您的位置:首页> 互联网

解放双手,听听刘元盛教授和陈勇全博士如何看待无人驾驶

[ 导读 ] 10月15日,由深圳市龙岗区机器人与智能制造产业协会、香港中文大学(深圳)计算机视觉实验室及机器人与智能制造研究院、CCF YOCSEF 深圳举办的“对话未来—探索无人驾驶技术”论坛在香港中文大学(深圳)举办。

图片来自“123rf.com.cn”

2018年10月15日,由深圳市龙岗区机器人与智能制造产业协会、香港中文大学(深圳)计算机视觉实验室、香港中文大学(深圳)机器人与智能制造研究院、中国计算机学会青年计算机科技论坛深圳分论坛(以下简称YOCSEF)联合举办的“对话未来交通—探索无人驾驶技术”论坛在香港中文大学(深圳)举办。作为重要媒体受邀参加。

无人驾驶技术从提出到现阶段的发展已接近30年的时间,业内各大企业和高校也在紧锣密鼓地进行自动驾驶技术的研发,美国谷歌无人驾驶汽车的安全行驶距离已达到48万公里。而中国BAT巨头阿里、百度、腾讯自主研发的无人驾驶车也已相继成功进行测试。

本次交流会上,北京联合大学机器人学院轮式机器人系主任刘元盛教授和和香港中文大学(深圳)机器人研究院主任研究员陈勇全博士分别就《特定场景下无人驾驶技术的应用》、《自动驾驶的研究现状和方案分析》两大主题发表了主题演讲。

无人驾驶技术

无人驾驶汽车是室外轮式移动机器人的一种,它依靠人工智能、传感器、定位系统和导航系统的协同合作,让计算机在没有人类主动的操作下,做到自动安全地操作机动车辆,为人类的交通安全和效率带来全新体验。

按照美国自动车工程学会(SAE)对自动驾驶的五级分类,第一级至第三级为有人的自动驾驶,或称为辅助自动驾驶。第四级和第五级为无人自动驾驶,即可将人完全排除在驾驶决策之外,其中第四级为有限场景、第五级为无限场景下的无人驾驶。显然,第四级和第五级是真正意义上的无人驾驶。而无人驾驶的演进,是一个人类逐步交出操控权、提高安全系数的过程。

在自动驾驶研究领域,国外的车企、科技公司、高校早就抢先一步进入市场,如特斯拉、谷歌、Uber、AMU、Apple、MIT等。美国牢牢占据了第一梯队。日韩两国紧随其后,欧洲对无人驾驶则更为谨慎。我国传统的车企、通讯企业、互联网企业,也在加紧自动驾驶技术和新能源汽车的研发。

目前我国正处于研发L4高度自动化的阶段,自去年12月国内首个自动驾驶路测新规颁布后,百度、阿里、腾讯用了不足10个月的时间,分别拿下北京、深圳、杭州的首张自动驾驶测试牌照。

在交流会现场,刘元盛从无人驾驶技术的发展历程、现阶段各国对无人驾驶的法律法规要求等方面解读了自动驾驶技术发展历程及现状,以及解剖了无人驾驶技术的困境和发展方向。

总的来说,无人驾驶设计了感知、定位、规划、控制和线控五个方面。刘元盛表示,无人技术技术方面通过各类传感器的融合技术,感知车的位置、姿态、周边障碍物信息等进行感知系统,再通过处理器和算法以及由感知技术得到的周边信息进行决策,并通过制动控制进行控制。

无人驾驶的困境

尽管众多国家都纷纷投入到无人驾驶的研究中,但是离无人驾驶的真正上路或许还有一段很长的路要走。

在交流会现场,陈勇全表示无人驾驶当前面临的问题有三大方面:

在硬件方面,传感器感知系统尚未完全验证,整车传感器价格偏高;

在软件方面,无法应对复杂交通和突发交通状况,不能在所有的场景下做出重要的决策;

在法律方面,当前的法律法规还不健全,对自动驾驶的管控还未解决。

昂贵与精准的抉择

据法国权威市场分析机构 Yole Développement的统计,无人驾驶主要通过摄像头(长距摄像头、环绕摄像头和立体摄像头)和雷达(超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达)实现感知的。但是不同的传感器受限于其物理状态,各有利弊。

激光雷达的优势在于其探测范围更广,探测精度更高,但是对于雨雾的穿透能力受到限制,对于黑色物体的反射率亦有限;毫米波雷达穿透力强,但探测距离受到频段损耗的直接制约并且对周边所有障碍物无法进行精准的建模。

目前,以机器视觉能力为主的解决方案成本更容易被市场接受。但是只要有逆光、灰尘等不利因素影响,风中飞舞的塑料袋可能被系统误认为是障碍物,无法进行精准的建模。采用当前精准测距但是价格高昂的激光雷达,无人车的整体研发成本将大大增加,而市场上更小型更低成本的纯固态激光雷达还未能见到成熟产品。

软件技术是瓶颈之一

无人驾驶汽车理论上或许是可实现的,但是对其软件程序的稳定性和逻辑完美程度提出了近乎严苛的要求。

由于交通系统容量难以确定,汽车驾驶过程中每个场景复杂多变,在高速行驶中稍有差错就有付出生命代价的可能,所以要求无人驾驶在遇到不熟悉或突发场景时都能够主动地做出正确的判断和操作。

当前汽车的ADAS系统不断地收集、分析数据,以及作出判断的过程是复杂而缓慢的,机器视觉还需要提升计算能力和感知能力。所以单从“生命安全”角度去了解背后的技术措施,就可以预测到软件技术必定是瓶颈之一。

法律法规

实际上,刘元盛与陈勇全均提及到无人驾驶的法律法规问题。刘元盛介绍:世界各国均出台了一系列法律法规:美国从州政府到联邦政府均已出台了一系列自动驾驶政策;2018年,德国政府推出了关于自动驾驶技术的首套道德伦理标准,成为了世界上首个实施此类措施的政府;新加坡于2014年就发布了《新加坡自动驾驶车辆对策》,并于2017修订《道路交通法》允许在公共道路上测试自动驾驶汽车……

目前国内无人驾驶汽车测试仍然要配备驾驶员,而且驾驶员需要专门的“自动驾驶汽车”驾驶证。现阶段我国对于无人驾驶问题的法律法条,依然处于研究状态,而且在全世界都是一个难题。

陈勇全表示,无人驾驶的发展需要车企、交通部门等多方面的产业支撑和政策配合。在某些细分场景,如高级辅助驾驶、园区或港口,无人驾驶预计比较容易落地。

小结

虽然,刘元盛和陈勇全一致认为无人驾驶真正上路或许要到20年、30年后才能实现,但是目前业界推进有限场景下的无人驾驶有其重要的意义。因为这是走向无人驾驶的必经之路。

现阶段无人驾驶可以在人才培养、园区旅游、区域接驳、快速公交、安全巡逻、矿区作业、智慧农业等多个领域开展初期应用。

刘元盛是北京联合大学机器人学院轮式机器人系主任、硕士研究生导师,同时也是北京市高教学会电子线路研究会理事,北京电子学会教育专业委员会委员,北京市司法鉴定专家(知识产权)。近五年内,他主持了各类型号共40辆无人驾驶车辆的改造和示范运行工作,在国内率先提出低速园区无人驾驶的解决方案以及无人驾驶教学系统方案。

陈勇全任香港中文大学博士后研究员、香港中文大学(深圳)机器人与智能制造研究院常务副院长,主持和参与多项国家自然科学基金、国家发改委、深圳市发改委研究课题。目前主要参与综合管廊巡检机器人与智慧管控平台、物流服务机器人、自动引导AGV、园区物流车、园区自动驾驶电瓶车等项目研究。

上一篇: 体积大小和表面电荷决定纳米粒子毒性
下一篇: 云中来了一个操作系统 吹起变革风