凭借创新的技术和广泛的专业知识:
博世为自动驾驶铺平了道路

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技术与发展概述

未来,自动化的驾驶将会成为现实。 即便在今天,驾驶辅助系统也能帮助驾驶员安全舒适地到达目的地。 在乡村道路、高速公路甚至复杂的城市交通中,很快就会看到高度自动和完全自动驾驶的汽车。 博世正致力于将这一未来愿景变为日常生活,并已在该领域发挥主导作用。 博世展现的创新领导力涵盖了自动驾驶的所有关键领域: 从通过人工智能感知汽车外围环境到实际驾驶过程中。

原则上,自动驾驶汽车需要具备与驾驶员相同的技能。 首先,它必须能察觉并解释其外围环境(“感知”)。 为此,它将使用外围传感器,就像人类使用其感官一样。 其次,它需要处理收到的信息并规划其驱动策略(“思考”)。 这项任务由车载电脑使用软件和智能算法来实现。 第三,它需要利用其动力系统、转向系统和制动力系统来控制车轮,以便将规划的驾驶策略付诸实践(“行动”)。 如果说汽车的车轮是其肢体,而加速、转向和制动力系统则代表其肌肉。 电子线路是神经通路,负责以数据形式向子系统发送脉冲和刺激动作。

凭借在这三个领域(感知、思考和行动)中的解决方案和专业知识,博世的理想定位是通过自动化技术逐步彻底改变移动出行的方式。

更轻松地到达

在自动模式下,驾驶员可以利用获得的时间放松、工作、交流或娱乐。


路上更安全

自动驾驶汽车永远不会疲倦,比人类能更快地察觉危急情况并更好地避开它们。

开车更有效率

自动驾驶汽车能够以更恰当的方式覆盖每段距离,从而节省燃料。


改善交通流量

自动驾驶汽车可以靠近前方汽车行驶,从而最大限度地利用繁忙道路的通行能力。

移动世界的发展方向

第一级自动驾驶已成为现实,为未来的移动出行铺平了道路。

想象一下,您可以乘坐通勤车去上班,吃一顿轻松的早餐,看看报纸。 您不再陷入交通堵塞,您的汽车会自动带您到想去的任何地方。 而且比现在更安全,因为自动驾驶汽车可以大大减少事故发生次数。 它们能比驾驶员更快地察觉并避免危急情况。 它们严格遵守交通规则,从不疲倦。 即使在紧急情况下,它们的反应也比驾驶员快得多。

随着互联程度的提高,移动出行将会发生根本变化: 当自动驾驶汽车直接或通过云端相互通信时,能以最恰当的方式覆盖其路线,从而避免交通堵塞。 交通流量更好,能够更好地利用可用空间。 因此,自动驾驶不仅提高了道路的运输能力,还减少了燃料消耗和排放。

感知、思考、行动: 自动驾驶汽车需要具备哪些能力

要让自动驾驶汽车和驾驶员一样,甚至比驾驶员更好,它们需要具备三项基本技能: 它们需能察觉并解释其外围环境,利用这些信息得出合适的驾驶策略,然后可靠而安全地实施。

这种察觉(感知)、处理(思考)和采取行动(行动)的过程需要结合高度发展的软硬件来实现。 博世凭借其产品组合涵盖了所有必要的技术,并不断开发这些技术,以实现未来更高水平的自动化。

感知

自动驾驶汽车察觉并解释外围环境

外围传感器提供自动驾驶汽车感知其整个外围环境所需要的所有信息。 结合高精度地图,它们还能确保其始终知道自己的确切位置。 传感器还会始终关注驾驶员,并检查他或她是否有能力在必要时接管。 使用网联服务,汽车甚至能知道前方路况,并在结冰等情况下相应地调整其驾驶行为。 今天,博世已经具备了察觉汽车外围环境的必要技术,并已将其驾驶员辅助系统中的许多技术转入批量生产。

关于感知的更多信息

思考

自动驾驶汽车提前学习和规划

自动驾驶汽车能实时决定最优驾驶策略,以应对当前的交通状况并到达目的地。 该任务由车载电脑通过分析、处理外围传感器数据来实现,这些数据则由传感器收集并通过软件进行处理。 通过在软件开发中使用人工智能,汽车能更好地理解其所在环境。 该软件能区分行人、骑乘人、建筑物或其它汽车等各种对象,并熟悉它们各自的特征行为。 这使得汽车能做出可靠预测,并安全和主动地驾驶。

关于思考的更多信息

行动

自动驾驶汽车安全地驶往目的地

中央车载电脑能计算汽车传动系统、制动或转向系统用于执行相应驾驶操作(例如变换车道、停止或进行弯道驾驶)的数据。 需要朝什么方向行驶? 需要多少加速或制动? 在自动驾驶过程中,对于为此而进行的冗余设计的安全关键系统和组件提出了特别高的要求: 如果其中一个系统无法实现其功能,可由备用系统承担。 博世已针对转向和制动提供冗余系统解决方案。

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自动驾驶的里程碑

与自动驾驶相关的复杂需求无法由一家公司满足。 因此博世与其它公司建立了战略伙伴关系,并启动了许多试点和研究项目。 这种共同联盟涵盖自动驾驶的许多领域,从开发高性能摄像头传感器和网联车载系统,到生成具体的数字地图,再到城市的完全自动驾驶系统。

虽然有些项目是基于目前已有的传感器等技术,但其它项目显然是面向未来技术的发展。 所有缔结的伙伴关系确保了发展中的协同作用,并有助于使自动驾驶汽车快速、安全地上路。

博世、沃达丰和华为实现了智能汽车间的相互通信

博世及其合作成员正在使用5G移动电话测试汽车与外围环境之间的通信。

智能移动电话可用于防止潜在的危险驾驶情况变得更加严重。 这项被称为蜂窝V2X(车联网)的技术,使汽车能够通过移动电话与其它汽车及其外围环境进行通信。 自2017年2月以来,博世、沃达丰和华为一直在进行新的高性能技术试验,这是欧洲首批致力于该工作的公司。 巴伐利亚的A9高速公路是首批5G测试模块的实地测试地点。 汽车之间的直接通信可为驾驶员提供其无法看到的交叉路口部分的信息,或者在驾驶员自己汽车旁边或后面的高速公路上所发生的情况。 因此,新的移动电话系统为自动驾驶铺平了道路。

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博世将会收购地图供应商HERE的股份

高清数字地图是自动驾驶的一项关键要求。

高清数字地图是自动驾驶的一项关键要求。

博世拟收购全球数字地图和定位服务供应商HERE Technologies百分之五的股份。 此次收购促进了博世服务业务的发展。 也有助于HERE进而向其目标更进一步,即成为汽车行业内外客户的全球数据实时定位服务供应商。 面向所有客户的开放平台将是博世和HERE在非汽车领域和汽车领域的合作焦点,尤其是在日益增多的网联和自动化移动领域。 高精度地图是自动驾驶汽车的必备条件。

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博世和TomTom创建了一个使用雷达信号自动驾驶的地图

自动驾驶高清地图开发的突破

博世和荷兰地图及交通信息供应商TomTom在开发用于自动驾驶的高精度地图方面取得了突破。 技术和服务供应商已经成为全球第一个使用雷达信号创建定位层的供应商,这对于该类地图来说是必不可少的。 博世的“雷达路标”由数十亿个单独的反射点组成。 雷达信号击中的任何地方都会形成该类反射点(例如在防撞栏或路标上),并再现道路的走向。 自动驾驶汽车可以使用地图以厘米精度确定其在车道上的准确位置。

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博世与其合作成员合作开发自动驾驶汽车的新视觉技术

博世和索尼合作开发创新型相机传感器。

博世和索尼合作开发创新型相机传感器。

顿时眼花缭乱,视线受限: 这是驾驶员在阳光明媚、太阳低射的天气中开车时经常遇到的事情。 在晴朗的天气开车驶出隧道时,由于眩光,也经常会出现视线受限的情况。 照明条件的变化或不良不仅对人眼,而且对摄像头传感器,例如驾驶员辅助系统和自动驾驶所需的摄像头传感器,都是一个挑战。 为使这些传感器更好的工作,博世和索尼半导体解决方案公司(Bosch and Sony Semiconductor Solutions)已就合作达成一致。 两家公司共同致力于开发一种高度创新的视觉技术,使汽车即使在光线差的情况下也能可靠地感知其外围环境。

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博世在中国推出自动驾驶计划

博世与中国企业合作,以在中国实现自动驾驶。

博世与中国企业合作,以在中国实现自动驾驶。

为在中国实现自动驾驶所需的最新高精度地图,仍然还是一种远景。 博世希望改变这种状况,并与中国互联网企业百度以及地图供应商高德和四维图新签署了合作协议。 四家公司正在共同研究一项解决方案,使其能够利用博世从汽车雷达和摄像头传感器收集的信息来生成和更新地图。 自动驾驶汽车将使用博世传感器收集的数据来确定其自身位置,这对自动驾驶至关重要。 该数据可与三家合作成员的地图数据兼容。

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博世和戴姆勒正在合作开发一个全自动无人驾驶系统

博世和戴姆勒将会捆绑其能力,以便在十年内将自动驾驶汽车引入城市。

博世和戴姆勒将会捆绑其能力,以便在十年内将自动驾驶汽车引入城市。

博世和戴姆勒已就建立发展联盟达成一致,旨在未来十年之初,在城市街道上建立全自动无人驾驶汽车系统。该项目的目标是为自动驾驶系统联合开发软件和算法,将会吸纳全球领先的顶级汽车制造商戴姆勒的综合汽车专业知识,并与全球最大汽车供应商博世的系统和硬件专业知识相结合。 利用由此产生的协同效应,该项技术将会尽早投入量产。

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您可在博世媒体服务中找到 “自动移动”主题下有关自动驾驶的更多新闻稿。

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研究项目

博世发起、领导并对各种研究项目给予支持,为自动驾驶奠定技术基础,并在早期测试各种概念。

PEGASUS-一个旨在建立被普遍接受的质量标准、工具、方法以及场景和情况的项目

截至2019年年中,为高度自动化铺平道路,使驾驶更加安全舒适——这是博世和另外16个项目合作伙伴在PEGASUS联合项目中追求的目标。该项目由联邦经济和能源部(BMWi)推动,在这一框架内,博世正致力于确定自动驾驶功能和车辆系统测试和试验领域的标准,包括:模拟、测试台和真实环境。

该项目(PEGASUS)旨在建立被普遍接受的质量标准、工具、方法以及场景和情况,从而推出高度自动化的驾驶功能,并确保最终将自动驾驶快速引入市场。

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CONCORDA项目(驾驶自动化的连接廊)

欧洲的高速公路在能够为自动驾驶和卡车编队设定路线之前还必须满足哪些要求?在CONCORDA(驾驶自动化的连接廊)项目中,博世正在努力为此提供答案。该项目的主要目标是确定混合动力车面临的挑战和潜力,安全可靠的通信和数字化基础设施。在此基础上,可以对车辆环境感知的解决方案进行建模。此外,该项目有助于更准确可靠地定位车辆。

CONCORDA项目以通用应用规范为基础,该基础将进行迭代升级,并在与C-Roads平台的合作过程中进行更新。这不仅将导致现有标准的改进,而且还会产生出新的标准。

CONCORDA项目测试地点位于荷兰、比利时、德国、法国和西班牙。

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MEC-View-基于移动边界计算的自动驾驶目标检测

MEC-View项目由德国联邦经济事务和能源部(BMWi)进行资助,致力于在复杂的城市交通场景中实现自动驾驶的目标(例如自动驶入优先路段)。 MEC-View致力于在城市交通中实现更安全、更高效的自动驾驶。

自动驾驶汽车装备有各种传感器系统(例如摄像头和雷达传感器),可提供360度全景视野。 但是,汽车无法检测到十字路口卡车后面的骑乘人或拐角处的行人。

将来,地方议会将会在对当地交通状况至关重要的路灯和场所安装摄像机或其它传感器。 MEC-View项目利用其数据在城市环境中实现自动驾驶。

博世协调的联合研究项目的合作成员包括杜伊斯堡-埃森大学、乌尔姆大学、戴姆勒、诺基亚、欧司朗、TomTom和IT设计师。 乌尔姆市是合作成员之一。

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Ko-HAF研究倡议

博世与其它一些供应商、汽车制造商和公共部门合作成员联合推出了“高度协调自动驾驶”(Ko-HAF)研究计划,旨在推动自动驾驶的发展。 该公共资助项目将会应对高度自动驾驶的挑战,在该情况下,驾驶员不再需要时刻保持警惕。 但要实现这一点,必须采取技术防范措施。 在Ko-HAF项目框架内,博世承担了开发后端解决方案的主要责任,负责收集和提供有关汽车当前环境(包括交通基础设施)的信息。

工业、行政和研究领域的合作成员

支持Ko-HAF研究计划的联盟由汽车制造商、汽车供应商以及公路管理和研究领域的合作成员组成。 Ko-HAF总资金为3630万欧元,是一个具有战略意义的大型项目,旨在推动汽车行业一大趋势的进展。 德国联邦经济事务和能源部(BMWi)为该项目资助1690万欧元,作为其“新车和系统技术”计划的一部分。 Ko-HAF项目计划持续到2018年11月。

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