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瞧一瞧:自动驾驶的新人旧相,虚拟测试为主少量路测为辅-电子发烧友网

发布时间:2022-04-18 22:39:35 阅读: 来源:打蜡机厂家
自动驾驶的新人旧相,虚拟测试为主少量路测为辅-电子发烧友网

19世纪末的伦敦是当时世界上人口最多的城市,有500多万人,每天服务这500万人出行的,是30多万匹马。在伦敦市内,平均每16个人就有一匹马。

虽然工业革命的出现,使得蒸汽汽车在更早的半个世纪前就已经出现,但马车灵活的特性,使得其在城市日常交通中,变得不可或缺,堪比今日的出租车、公交车。

30万匹马为伦敦的商业、社会生活带来了极大的便利,却同时引发了另一个难题:一匹马每天平均排泄7-12公斤粪便,1升的尿液,全伦敦每天就要产生3千吨粪便、30万升尿液。除此之外,2/3的马都因服役而死,带来了卫生隐患问题。

春夏秋冬,周而复始,为了清理这些“污物”,伦敦雇佣了近10万人,来解决恼人的“马粪问题”。

这个问题并不止伦敦独一份,纽约、巴黎也同命相连,因此为了解决这一难题,1898年世界各大城市的管理者们在纽约召开了“国际城市计划会议”,共同商讨“人类如何在未来一个世纪处理马粪围城问题”。

一百多年过去了,我们生活的城市并没有“找到”马粪围城的终极方案,原因不是人类缺乏智慧,而是现在的道路上行驶的是汽车,马粪问题压根不存在。

在近日举办的2018年CCF-GAIR大会上,中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任、中国自动化学会副理事长兼秘书长王飞跃,以这样一个故事开了个自动驾驶的头。

言下之意,自动驾驶目前所面临的一些技术、法规方面的难题,很可能在未来不复存在,因此过多的执拗于当下自动驾驶的不成熟,并无意义。

而另外一方面自动驾驶技术的成熟,还有漫长的路要走,离普通的消费者随意购买无人车的时代还很远。

自动驾驶是一项非常好的技术,乃至服务,但在其真正成熟前,普罗大众不应该成为其试验品。

自动驾驶的新人旧相

王飞跃在全球的自动驾驶领域中,都属于“上古时期”的人物,早在上世纪90年代,其就参与了多个自动驾驶相关的项目,比如NASA的移动机器人,月球探测车,矿山自动驾驶车,以及在uber近日出事故的道路上,试验通过摄像头和雷达实现的无人驾驶车VISTA Car。

期间,王飞跃还编著了一本“智能汽车先进传感与应用”的书籍,以英文版发售。但直到2010年前后,此书都无人问津。

从业近30年的王飞跃,亲身感受了自动驾驶技术的发展,其坦言,自动驾驶的研究早在20余年前,就已经达到了一定的程度,但直到近几年才开始被社会关注,创业公司和OEM蜂拥而至,所使用、研究的技术无非就是20年前的老三样。

自动驾驶之所以能在20年后被重提,关键原因是当下的传感器、车联网的技术有了质的改变,因此谈自动驾驶的商业化应用,才成为了可能。

从2009年开始,中国智能汽车未来挑战赛(IVFC)每年都举行,参赛的队伍基本都是学院派,从国防科大、上海交大、北理工、湖南大学、西安交大、清华大学,到军事交通学院、武汉大学、南京理工大学等等。

自动驾驶车也从最开始的比行人慢,到跟随,超越,行驶的路况也从测试道路,标准路况,延伸到了高速公路、乡村道路以及越野道路。

从一个高校科研、比赛的活动,走向如今的创业家开口必谈的“伟大商业愿景”,自动驾驶从孤陋寡闻到家喻户晓,用了不到数年的时间。但自动驾驶自身的技术难题,解决尚需时日,远非如外界疯传3年量产,5年烂大街。

虚拟测试为主,少量路测为辅

自动驾驶目前最难的问题,在于感知。即让车辆拥有对行驶环境的探测、认知能力,从硬件上目前的做法是通过摄像头、毫米波雷达、激光雷达等传感器抓取环境的三维要素,以期得到环境的全面信息。

但各种传感器都各有优劣,从物理层面上探测环境所能达到的精度、距离都有限。以视觉为例,目前针对视觉计算研究汇总存在的实际数据获取和标准成本高、难以覆盖复杂环境、极端场景样本稀少、训练的模型适应性差等。这些场景的处理能力,是制约自动驾驶更进一步的核心。

自动驾驶要模仿人类对世界的感知能力,虽然可以通过各种传感器来模仿人类的感官,但很难模拟人类的经验、学习能力。

人在日常生活中,可以不断地积累各种汽车的先验知识,并在关键的时候产生作用,深度学习神经网络试图通过多层次,多维度的学习,来尽量逼近人类的学习认知能力。但计算机目前还很难举一反三,运用经验去灵活应对实际多变、未知的场景。

为了让自动驾驶能够更快的学习实际环境,多数自动驾驶公司、OEM都会希望通过实际路测来不断积累样本库,以及处置突发情共和商铺拆迁律师
况的能力。但一方面实际路测成本高昂,非一般人能效仿,另一方面在实际场景中测试,会有极大的“安全隐患”。

本质上来说,自动驾驶目前还是一个实验技术,因此如果直接投放到社会道路上,以路测养技术,是行不通的,人类会因此沦为试验标本。

解决自动驾驶感知问题困难重重,但也并不需要为此杞人忧天。随着车联网的发展,5G的成熟,未来的道路将也会具有智能属性。

届时,汽车并不需要像如今我们所追求的那样“敏感”,道路以及车辆信息可以在汽车间实时通达,汽车并不需要识别红绿灯、交通事故、障碍物,即可通过智能基础设施得到相应的信息,车与车之间也可以自由通讯,不需要检测,都可以令行禁止,畅通无阻。

今天让自动驾驶行业头疼的感知问题,或许在未来也将会成为一个“马粪”,不值一提。

王飞跃认为,在自动驾驶的发展初期,应以虚拟测试为主,极少量路测为主。即90%的情况下是通过虚拟训练,提升自动驾驶感知技术,而以10%的情况路测验证。使得汽车逐渐在描述车辆、预测车辆、规划车辆方面,技艺日臻完善。

自动驾驶也需要农村包围城市

自动驾驶技术尚未成熟,前景遥远,那么对于自动驾驶公司同德商铺拆迁律师
而言,该怎样才能走出一条切实可行的道路呢?

王飞跃表示,自动驾驶的商业化应用,应从小处入手,间而推广。简而言之,就是选取特定的场景,安全隐患下,投入较小,然后以小规模无人车应用试验,积累足够的经验。这些应用场景中,包括园区、小区、港口、特种行业,行业也可以涵盖物流、配送、矿山等。

这种场景基本环境可控,人车以及无人车与普通车可以进行较好的区分,首先可以隔离无人车对人的安全隐患。

同时,互联网公司不能妄谈对传统汽车行业的革命,在技术远未成熟前,这种革命更多时候是对人命的漠视。目前谈无人驾驶的大规模商用,是无稽之谈,没有谁能为人的生命买单。