智能驾驶
无人驾驶汽车是一种智能汽车,也可以称之为轮式移动机器人,主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。
从20世纪70年代开始,美国、英国、德国等发达国国内首款无人驾驶汽车家开始进行无人驾驶汽车的研究,在可行性和实用化方面都取得了突破性的进展。中国从20世纪80年代开始进行无人驾驶汽车的研究,国防科技大学在1992年成功研制出中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。
2005年,首辆城市无人驾驶汽车在上海交通大学研制成功,世界上最先进的无人驾驶汽车已经测试行驶近五十万公里,其中最后八万公里是在没有任何人为安全干预措施下完成的。
无人驾驶汽车是通过车载传感系统感知道路环境,自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。
它是利用车载传感器来感知车辆周围环境,并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息,控制车辆的转向和速度,从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。
集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体,是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物,也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志,在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景 。
无人驾驶汽车目前在美国发展比较快,但都是在实验阶段。优步、谷歌、特斯拉都有无人驾驶汽车技术。但这个无人驾驶还比较初级。预计在2020年左右会有一个比较大的技术突破。但要普及的话,至少要等到20年以后。无人驾驶将会对人类的生活方式造成极大的冲击。人类各个领域要做重大变革才能迎接普及化的无人驾驶汽车时代。
从Tesla的无人驾驶风风火火走四方,到Volvo宣布要推出最可靠安全的无人驾驶技术;从Google Alphabet 将自动驾驶汽车项目分拆为独立公司Waymo(A new way forward in mobility),到百度将智能汽车事业部(L3),自动驾驶事业部(L4)和车联网事业部整合成立智能驾驶视野群组(IDG);还有Uber于2016年9月14日,在美国东部宾夕法尼亚匹兹堡市推出无人驾驶汽车载客服务等等。
无论是新进晋汽车行业玩家,或是传统老牌制造商,或是互联网新兴巨头,似乎都将未来的一大部分押注于无人驾驶,加之不断涌现的新型创业团队获得巨额投资或行业巨头的疯抢,一时间,似乎无人驾驶很快就会普及。
然而,随着行业内最为激进将无人驾驶(实际上准确的定义应该是高级辅助驾驶)能力商用化的Tesla爆出几次严重的交通事故,使得人们开始怀疑,如何能够正确的拥抱无人驾驶的到来?无人驾驶真的可靠么?
以目前的实际状况来看,虽然无人驾驶的话题越来越火,但是在商业化市场上的挑战仍然很大。就一个普通人类驾驶员而言,寻常道路的驾驶尚且分熟手和新手,遇到路况特殊,更需要老司机加持,对自动驾驶的场景理解自然也不可一概而论。
按照SAE (美国Society of Automotive Engineers, 美国机动车工程师学会)对自动驾驶的分类中,多次提到了按照场景的不同,自动驾驶有着不同的实现路径和可行性。比如说针对矿山、码头这种场景来说,可限定的范围或不存在高精度的要求,例如:特殊的工程机械在各种辅助定位设施的协助下,是较为容易实现全自动无人驾驶的。
再如在高速公路上的大型卡车长途驾驶以及编队行驶,由于路况相对简单以及卡车上相对简便的传感器布局,也能实现在这样路段下的无人驾驶能力。例如:由前谷歌无人驾驶汽车团队前工程师安东尼 莱万多夫斯基自立门户合伙创办的OTTO公司(目前已经以6.8亿美元作价并入Uber),就致力于研发无人驾驶卡车工具,对于美国占据总工作人口数量1%的160万卡车司机市场而言,在经常遭遇疲劳驾驶,且卡车司机短缺的市场里,前景非常乐观。
而当我们来到安全性要求更高,行驶场景更复杂的乘用车领域,无人驾驶场景就会变的更具挑战性。这一点,在中国尤其明显!
从现有的算法来看,由于各类高精度传感器的发展尚处于成长期,算法本身基于传感器数据,自然也在不断完善的过程。人类驾驶者的判断能力机器尚不可及。
从中国的路况来看,人车混杂的道路状况是欧美国家的道路状况所不可比拟的,算法上需要解决对行人和两轮交通设备的识别和处理能力,是一个巨大的挑战。
中国另一大世界领先的道路状况:连接全国的高速公路虽然路况极佳,可是越来越多的交错变化的过渡连接路以及随处可见的收费处却成了算法的一大挑战。因为目前的算法高度依赖于对地面路径以及前车状态的识别能力。
开过中国高速公路的连接环的人都知道,道路的曲率非常大,各类算法在这种路况上很容易丢失路径从而脱离辅助控制状态,这一个问题的解决方案十分复杂,涉及到人类所独特拥有的对于“未见路径”的推测能力,而对于现有算法来说,可以依靠自建道路路径或依赖高精度地图来实现,但这两项内容的成熟度都远远未达标。
对于中国特色“收费站”也是同样的问题,现在的地图有能力告知驾驶者“前方即将到达收费站”,但如何能够准确识别那一个道口是ETC,如何自动通过,这些都是目前的国际算法中尚未重点突破的领域。
另外,中国各种狭小而不规则的地下或小区停车库,这些场景都有欧美重点实施无人驾驶国家所不具备的复杂性,针对中国的特殊路况特性,如狭窄道路通行等,还有很大的算法提升空间。
反观目前的封闭式道路场景,如高速公路直行路段,封闭的高架道路和隧道桥梁,在各国的情况都比较类似,且有Tesla已然具备的在此类场景内的辅助能力来看,各家制造商在接下去的几年内提供类似体验不再是大挑战,只是时间布局早晚问题和体验程度的差异。
我国从上世纪 80 年代就开始进行无人驾驶汽车的相关研究,进展如下:
国防科技大学 1992 年成功研制出中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。
2005 年,首辆城市无人驾驶汽车在上海交通大学研制成功。
2011 年 7 月,由一汽集团与国防科技大学共同研制的红旗 HQ3 无人驾驶汽车完成了286 公里的高速全程无人驾驶试验,人工干预的距离仅占总里程的0.78%。
2012 年,军事交通学院的“军交猛狮Ⅲ号”以无人驾驶状态行驶 114 公里,最高时速 105 公里/小时。
2015 年 12 月初,百度无人驾驶汽车在北京进行全程自动驾驶测跑,实现多次跟车减速、变道、超车、上下匝道、调头等复杂驾驶动作,完成了进入高速到驶出高速不同道路场景的切换,最高时速达100 公里/小时,是国内无人车领域迄今为止进行的难度最大,最接近真实路况的开放道路测试。
2015 年 12 月 14 日,百度宣布正式成立自动驾驶事业部,计划三年实现自动驾驶汽车的商用化,五年实现量产。
不同于国外车企以自主研发为主,我国汽车厂商多采取与国内科研院所、高校合作研发无人驾驶技术,其中已经开始相关研究工作的企业有一汽、上汽、北汽、奇瑞、长安等。其中,2015 年 7 月,长安汽车发布智能化汽车“654”战略,计划到 2025 年建立起 1500 人的研发队伍,累计投入 130 亿元提升无人驾驶等智能汽车技术水平,并掌握全自动驾驶技术。
我们认为,目前我国无人驾驶汽车技术发展仍以汽车厂商为主导,整体上处于自动驾驶 1 级(个别功能自动)到自动驾驶 2 级(多种功能自动)的过渡阶段,发展明显滞后于国外。为加快提升技术水平,《中国制造 2025》重点领域技术路线图已经将无人驾驶汽车作为汽车产业未来转型升级的重要方向之一,未来将不断加大政策支持力度。同时,随着 5G 建设的推进,“万物互联”将成为可能,从而为智能驾驶汽车的迅速发展奠定网络基础条件。
市场研究公司IHS Automotive在新发表的一份报告中预测,到2035年,全球无人驾驶汽车销量将增长至2100万辆。
这一数字远高于IHS Automotive之前的预期,原因是“汽车厂商、供应商和科技公司最近的研发活动”。
IHS Automotive研究主管埃吉尔·尤利乌松(Egil Juliussen)在一份声明中说,“2025年全球无人驾驶汽车销量将接近60万辆。我们最新的预测表明,在2025-2035年间,全球无人驾驶汽车销量年均复合增长率为43%。由于无人驾驶汽车将在全球所有主要汽车市场广泛普及,这10年无人驾驶汽车销量将大幅增长。”
IHS Automotive称,在无人驾驶汽车普及早期,美国将走在世界的前列。同时,美国将必须解决由无人驾驶汽车监管和消费者接受程度引发的挑战。
据IHS Automotive预测,2020年美国无人驾驶汽车销量将仅为数千辆,2035年时这一数字将接近450万辆。与在其他许多市场一样,相关厂商将围绕消费者个人出行需求开发出多种多样的使用场景和商业模式。
尽管美国在早期阶段领先,但无人驾驶汽车在中国的普及将快于其他任何国家,预计到2035年具备某种程度无人驾驶功能的乘用车和卡车销量将达到570万辆。报告称,“中国庞大的汽车销量和消费者对科技的需求,将拉动无人驾驶汽车销量的增长,随着监管机构解决安全和环保担忧,中国无人驾驶汽车市场可能有更大增长空间。”
IHS Automotive表示,无人驾驶汽车技术还将面临与软件可靠性和网络攻击有关的挑战,“随着技术进步以及业界不断意识到由此带来的威胁,这两个方面都显示出改进的迹象”。
另外,有关无人驾驶汽车的地方和联邦的法律法规依旧是一大挑战。一部分州已经采取恰当措施制定法律法规,另一部分州仍然在进行前期准备工作。
2月份,美国国家公路交通安全管理局致函谷歌称,出于部分监管目的,谷歌无人驾驶汽车的人工智能技术可相当于“司机”驾驶技术。这意味着支持无人驾驶汽车的阵营获得了一大胜利。
奥巴马总统今年的联邦预算草案显示,美国联邦政府将在未来10年投入39亿美元推动无人驾驶汽车技术的发展。
卡尔松说,“来自高科技和其他行业日趋激烈的竞争,促进了汽车行业在无人驾驶软件和防范电脑攻击方面的努力。不能与时俱进的汽车厂商将会令人遗憾地落后于时代,或至少面临一个完全不同的产业。”
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