高級別自動駕駛所需要的關(guān)鍵技術(shù)突破
作者 / 迎九 《電子產(chǎn)品世界》編輯
本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201804/379036.htm摘要:在2018年3月上海舉行的“2018汽車技術(shù)日暨新能源與智能網(wǎng)聯(lián)汽車創(chuàng)新發(fā)展論壇”上,來自清華大學(xué)汽車工程系主任楊殿閣教授做了主題演講,介紹了高級別自動駕駛所需要的關(guān)鍵技術(shù)。
自動駕駛汽車到底距離我們有多遠(yuǎn)
汽車的電動化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化、共享化,是汽車的新四化,正在帶來革命性的變化,改變的不僅僅是汽車產(chǎn)業(yè),還有汽車出行方式。出行方式的改變會引發(fā)整個(gè)社會形態(tài)的巨大變化,這是一場技術(shù)革命。
我國領(lǐng)導(dǎo)人非常關(guān)注汽車的新四化,例如2017年12月,發(fā)改委發(fā)布了《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》,意味著智能汽車的發(fā)展在未來會成為國家戰(zhàn)略去推進(jìn);工信部也在推進(jìn)智能網(wǎng)聯(lián)汽車相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)。
今年春晚上百度無人車隊(duì)在大橋上行駛,今年CES(美國消費(fèi)電子展)上豐田公司也宣布要做重要的轉(zhuǎn)型,成為移動出行服務(wù)公司,與谷歌等公司合作,即從汽車制造商轉(zhuǎn)變?yōu)榻煌ǚ?wù)運(yùn)營商。
那么,高級別的自動駕駛、無人駕駛到底離我們有多遠(yuǎn)?
智能汽車名詞的統(tǒng)一
首先統(tǒng)一一下智能汽車這個(gè)名詞,因?yàn)檫@個(gè)名詞有點(diǎn)亂——智能汽車、智能網(wǎng)聯(lián)汽車、自動駕駛,甚至有的把自動駕駛當(dāng)成智能汽車的高級階段。之所以這樣,因?yàn)槲覀冇腥齻€(gè)部委用不同的發(fā)文方式。例如工信部發(fā)文時(shí)通常稱為智能網(wǎng)聯(lián)汽車,科技部發(fā)文經(jīng)常稱自動駕駛,發(fā)改委發(fā)文稱智能汽車。這三個(gè)名詞實(shí)際上指的是同一件事情,都是智能汽車自動駕駛。
自動駕駛的分級及推廣時(shí)間表
不過,自動駕駛并不是指無人駕駛,自動駕駛的1、2級定義為低級別的自動駕駛,也就是人們熟悉的輔助駕駛,例如緊急避撞等系統(tǒng)。到第3級是人機(jī)共駕。第4、5級時(shí),控制從監(jiān)視到失效應(yīng)對,都是無人的,稱之為高級別自動駕駛。我們的分類和德國的分類是一致的。
日本汽車企業(yè)及ITS協(xié)會重點(diǎn)推廣的是1、2級自動駕駛技術(shù),主要是駕駛輔助技術(shù),通過輔助技術(shù)提升汽車的安全性。日本希望通過1、2級智能駕駛輔助技術(shù)的推廣,在2018年把交通死亡人數(shù)控制在2500人之內(nèi)。2020年東京奧運(yùn)會,日本會開展高級別自動駕駛的展示示范,推廣節(jié)點(diǎn)主要是在2021年-2030年。
作為零部件企業(yè),自動駕駛技術(shù)推進(jìn)應(yīng)該領(lǐng)先于整車企業(yè)。德國大陸集團(tuán)2020年之前的重要目標(biāo)還應(yīng)該是駕駛輔助,從2025年開始,全自動駕駛將進(jìn)入產(chǎn)業(yè)化推廣。
歐盟的技術(shù)路線圖表明,2025年之前重點(diǎn)是駕駛輔助,2030年高級別自動駕駛的運(yùn)營才會進(jìn)入推廣階段,到2025年以后高級別自動駕駛會進(jìn)入產(chǎn)業(yè)化。
2020年節(jié)點(diǎn),裝備1、2級駕駛輔助技術(shù)的新車占比50%左右。到2025年比例會到80%,3、4級智能汽車可能會在10%~20%。2030年100%的車輛都具備1、2級智能功能,5級占比10%左右。
消費(fèi)者看到10%這個(gè)數(shù)字會很興奮,但是到2030年,10%車輛都是一些專業(yè)的車輛,并不是我們平時(shí)開的車。諸如公交車和港口用的物流專用車,包括一些專車,可能這些車最先實(shí)現(xiàn)高級別自動駕駛。
智能汽車自動駕駛發(fā)展是必然趨勢。它會帶來社會的巨大變化,這場技術(shù)變革對于我們所有人(包括政府、企業(yè)、科研院所)都是要高度重視的,因?yàn)槿舨恢匾曔@場變革,就會失去你的機(jī)會。
可見我們要高度重視自動駕駛技術(shù)的研發(fā),但是在這里,楊殿閣教授也非常想提醒汽車企業(yè),雖然現(xiàn)在自動駕駛很熱,但是對于中國汽車企業(yè),2020年重點(diǎn)推廣還是1、2級的駕駛輔助技術(shù),高級別自動駕駛在2030年節(jié)點(diǎn)才能實(shí)現(xiàn)。因此當(dāng)前最重要的還是專注于駕駛輔助技術(shù)的應(yīng)用,讓先進(jìn)技術(shù)盡快落地,如果這些產(chǎn)業(yè)化都做不到,想做后面高級別的非常難。同時(shí)我們也應(yīng)該向互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)學(xué)習(xí)做頂層的宏觀布局。
高級別自動駕駛技術(shù)所面臨的關(guān)鍵技術(shù)挑戰(zhàn)
為什么現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)化重點(diǎn)還是1、2級?因?yàn)楹芏嚓P(guān)鍵技術(shù)還需要突破,這些技術(shù)在短期內(nèi)解決不了。
*汽車的架構(gòu)。智能汽車要實(shí)現(xiàn)4、5級,從感知到?jīng)Q策到控制全部由汽車自己完成,即使需要人干預(yù),人不干預(yù)也可以解決這些問題,意味著車要實(shí)現(xiàn)對自己的完全控制。這時(shí)汽車出現(xiàn)任何問題都要自己能處理,首先得知道自己能出現(xiàn)什么問題。但汽車現(xiàn)有的架構(gòu)是滿足不了這一點(diǎn)的,因?yàn)槠囉昧撕芏嗫偩€,車上的節(jié)點(diǎn)可能只有幾十個(gè),大量的電器根本沒有聯(lián)網(wǎng),如果真正想實(shí)現(xiàn)高級別自動駕駛,所有電器都要聯(lián)網(wǎng)。因此從總線到網(wǎng)絡(luò)到架構(gòu)需要一種革命性地變化。
*軟硬件分離。同時(shí)還面臨一個(gè)問題:汽車現(xiàn)在硬件、軟件是高度耦合的,例如你給豐田開發(fā)的系統(tǒng)拿到奔馳車上是用不了的,但是我們?nèi)碎_車的時(shí)候誰都可以開,肯定是和硬件沒有關(guān)系的。手機(jī)和電腦發(fā)展很快的原因就是硬件和軟件是高度分離的,做軟件時(shí)不需要考慮硬件;反之,做硬件的時(shí)候也不需要考慮軟件。軟硬件分離是未來智能汽車發(fā)展非常關(guān)鍵的要素,整個(gè)汽車上要有對硬件解耦的汽車大腦。
*計(jì)算平臺。今天開發(fā)智能汽車的人,車上裝了一大堆設(shè)備。不過,到做無人駕駛時(shí)不可能這樣,車上可能是6~8個(gè)攝像頭、4~6個(gè)雷達(dá),加上各種各樣的超聲波傳感器和大量接口,要有一個(gè)計(jì)算平臺把所有這些信息接進(jìn)來,還要高性能地處理這些信息,要有強(qiáng)大的計(jì)算能力,同時(shí)要滿足智能駕駛的需求,需要人工智能技術(shù)(平臺要支持深度學(xué)習(xí)計(jì)算)。因此,未來需要全新的超級計(jì)算平臺。
*感知技術(shù)。盡管我們現(xiàn)在做了很多,但是到目前為止,感知技術(shù)還很難完善地滿足高級別自動駕駛的需求。智能汽車的決策能力是不如人的,人是有完整的法律體系的保障,出現(xiàn)任何事情最后駕駛?cè)丝梢远档祝缱菜廊?,最?yán)重的情況是你承擔(dān)這個(gè)責(zé)任,例如你賠錢或者坐牢甚至賠償性命。但無人汽車很難解決這個(gè)問題,因此車的感知能力必須要超過人的感知能力,通過感知能力彌補(bǔ)決策能力的不足。很多事情發(fā)生了以后不好處理,那就盡可能不要讓這件事情發(fā)生。因此,智能汽車和人相比,不僅僅要達(dá)到像人一樣的感知能力,而且要超過人的感知能力,需要協(xié)同式的感知能力,車-車、車-路通信,要看見看不到的東西。
*自動駕駛地圖。很多人覺得自動駕駛地圖不太需要,我們現(xiàn)在不用高精度地圖不是也做得很好嗎?現(xiàn)在很多演示做的是尋跡,開過的路都跑過了。到未來簡單的尋跡肯定不行。低級的自動駕駛可能不需要自動駕駛地圖,只需要駕駛輔助(ADAS)地圖,但是到了4、5級,可以發(fā)現(xiàn)自動駕駛地圖不僅需要,而且是必備的。有了地圖就可以把感知和地圖結(jié)合起來,讓你汽車行駛的時(shí)候始終知道你行駛在哪里,離障礙物多遠(yuǎn),也可以把動態(tài)障礙物疊加在地圖上。
*基于控制邏輯的駕駛決策與控制。是基于自動駕駛地圖的決策和控制,這是我們目前做汽車很多人能想到的一種方式,這種方式是基于控制邏輯來做自動駕駛。這是比較簡單的,特別是對做汽車企業(yè)的人來說比較簡單,但是對很多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來說很難。做這件事情需要對整車的動力學(xué)建模,整車控制要做得很精確。對互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來說,他們會想不用控制邏輯來做,能不能基于人工智能、深度學(xué)習(xí)去做,這種方法也可以。
*基于深度學(xué)習(xí)的駕駛決策與控制。谷歌和百度沒有在汽車本身做大量工作,但是通過大量數(shù)據(jù)采集,給車一張圖片和傳感信息,這輛車直接告訴你方向盤的轉(zhuǎn)角、油門剎車等信號。清華實(shí)驗(yàn)室也做過這樣的工作,確實(shí)能做,特定條件下可以做到很好的效果。
但是這么做行不行呢?這么做是有問題的。它什么時(shí)候出了事情,什么時(shí)候撞死了人,你不知道,這個(gè)“不知道”對汽車產(chǎn)品來說是不能接受的。如果手機(jī)、電腦這樣的產(chǎn)品出了問題,大家可以重新啟動,對汽車來說出了問題、撞死人是不可以重新啟動的。
2017年日本有一家很有名的公司——高田,該公司有84年歷史,做安全氣囊,占有世界20%多的市場份額,但卻破產(chǎn)了,因?yàn)槠?a class="contentlabel" href="http://www.ex-cimer.com/news/listbylabel/label/安全">安全氣囊出了問題。實(shí)際上,這么多年一共有10個(gè)安全氣囊出問題,死了10個(gè)人,而高田一共銷售了1.2億個(gè)安全氣囊,但這樣低的故障率都不能被接受!
同理,如果你造了智能汽車用深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練,什么時(shí)候撞死人也不知道,這樣的汽車能賣嗎?肯定不行。汽車解決的是真正問題,各種各樣極端條件下汽車的動力學(xué)控制99%已經(jīng)做到最優(yōu)了,對未來高級別的自動駕駛一定是把深度學(xué)習(xí)、人工智能的技術(shù)和傳統(tǒng)的車輛動力學(xué)控制技術(shù)結(jié)合起來,是一種可控的學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),這需要較長的時(shí)間做工作。
*車載信息安全問題。汽車的安全性非常重要,比手機(jī)、電腦重要得多。手機(jī)、電腦出了問題,例如出了勒索病毒,最多付點(diǎn)錢就解決問題,但是對于汽車要命的,而且汽車安全問題不是一輛車,如果整個(gè)系統(tǒng)安全性被攻破了,死的就不是一兩個(gè)人了??梢姡麄€(gè)安全問題是非常重要的問題。從單車的安全到系統(tǒng)的安全都需要綜合考慮。這也是需要比較長的時(shí)間去攻破的。
清華大學(xué)所做的工作
清華大學(xué)為了更好地做好智能汽車自動駕駛方面的工作,專門成立了智能汽車校級交叉中心,由汽車系牽頭,軟件學(xué)院等十個(gè)院系聯(lián)合起來,圍繞智能汽車開展相關(guān)的工作。近幾年也取得一些成績,例如做了1、2級駕駛輔助技術(shù),基于視覺,2017年用于上汽通用五菱,已經(jīng)上量。
高級別自動駕駛方面清華也做了很多嘗試,例如長安汽車當(dāng)年從重慶開到北京,影響較大,其中有一部分核心技術(shù)也是和清華合作的,例如出重慶和入北京的部分。
2017年北京車展上展示的北汽無人駕駛車輛的一部分技術(shù)也是和清華合作的。
清華還做了低成本無人駕駛車輛,在無人駕駛大賽里,其他車輛用的是激光雷達(dá)方案,清華有意用了很低成本的方案——以視覺的毫米波雷達(dá)為主,成本控制在幾萬元內(nèi)。整個(gè)比賽路段30公里,用這種低成本的方案做3級自動駕駛證明是可以的。
清華還有在天津做技術(shù)孵化的產(chǎn)業(yè)化團(tuán)隊(duì)——清智,做的是無人駕駛公交車,從2018年4月開始在世界智能大會之后做示范運(yùn)營。
還有另外一個(gè)產(chǎn)業(yè)團(tuán)隊(duì),最近用小車在清華園里做圖書運(yùn)送,3月初完成了首次圖書運(yùn)輸任務(wù)。
結(jié)論
智能汽車自動駕駛技術(shù)離我們已經(jīng)很近了,高級別自動駕駛可能10年左右就可以實(shí)現(xiàn)。但是對從業(yè)者來說,如何選擇發(fā)展道路是很重要的事情。希望從業(yè)者既能看到未來也能看到現(xiàn)在,希望更多的企業(yè)能夠投入更多的力量在智能汽車自動駕駛技術(shù)的研發(fā)上。
本文來源于《電子產(chǎn)品世界》2018年第5期第32頁,歡迎您寫論文時(shí)引用,并注明出處。
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