互聯汽車中的大數據有助于它們充分利用自己的感官。如果沒有穩定、可靠的數據流，那么自動駕駛汽車將在道路上毫無用處。一輛沒有數據的互聯汽車就像一個無知的嬰兒：因為她不知道什么是危險，所以把手指伸進插座、拿刀或試圖點燃物品。
在本文中，您將發現：
▲自動駕駛汽車如何收集數據
▲哪些傳感器幫助自動駕駛車輛收集數據
▲自主汽車如何處理大數據
▲互聯汽車的大數據使用案例
大數據正在改變汽車行業。這種陳詞濫調您可能已經聽說過很多次了，但這是真的，沒有大數據，就不會有自主的機會。2014年，麥肯錫估計全球連接性組件和服務市場約為380億美元，到2020年，該行業預計將增長到令人印象深刻的2150億美元。
在這個市場上，汽車行業的份額是多少?看起來同樣令人印象深刻：未來三年，該領域的大數據投資預計將以16%的復合年增長率增長。這并不奇怪：據英特爾前首席執行官布萊恩·科茲安尼克估計，自動駕駛汽車每天將使用并產生約4000 GB的數據。那么這些數據是從哪里來的?
自動駕駛汽車如何收集數據
自動駕駛汽車使用來自各種內置物聯網設備來收集數據：
正如自動駕駛汽車不能沒有大數據一樣，它們也不能沒有傳感器來收集這些數據。在自動駕駛汽車中，來自各種內置傳感器的數據可以在毫秒內得到處理和分析。這使得汽車不僅可以從A點到B點安全行駛，而且還可以將路況信息傳遞給云端，從而傳遞給其他車輛。然后，來自互聯汽車的大數據將與其他智能汽車共享。
哪些傳感器幫助自動駕駛車輛收集數據
為了觀察和感知自身周圍的一切，自動駕駛汽車通常使用三種類型傳感器：攝像頭、雷達和激光雷達。
攝像頭可幫助車輛獲得周圍環境的360度全景。不僅如此，現代攝像頭還可以提供逼真的3D圖像，識別物體和人，并確定它們之間的距離。問題在于惡劣的天氣條件、損壞的交通標志和對比度不足影響了攝像頭的性能。幸運的是，其他傳感器可以提供幫助。
天氣條件不會影響短程和遠程雷達。短程波有助于消除盲點，并有助于車道保持和停車。遠程雷達可以測量汽車與其他行駛中車輛之間的距離，并有助于制動。綜上所述，雷達旨在檢測移動物體，實時測量距離和速度。
激光雷達使用激光代替無線電波，并且可以創建周圍環境的3D圖像并繪制地圖，從而在汽車周圍創建360度視圖。
在自動駕駛中，一個更為關鍵的組件是幫助分析自動駕駛汽車中數據的軟件。連接到網絡后，智能汽車不僅可以將其所有傳感器的數據傳遞到云端，而且還能立即對情況做出響應。(來源物聯之家)一些公司收集大數據并將其提供給在汽車行業工作的第1級和第2級供應商。這些數據包括獨特的場景、視頻和圖像，可幫助自動駕駛汽車學習并為道路上的決策奠定堅實的基礎。
自動駕駛汽車如何處理大數據?
自動駕駛汽車必須有傳感器、人工智能軟件和云服務器。接下來，它應該知道自己的位置。為此，它使用全球定位系統，并結合來自內部傳感器的數據，如速度計和指南針，來定義它的速度和方向。
一旦一輛汽車知道它在世界上的位置，它就必須了解周圍發生的事情。為此，它應該使用雷達和激光雷達繪制周圍環境的地圖，并在地圖中定位自己。標志、標記、車道和各種障礙物都要被考慮在內。
利用收集到的數據，自動駕駛汽車可以針對道路上的許多可能情況制定策略。自動駕駛汽車之間的數據共享將有助于避免交通堵塞，同時考慮天氣狀況并應對緊急情況。
綜上所述，自動駕駛汽車可以通過利用大數據來完成以下工作：
▲看到和感知——接收數據，并根據收集的數據制定計劃并采取行動
▲詳細繪制周圍環境地圖
▲使用攝像頭和激光雷達識別速度和距離
▲與其他車輛交流并共享數據
互聯汽車技術正在向這樣一個方向發展：您的汽車不僅可以與道路上的其他車輛溝通，而且還可以和路標、車道標志、交通燈等等進行交流。而這個高科技系統的先決條件是大數據。
互聯車輛的大數據使用案例有哪些?
智能汽車收集的數據只供汽車本身使用嗎?再想想。這些數據的真正潛力非常大：
▲汽車制造商可以遠程查看您汽車的問題，并立即通過車輛通知您。
▲利用車輛數據，使高效管理并優化成百上千輛互聯汽車成為可能。
▲大數據是行為洞察力的豐富來源，從駕駛員選擇的加油站到他們播放的音樂。這些數據可用于市場營銷、銷售和客戶服務。
▲借助互聯汽車中的大數據，城市規劃和工程將變得更加精確：更有效的道路規劃，危險地點的早期預警，以及更安全的人行道等。
▲互聯汽車中的大數據可以根據駕駛員的表現為他們制定個性化的保險計劃。
總結
沒有大數據，汽車工業就無法進一步發展。這是互聯自動駕駛汽車的未來：汽車將像使用汽油或電力一樣使用數據。這就是為什么對于汽車制造商來說，與軟件供應商建立合作關系是必要條件的原因所在。要為大數據分析、管理、可視化等提供解決方案，公司不僅需要具備汽車行業的背景，而且還需要具備人工智能、機器學習、自然語言處理、物聯網和平臺開發方面的專業知識。
