罕见！宝马520的机油油位传感器无法读取，无法测量

这台宝马F18宝马520的机油油位传感器无法读取，无法进行测量。车主已经更换了三个原厂的油位传感器，但问题依然存在。这种情况非常罕见，应该不是油位传感器的问题。

·我们先检查一下数据流，发现机油压力显示为0，这显然是不正常的。

·机油油位传感器的工作原理是在发动机转速达到1200转左右时，传感器感应油底壳中的机油液位。

·机油压力传感器无法读取机油液位，但发动机仍能正常运行，因为发动机仍然具有一定的油压。如果没有机油压力，发动机噪音会有所不同，会发出嘎啦嘎啦的声音。

·我们将机油压力传感器拆下检查。机油压力传感器的故障非常明显，因为其中的针脚已经弯曲变形，导致无法感应到机油压力信号。

·更换机油压力传感器后，我们再次检查机油液位。此时，机油液位已经显示为正常。读取机油液位时，发动机转速会提高，以提高机油压力。

搞定！

领骏科技发布量产级L4无人车，车顶没有任何大型传感器

李根 发自 凹非寺

量子位 报道 | 公众号 QbitAI

没有一点点防备，领骏科技今日对外发布了“量产产品形态”的L4级无人车。

这是一家低调而神秘的国内无人车公司，曝光有限。之前量子位小小介绍过，这是一家百度无人车团队出身、获百度系基金投资的自动驾驶创业公司。

领骏无人车简史

其创始人杨文利，分别于2004年、2006年获得清华大学自动化专业学士、硕士学位； 2009年获得美国宾夕法尼亚州立大学电子工程博士学位。曾任美国西部数据硬盘公司系统架构部高级首席工程师，百度IDL（深度学习研究院）、百度自动驾驶事业部主任架构师，及无人车决策、规划、控制系统的技术负责人。

2016年12月离职后，杨文利创办了领骏科技，并获得了百度七剑客之一的王啸旗下九合创投，以及同样出身百度的蒋宇捷的信天创投的天使投资。

L4级量产产品

在此次推出的具备“量产产品形态”的L4级无人车中，搭载了领骏自主研发的新一代自动驾驶系统。同时，领骏科技还推出了自己的高性能自动驾驶仿真平台。

具体场景方面，该车能实现普通市区道路和高速公路上的自动驾驶，完全依靠自主决策实现以下高级自动驾驶能力：自动多目标道路规划、识别信号灯通过路口、路口内避让各方向来车、车道选择及变换、自主换道超车等。同时，该无人车还能实现无左转灯保护的左转、上下高速路匝道、自主汇入和离开车流、通过隧道、出入收费站以及通过环岛的高级自动驾驶能力。

目前，此无人车已经完成了单车8000公里以上的测试。

值得一提的是传感器部署方面，领骏无人车看不出明显的“无人车硬件”——比如常见的头顶硕大激光雷达等。

但并不意味着领骏未采用激光雷达。

传感器“隐藏”方案

领骏方面称，在完全满足L4级自动驾驶感知需求的基础上，整套自动驾驶系统中的感知系统全部采用量产或准量产的传感器组件。

并且所有传感器全部隐藏于车身内部，车顶无需外置任何大型传感器，后备箱也无需架设大型的设备和计算机，最大程度地保留了原车的流线型外观、空气动力学设计与后备箱空间，且不会对车辆限高、车顶承载重量提出其他要求——这种形态在国内是首家。

领骏方面还称，这种方案得以实现，核心是领骏科技在决策控制系统上的优势。

自动驾驶系统的最终输出是油门、刹车、方向盘这三大控制量，是由自动驾驶的决策控制系统通过逻辑和计算生成的，对最终的行车结果负责。自动驾驶的决策控制系统是领骏最擅长也是最核心的技术。

领骏科技团队基于对驾驶任务本身的理解，参照人类驾驶员的注意力模型，对决策控制系统进行合理架构与深度优化，使整套系统能够不依赖顶部高线数激光雷达，而仅使用布置于车身周边的传感器和算法优化来实现L4级自动驾驶的功能，并留有足够冗余。

此外，基于量产与技术国产化的考虑，领骏科技还与清华苏州汽车研究院合作，对自动驾驶控制算法进行优化，攻克技术难题，使得其整套解决方案全面支持国产底盘与线控技术，实现城区和高速路上的自动驾驶，更可基于不同的车辆底盘，例如卡车、特种车辆等进行定制。

由于国产底盘线控技术没有国外成熟，对自动驾驶算法要求更高，目前业内多家公司的自动驾驶系统均采用林肯MKZ改装部署。

据领骏科技方面介绍，此次发布的自动驾驶系统，通过合理的模块划分，实现了从L2到L4多个自动驾驶层级的支持，用户可以根据需求，省略或关闭系统的部分功能模块，从而定制出具备不同功能的自动驾驶系统。

例如，目前领骏科技原型车兼具车道保持、自主换道和车道选择功能，如果关闭后两个功能，则仍具备车道保持的辅助功能。

仿真平台

最后，领骏科技在发布自动驾驶系统的同时，还推出了其自主研发的仿真平台。

该仿真平台是领骏本次发布的自动驾驶系统的重要研发工具之一，极大提高了研发效率，降低测试成本。

而且领骏也计划为客户和合作伙伴提供该仿真平台，共同推动自动驾驶的测试落地。

杨文利介绍说：“领骏科技80%的研发工作是在这个仿真平台上进行的，剩下的20%才需要在测试车上进行。”自动驾驶算法中大部分的逻辑与时序问题，都可以在这个仿真平台上得以验证，以保证在后续的实车测试中算法和程序已经基本稳定。

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