Mobileye自動駕駛的下一步計劃
Mobileye(現(xiàn)被Intel收購)現(xiàn)在做的是三大技術(shù)支柱:1.視覺感知。2.做適用于自動駕駛的地圖。3.教會車如何去開車,即和現(xiàn)有的人開車的車流去混合行進。
視覺感知
Mobileye是一個以單目攝像頭做視覺的技術(shù),很多人會問:你們以后會做立體和雙目的嗎?Mobileye現(xiàn)在是做三目,再后來是八目,在前方是三個攝像頭,側(cè)邊一邊兩個,后面一個,加起來是八個,大家都知道環(huán)視系統(tǒng)現(xiàn)在更多的是把周圍的圖像捕捉進來,給駕駛員提供一個去看周圍環(huán)境的圖像,但它并沒有對這個圖像當中的目標物去進行檢測,Mobileye開發(fā)的這款產(chǎn)品不管是哪個攝像頭獲取的信息都要進行判斷,例如在前面最容易看到前方的車輛、行人、車道線,側(cè)向是變道的時候有沒有車,在高速時找到下岔道的分口在什么地方,車道匯入的地方是不是需要對我的車進行調(diào)整。從這個角度看,需要判斷的東西非常多。同時即使Mobileye做三攝像頭的解決方案,三個焦距,其實它是三個不同焦距的攝像頭,定位遠、中、近,每個攝像頭的角度不一樣,這樣三個攝像頭之間是互相覆蓋和冗余的。這樣才可以做到在城市道路上不同的攝像頭會起到作用,做到更寬、更遠、更精準的判斷。除此之外,Mobileye會有更多的功能推出。
這里介紹一下特斯拉事故。關(guān)于此事在Mobileye官網(wǎng)上有非常明確的信息,主要是那輛車橫在面前,或者跟背景顏色差不多,因此識別不出來。特斯拉搭載的是第三代芯片,Mobileye對于前方車輛的識別是只識別車輛的尾部,而那輛車是橫著的。所以美國交通部對特斯拉的審查報告認為,在這個事件上,特斯拉的車在設(shè)計上沒有任何功能性的障礙,所以不需要召回這輛車。因為設(shè)計的時候是為了在封閉道路上開的,而那輛車是橫著的車。
Mobileye接下來將可以做到3D立體,也就是車不管什么角度,Mobileye都是可以識別出來,預(yù)計2018年可用于量產(chǎn)的車。
制做適合自動駕駛的地圖
第二個是Mobileye的地圖。Mobileye不會做地圖,這不是Mobileye的強項,現(xiàn)在已經(jīng)有很多裝有基于Mobileye ADAS系統(tǒng)的車在跑了。Mobileye是不是可以新建一張地圖?它最大的挑戰(zhàn)在什么地方?實際上,地圖的搜集成本非常高,而且地圖的更新速度不夠快,這是兩個很大的問題。如果搭載Mobileye的車已有有上百萬輛,這時候搜集這個數(shù)據(jù)的成本不是特別高。第二,因為通過大量車的實時更新系統(tǒng),其實Mobileye的系統(tǒng)更新速度也是非常的快,但是在這個應(yīng)用當中,其實它也會碰到幾個問題,1.大量,如果沒有大量,你建不成一張地圖,這需要Mobileye跟全球一些大的車廠合作,得到他們的支持來做這件事情。Mobileye也很高興從2016年年初發(fā)布這項技術(shù),很快達成了跟全球三大車企——大眾、通用和尼?;诘貓D的戰(zhàn)略合作,而且此之后陸續(xù)跟其他的車廠,例如寶馬等都達成了合作,從這個來說Mobileye不用擔(dān)心數(shù)據(jù)搜集的問題。2.成本。從成本角度看,數(shù)據(jù)的傳輸成本這部分,Mobileye因為通過攝像頭獲取的信息,對于地面信息是非常廣泛的,我們要非常精準地知道車道線、停車線信息,或者是這些相關(guān)的車所在的位置信息是非常精準的,但是同時對于駕駛過程當中需要關(guān)注的一些信息,例如紅綠燈信息、標識牌的信息等數(shù)據(jù)量并不大,Mobileye把這兩個信息結(jié)合起來形成一張新的地圖,結(jié)合現(xiàn)在用到的百度、高德等,就可以形成一張可用于未來自動駕駛的非常精確的一張地圖。在這個過程中,Mobileye數(shù)據(jù)的傳輸率只有10kB/km,相當于一輛車往前走一公里只有10kB的數(shù)據(jù),這是非常小的。Mobileye已在德國做了路測,通過已經(jīng)跑過的地圖建起來一張地圖,甚至可以在本車缺乏傳感器,或者傳感器短期失效時,我們都可以自己在這個路上去跑,而且可以自己找到上岔道、下岔道。這是目前自動駕駛最難的一點。
教會車如何去開車
在自動駕駛里面,如果激進地設(shè)想,以現(xiàn)有的技術(shù)來說,不考慮成本和太多法規(guī)因素,也許用不了5年,就會出現(xiàn)L5d的全自動駕駛車。如果路上100%換成這樣的車需要多長時間?30年、50年、100年?不過,基本上大家都認為不太可能100%。從5年到50年這個中間是什么階段?這個過渡階段自動駕駛車會越來越多,有人駕駛的車會越來越少,但是自動駕駛車和有人駕駛的車是混流的,也許未來發(fā)的牌照有可能有自動駕駛的牌照。但是一個挑戰(zhàn)是,即使牌照不一樣,如何混入到人開車的人流里面去,怎么讓車知道我在開的車,旁邊的車和后面的車如何很好地和我交互,讓我混入到這個車隊里面去,這也是我們?nèi)巳ヱ{校學(xué)車要學(xué)到的一點?,F(xiàn)在做的是把車智能化、讓它網(wǎng)聯(lián),大的是讓你到實踐當中去,你要匯入到這個車流當中去,你碰到各種復(fù)雜的情況怎么處理,這才是我們碰到的最大的挑戰(zhàn),這塊Mobileye在做進一步的開發(fā)。
一個案例是進入環(huán)島時,Mobileye怎么訓(xùn)練一輛自動駕駛的車知道在合適的時候插進去。這個是非常有意思的一件事情。例如在中國開車與在以色列開車的區(qū)別就是非常典型的案例,在以色列開車,只要環(huán)島里有車你是不能開進去的;在中國不管有沒有車,反正我得慢慢往里面擠,不然永遠等在那兒。所以每個地方的開車文化不一樣,自動駕駛車一定要學(xué)會在不同的環(huán)境當中怎么去找到其實的駕駛策略。
上述三部分都不是獨立的,從對車輛操控角度看,它們是相輔相成的。
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