具有基础设施（Car-to-X）的自动驾驶和车辆通信系统将成为汽车工业的一部分，以及电力推进，即使机器人汽车直到它成为现实。
但这会发生……这就是为什么大众汽车集团的研究人员每年都会与合作伙伴和大学会面，在 Autodromo do Algarve 交流经验的原因。与此同时，第二支团队正在德国汉堡市的城市生态系统中开发永久性自动驾驶体验。
沃尔特坚持右转的轨迹，再次加速到直道，然后准备再次接触顶点，几乎要爬上校正器。项目总监保罗·霍克林 (Paul Hochrein) 坐在方向盘后看起来很平静，致力于……除了观看之外什么都不做。只是沃尔特设法在波尔蒂芒赛道上独自完成所有事情。
沃尔特是谁？
沃尔特是一辆奥迪 RS 7，几辆机器人汽车之一，在后备箱中装有高性能电子设备和计算机。它并不局限于为阿尔加维路线约 4.7 公里周长的每一圈遵循严格的编程轨迹，而是以可变的方式实时找到其路径。
使用 GPS 信号，Walter 能够知道他在跑道上精确到厘米的位置，因为软件库每百分之一秒计算一次最佳路线，由导航系统中的两条线定义。 Hochrein 的右手放在开关上，万一出现问题，该开关会关闭系统。如果发生这种情况，Walter 将立即切换到手动驾驶模式。
为什么 RS 7 被称为 Walter？霍克林笑话：
“我们在这些测试车上花了太多时间，最终还是给它们取了名字。”
他是这两周在阿尔加维的项目负责人，这已经是大众汽车集团的第五位。当他说“我们”时，他指的是一个由大约 20 名调查员、工程师——霍克林称他们为“书呆子”——以及带着十几辆大众汽车集团汽车来到这里的试车员组成的团队。
盒子里装满了笔记本，其中新收集的测量数据会通过软件进行评估和解码。 “我们正忙着把零和一放在一起，”他笑着解释道。
工程师和科学家在一起
该任务的目的是为大众汽车集团品牌提供有关自动驾驶和辅助系统最新发展的重要跨学科信息。不仅大众集团公司员工参与其中，还有来自一流大学的合作伙伴，例如加利福尼亚的斯坦福大学或德国的达姆施塔特工业大学。
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“我们来这里是为了让我们的合作伙伴能够访问我们在这些测试会议中提出的内容，”Hochrein 解释说。选择阿尔加维赛马场是因为它的地形像过山车，因为这里的所有技术都可以安全测试，这要归功于宽阔的漏洞，而且暴露于“不受欢迎的”观众的风险非常低：
“我们能够在具有高安全标准和最苛刻的动态挑战的环境中评估系统，以便我们能够以最佳方式开发它们。这项工作还让我们有机会考虑在公共道路上无法单独检查的驾驶相关方面。”
这说得通。例如，在 Walter，正在测试各种自动驾驶配置文件。
当 Walter 的轮胎高速在拐角处发出刺耳的声音时，乘客有何感受？如果悬架处于更舒适的设置并且汽车在赛道中间始终以较慢的速度移动怎么办？如何定义轮胎和自动驾驶之间的相关性？行为精度和所需的计算能力之间的理想平衡是什么？您如何设置时间表以使 Walter 尽可能经济？沃尔特能够在拐角处疯狂加速的驾驶模式是否会如此激进，以至于促使乘客将午餐送回原点？如何才能在机器人汽车中实现品牌或型号更具特色的滚动体验？保时捷 911 乘客是否希望驾驶方式与斯柯达 Superb 不同？
PlayStation引导
“线控转向”——线控转向，通过它可以将方向盘运动与方向盘运动分离——是另一项也在此处进行测试的技术，安装在一辆在入口处等我的大众途观上。盒子。在这辆车中，转向机构不是机械连接到前轮，而是电连接到机电控制单元，该控制单元旋转转向。
这个实验性的 Tiguan 被用作调整不同转向设置的工具：直接和快速用于运动驾驶或间接用于高速公路旅行（使用软件改变转向感觉和传动比）。
但由于未来的机器人汽车在大部分行程中甚至都没有方向盘，在这里，我们有一个 PlayStation 控制器或变成了方向盘的智能手机，这需要一些练习。确实，德国工程师使用锥体在维修区临时搭建了一条激流回旋赛道，经过一点练习，我几乎设法完成了整个赛道，而没有将任何橙色锥形标记扔到地上。
迪特尔和诺伯特，独自行走的高尔夫 GTI
回到正轨，由 Gamze Kabil 领导的测试解决了红色高尔夫 GTI 中的不同自动驾驶策略，“称为” 节食者 .如果在自动驾驶过程中，汽车在转弯或变道时方向盘没有移动，是否会让车内的乘客感到不安？从自动驾驶到人类驾驶的过渡应该有多顺利？
科学家社区也非常参与这些未来的汽车技术。斯坦福大学教授克里斯·格德斯 (Chris Gerdes) 也带着他的一些博士生来到波尔蒂芒 (Portimão)。诺伯特，另一个红色高尔夫 GTI。
对他来说没什么新鲜事，他在加利福尼亚有一辆类似的高尔夫，他用它为大众汽车进行研究。主要目标是在极限处调节传导动力学，并开发可以映射适当模型的神经网络，并使用具有预测控制模型的“机器学习”（机器学习）。而且，在同一过程中，该团队正在寻找新的线索来回答百万美元的问题：基于人工智能的算法能比人类导体更安全吗？
在座的工程师和科学家中没有人相信，与一些品牌已经承诺的相反，2022 年将有机器人汽车在公共道路上自由行驶 .届时，机场和工业园区等受控环境中的第一辆自动驾驶汽车很可能会面世，一些机器人汽车将能够在公共道路上短时间执行有限数量的任务。世界的某些地方。。
我们在这里处理的不是简单的技术发展，也不是航空航天科学，但就复杂性而言，我们可能介于两者之间。这就是为什么当今年的葡萄牙南部测试会议结束时，没有人说“再见”，只是“很快见”。
行李舱消失了，为电脑让路，很多电脑。
城市地区：终极挑战
一个完全不同但更加困难的挑战是机器人汽车将在城市地区面临的挑战。这就是为什么大众汽车集团在汉堡设立了一个专门从事这种情况的小组，我也加入了该小组以了解开发过程。正如大众汽车集团自动驾驶部门高级副总裁兼大众汽车商用车技术开发首席品牌官 Alexander Hitzinger 解释的那样：
“这个团队是新成立的大众汽车 Autonomy GmbH 部门的核心，该部门是 4 级自动驾驶的能力中心，其最终目标是将这些技术推向市场成熟。我们正在为我们希望在本世纪中期商业推出的市场开发一个自主系统。”
为了进行所有的测试，大众汽车和德国联邦政府正在这里合作，在汉堡市中心安装一个近 3 公里长的路段，在那里进行多项实验，每次持续一周，每两年进行一次。到三个星期。
通过这种方式，他们能够收集有关拥挤的城市交通的常见挑战的宝贵信息：
- 对于其他远超法定车速的司机；
- 汽车停得太近甚至停在路上；
- 在红绿灯处无视红灯的行人；
- 逆风骑行的自行车手；
- 甚至在传感器被工作或不当停放的车辆蒙蔽的十字路口。
机器人汽车在城市测试
这些机器人汽车的测试车队由五辆（尚未命名）完全“自主”的电动大众高尔夫组成，能够在大约 10 秒之前预测潜在的交通状况——借助在九个期间获得的大量数据——这条路线的一个月测试阶段。这就是自动驾驶车辆能够提前对任何危险做出反应的方式。
这些电动高尔夫是真正的车轮实验室，在车顶、前侧和前后区域配备了各种传感器，可借助 11 个激光器、7 个雷达、14 个摄像头和超声波来分析周围的一切。在每条中继线中，工程师都组装了 15 台笔记本电脑的计算能力，每分钟传输或接收高达 5 GB 的数据。
在这里，就像在 Portimão 赛马场一样——但更敏感的是，因为交通状况每秒可能发生几次变化——重要的是快速和同时处理像 Hitzinger 这样的极重数据集（它结合了赛车运动的专业知识，计数在勒芒 24 小时耐力赛中获胜，并在硅谷担任 Apple 电动汽车项目的技术总监）很清楚：
“我们将使用这些数据来验证和验证系统。我们将大幅增加场景数量，以便我们可以为每种可能的情况准备车辆。”
该项目将在这个不断发展的城市中获得动力，经济显着扩张，但随着人口老龄化，交通流量（包括日常通勤者和游客）的增加，以及由此带来的所有环境影响和流动性。
到 2020 年底，这条城市赛道的周长将延长至 9 公里——正好赶上 2021 年在这座城市举行的世界大会——并且将有总共 37 个采用车辆通信技术的交通灯（大约是该城市的两倍）正如今天正在运作的一样）。
Alexander Hitzinger 在勒芒 24 小时耐力赛中了解到，他在 2015 年以保时捷技术总监的身份赢得了比赛，他说：“这是一场马拉松，而不是短跑比赛，我们希望确保我们能如愿以偿地到达终点线。” .
作者：Joaquim Oliveira/Press Inform。
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