆是完全自动化的。驾驶员可以选择控制车辆的选项，但这不是必需的。
- 5级：在此级别上，自动化基于人工智能，并且车辆实际上具有自己的思想，可以从周围的环境中学习并有效地学习未来的情况。
无人驾驶行业的挑战
预计2020年将是大约1000万辆自动驾驶汽车上路的一年。特斯拉声称要在2018年之前掌握这项技术，本田和丰田则声称要在2020年之前掌握这项技术。
但是，对于这些公司而言，这绝不是一帆风顺的，因为在这一细分市场中进行汽车原型设计并不像看起来那么简单。
在驾驶过程中，人类不仅仅依靠算法来做出各种各样的决定。本能，判断和决定是使人的大脑更加强大的部分原因。教计算机如何对数十亿甚至可能是数万亿的道路事故做出反应没有捷径可走。
无人驾驶行业的重大不幸事件包括2018年3月发生的涉及Uber的致命车祸。这辆AV撞上了行人，并造成了死亡。对该事件的调查显示，坠毁时超声传感器和近距离摄像头无法正常工作。
不仅如此，2018年发生的另一起涉及特斯拉自动驾驶系统的事件也造成了致命事故，关于撞车原因的几种理论正在浮出水面。主要问题是：我们真的可以将每种组合真正地输入计算机的算法中，并确保所有车辆都与中央管理系统互连以避免发生事故吗？
汽车快速成型服务如何推动无人驾驶行业发展？
基于原型的模块化测试系统在使新技术具有适应性和前瞻性方面更加精通。汽车原型制作服务是该行业的主要进步，其中包括：
- 成熟的软件质量和机器学习能力：在汽车原型开发阶段验证算法以免发生事故至关重要。成熟的软件质量和确保充足的机器学习需要大量的软件重构。实时原型是在受控虚拟环境下构建和测试的。然后分析数据以检测漏洞。此外，确保严格遵守代码合规性程序，以确保在生产阶段减少复杂性。
- 虚拟仿真：许多传感器和执行器都意味着在受控环境下通过使用虚拟仿真来进行验证和确认。有两种测试类型，即闭环和开环。传感器模型，动态模型，交通状况以及精确的原型设计确保了在测试平台上花费了数小时，而不是使公众面临风险。
- 安全性：正如网络计算资源的利用所暗示的那样，网络安全性是自动驾驶汽车市场中讨论的重点。汽车原型服务可以在很大程度提高黑客攻击水平的情况下，为确保安全性，安全性和可靠性提供大量的测试解决方案。
- 以降低的成本进行实际测试：在进行最后阶段的测试时，如今的公司倾向于在不那么拥挤的环境中测试其手板，从而为AV提供了进一步学习的喘息空间。在实际的测试场景中，仅仅为了打动潜在客户而摆出最昂贵的美学外观是不明智的。取而代之的是，汽车手板制作公司可以以最低的成本为低成本的模块化定制汽车零件或复制品提供解决方案，以进行产品开发。
结论
我们希望本文能为您提供深刻的了解，以了解自动驾驶汽车行业随着时间的推移如何发展，以及汽车快速成型服务在此刻之前将发挥什么样的作用，并将在未来发挥作用。可以肯定的是，在实时环境中对功能手板进行广泛且安全的测试是该技术很快适应性的关键，以减少持续存在的交通拥堵，运输成本并提高宜居性和步行性。
