说到关于pc在汽车上的应用和汽车pc中柱这样的相关话题，总是能引起不少人的讨论关注，那么今天小编为大家带来讲解一下。
当地时间19日凌晨，一辆Uber自动驾驶汽车在亚利桑那州撞倒了一名过马路的女子，导致其死亡。优步因成为公共道路上第一起涉及自动驾驶汽车的致命事故而立即引起关注。
然而就在几个小时后，负责调查这起事故的亚利桑那州坦佩市警察局长表示，根据初步调查，Uber在这起事故中可能没有过错。
剧情的反转让人有些摸不着头脑。
从事故现场视频和Uber事故车辆的构成来看，雷达和摄像头要么“失灵”，要么就是原罪。
亚利桑那州坦佩警察局公布了事故车辆拍摄的视频，以确定事故真相。从事故现场的视频来看，Uber的自动驾驶汽车在光线条件极差的道路上飞驰，可以说是一片漆黑，唯一的光线来自汽车的前灯。就在这种情况下，受害人“突然”出现在车辆前方，在车辆以极高的速度行驶时，受害人立即倒地不起。当然，车内的测试人员和自动驾驶汽车都无法及时做出反应。
但如果人类无法做出反应，自动驾驶汽车是否也应该能够做出反应？自动驾驶汽车的出现只是解放了驾驶员的双手，如果“驾驶技术”和人类驾驶员一样好就够了吗？
案显然是否定的。
那么Uber的自动驾驶汽车究竟为何未能履行职责呢？在回这个题之前，我们首先要了解事故车辆是如何实现自动驾驶的。
从事故现场照片来看，事故发生时Uber的自动驾驶汽车是由ATG开发的。根据Uber此前发布的相关信息，该车必须配备一整套传感器系统。
顶部激光雷达每秒可以多次生成汽车周围环境的3D图像。
位于车辆前后的前端无线电雷达能够360度无死角探测。
用于实时视频分析的短程和长焦光学相机。
显然，Uber希望通过这套传感器系统实现实时、全面的检测，但事故还是时有发生。
本案中，造成事故的最大原因是各传感器性能不足、匹配方式不合理。可以说，事故的发生是因为上部、前端雷达、摄像头图像处理之间的协作没有做好。
如果想让自动驾驶汽车安全地在道路上行驶，首先必须了解每个传感器的特点和缺点。
对于Uber事故，前国家运输安全委员会主席马克罗森克表示，这次事故可能成为未来自动驾驶技术发展的障碍，必须找到题的解决方案，Uber才能恢复元气。公众对自动驾驶汽车的信任。显然，雷达和摄像头是这些题的首要解决方案。
雷达
雷达方面，目前自动驾驶领域广泛应用的雷达有三种激光雷达、超声波雷达、毫米波雷达。
骑士
激光雷达又称为激光雷达，是激光和雷达的结合体，通常由16线、32线或64线组成，线数越多，性能越强。
激光雷达工作在红外和可见光波段，具有非常高的检测精度、非常宽的检测范围，可以在短时间内识别障碍物，即使在光照条件较差的环境下也能正常工作。
但由于它们容易受到环境“扰动”的干扰，在雨雪等极短的天气时间内，其性能较差，无法提供全天候服务。由于这些雷达非常昂贵，因此通常只将一个安装在车辆顶部。
超声波雷达
超声波雷达发射短程超声波，并通过收集和分析反射数据来检测超声波。这类雷达由于能耗慢、穿透力强，对于短距离测量具有很大的优势。此外，由于测距方法简单，这种雷达的价格非常低。
除了自动驾驶之外，超声波雷达在汽车领域早已广泛应用，包括3米内障碍物预警、驾驶员停车辅助等。
毫米波雷达
毫米波雷达是在毫米波频段工作和探测的雷达，可以穿透雾、烟、灰尘等，具有除大雨外的全天候特性。与毫米波的较短波长相对应的光学区尺寸较小，使它们更适合近距离传感，但它们只能识别前方的一系列物体，而不知道它们是什么。
毫米波雷达因其成本低廉、技术相对成熟而成为自动驾驶最常用的传感器。
相机
与雷达相比，摄像头相对简单，其主要功能是通过镜头采集图像，然后通过摄像头的感光元件电路和控制元件对图像进行处理，将其转换为计算机可以处理的数字信号。它实现了对车辆周围环境的感知，并根据路况实现前方碰撞预警、车道偏离预警、行人检测等功能。
目前车载摄像头主要有四类单目摄像头、后视摄像头、立体摄像头、环视摄像头。其中，单目相机主要占据市场主导地位。
纵观领先的自动驾驶汽车，大多数选择将上述设备混合搭配，形成完整的传感和传感系统的解决方案。例如，撞死人的Uber自动驾驶汽车不仅顶部配备了Uber自己的激光雷达，而且前后还配备了多个无线电雷达以及近程和远程光学摄像头。
目前尚不清楚Uber自研的激光雷达和所使用的其他传感器的实际性能如何，但可以肯定的是，尽管传感器本身的性能有限，但通过这种组合，Uber的自动驾驶汽车已经发生了事故。……，这个方案肯定无法实现360度无盲区检测，这不足以保证汽车在光照环境不佳、极端天气等条件下正常行驶。
那么，哪种搭配方案才是最合理的，能够尽可能避免安全事故的发生呢？
特斯拉主攻摄像头，百度主攻雷达，各有利弊。
和Uber一样，特斯拉也非常注重自动驾驶汽车的研发和道路测试。2016年10月20日，马斯克宣布所有新款特斯拉汽车都将配备硬件系统——Autopilot20“具有完全自动驾驶能力”。典型配置如下
1.共有12个超声波传感器，车辆前部6个，后部6个；
2挡风玻璃下方后视镜上方是三个前置摄像头，包括长焦、标准和短焦。
3外后视镜前端和翼子板后端各有两个后置摄像头。
4、前后门中柱顶部两侧各有两个侧视摄像头。
5.后置摄像头位于后窗上方中央
后视摄像头位于后车牌位置；
7、1个毫米波雷达位于前保险杠中央。
显然，特斯拉的硬件系统落后于Uber，由毫米波雷达+摄像头+超声波传感器组成。这种组合导致总体投资成本较低。它不仅不支持激光雷达，而且还基于摄像头，而且完全自主的无人系统成本仅为8,000美元。
可以说，这套系统不具备弱光环境下的检测能力，无法为汽车提供远距离检测服务。也许这就是特斯拉自动驾驶汽车的道路测试和部署进展不那么顺利的原因。
在国内，百度自动驾驶汽车最近在自动驾驶领域非常火爆，日前，其获得了北京首张自动驾驶测试临时牌照，并在亦庄正式启动自动驾驶。在北京道路上测试汽车。
根据网上发布的一张百度无人驾驶汽车硬件配置图，百度的传感器系统以雷达为主要部件，摄像头为补充元件，包括车顶的Velodyne激光雷达和分布在车头的多个车载雷达来驱动自动驾驶。汽车的后端，有一个摄像头，用于检测移动的障碍物。
这种组合可以实现对汽车的远距离和大规模检测。此外，相比特斯拉，得益于VelodyneLiDAR的加持，百度自动驾驶汽车即使在黑暗、密集的环境下也具备了行驶能力。当然，成本也比较高。
匹配方式要因地制宜，适应应用场景是关键。
其实，以上只是基于典型应用场景对汽车自动驾驶性能的基本判断。无论是Uber、特斯拉还是百度，目前的道路测试阶段都无法保证自动驾驶汽车在任何环境下都能安全行驶。
例如，由于高速公路上的速度快、视野宽，自动驾驶汽车需要长距离、广域的传感能力。由于行车道路的开放性，难免会出现雨、雪、大雾等异常天气事件，而普通的摄像头或昂贵的激光雷达无法满足这种需求，而在这种情况下，百度等硬件系统就不再实用了。不是。
图森未来联合创始人兼首席执行官陈默表示“激光雷达在高速公路高速行驶时的测距题，让我们更加依赖摄像头。”
因此，致力于打造高速场景L4级自动驾驶卡车的图森未来，主要采用长距离、高感知的摄像头作为其传感器匹配方案。卡车上总共配备了8个摄像头和三组毫米波雷达，覆盖范围为200米。
除了高速公路之外，城市街道也是未来自动驾驶汽车最大的应用场景之一。在这种场景下，远距离、广域检测无法满足实际需求。
中国城市街道的特点是人多、车多、建筑多，红绿灯、标志多。要在这种环境下安全地进行自动驾驶，汽车必须具备实时准确感知的能力，对环境有较高的感知能力，并能高速识别和分析图像。在这种情况下，仅靠一个摄像头和毫米波雷达是不够的，还必须安装一个或多个高精度激光雷达。
“目前自动驾驶汽车配备激光雷达，主要是为了满足功能需求。”速腾捷创COO邱春超表示。速腾聚创COO邱春超表示，“为了保证安全，必须强调安全冗余，通过多重备份来提高系统的可靠性。巡航五号激光雷达就是为了解决这个题。”
总结
当然，自动驾驶汽车要想在路上安全行驶，不仅要考虑高速和密集的环境，还要考虑黑暗和强对流天气。
纵观目前各大厂商的自动驾驶汽车传感器硬件系统，存在一定的偏差，比如基于摄像头的特斯拉、基于雷达的百度、Cruise等，但都采用了摄像头+雷达的综合解决方案。
“我们相信未来的自动驾驶汽车传感器硬件系统将把各种传感器相互集成。”陈默说道。
因为自动驾驶产业刚刚起步，必须一步一步来，一次性解决题是不现实的。正如前国家运输安全委员会主席马克罗森克所说，我们需要对自动驾驶更加宽容。但需要强调的是，安全题非小事，必须控制在可接受的范围内，以免发生灾难。
金杯海狮的发动机电脑安装在哪里？金杯海狮的发动机电脑安装在座椅旁边。打开金杯海狮出租车的车门。拉动金杯海狮驾驶员腿左侧的发动机罩开关，将金杯海狮的发动机罩抬起，然后用支撑杆支撑金杯海狮的发动机罩。金杯海狮的电脑板就位于这里。它在左中柱上，但在左侧，拆掉第二排座椅旁边的装饰板就可以看到它。
ABS和PC哪个中柱更好？中柱ABS很好。
PC材料的优点PC是一种综合性能优异的非晶态热塑性树脂，具有优异的电绝缘性、延伸性、尺寸稳定性和耐化学腐蚀性，强度高，耐热性和耐寒性良好，提高了125度的耐高温性和耐低温性。-40度。PC材料还具有自熄性、阻燃性、无、可着色等优点。缺点PC材质不像金属那么坚硬，所以很容易划伤外表，但其强度和韧性都很好。一块石头就够了。不耐强酸、强碱、紫外线、弱酸、中性油。
ABS材料的优点ABS材料具有较好的综合性能，优异的冲击强度、化学稳定性和电性能。ABS材料具有低流动性，有耐冲击、耐热、阻燃、增强和透明等等级。比HIPS稍好，比PMMA、PC材料等具有更好的柔韧性。缺点热变形温度低、可燃性高、耐候性差。
本篇文章主要是解一些pc在汽车上的应用的题，其中也对汽车pc中柱的相关内容进行了一些详尽的解释，希望能帮助到各位。
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