是什么導(dǎo)致無人駕駛汽車的商用之路不斷延期？

成都創(chuàng)新互聯(lián)-專業(yè)網(wǎng)站定制、快速模板網(wǎng)站建設(shè)、高性價(jià)比玉溪網(wǎng)站開發(fā)、企業(yè)建站全套包干低至880元,成熟完善的模板庫,直接使用。一站式玉溪網(wǎng)站制作公司更省心,省錢,快速模板網(wǎng)站建設(shè)找我們，業(yè)務(wù)覆蓋玉溪地區(qū)。費(fèi)用合理售后完善，十多年實(shí)體公司更值得信賴。

編者按：本文來自微信公眾號“品駕”（ID:ping-Drive），作者：Juny，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

自動(dòng)駕駛時(shí)代一定會(huì)到來，這已經(jīng)成為了汽車工業(yè)界的共識。

但對于自動(dòng)駕駛技術(shù)目前還面臨什么關(guān)鍵技術(shù)難題、何時(shí)才能真正實(shí)現(xiàn)大規(guī)模商用等問題，很多人卻也還是霧里看花、一知半解。

此次，品駕帶著對自動(dòng)駕駛技術(shù)的求解之心，走進(jìn)美國密西根大學(xué)智能網(wǎng)聯(lián)交通研究中心，專訪Henry Liu教授團(tuán)隊(duì)。就在不久前，由該華人研究團(tuán)隊(duì)所提出的全新自動(dòng)駕駛汽車智能測試方法登上了《Nature Communications》，在業(yè)界引起了廣泛關(guān)注。

▌ 實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛技術(shù)的關(guān)鍵問題

日產(chǎn)汽車曾在2014年篤定地認(rèn)為，到2020年市場上將會(huì)出現(xiàn)多款無人駕駛汽車，馬斯克也曾在2015年時(shí)宣稱，2018年特斯拉L5級別的“完全自動(dòng)駕駛”就將面世。然而，時(shí)至今日，我們?nèi)匀粵]有看到有完全無人駕駛的汽車穿梭于日常生活之中。

那么，是什么導(dǎo)致無人駕駛汽車的商用之路不斷延期？

在回答這個(gè)問題之前，我們需要了解一輛合格的自動(dòng)駕駛汽車是如何產(chǎn)生的。

“自動(dòng)駕駛汽車是一個(gè)很復(fù)雜的系統(tǒng)，它的實(shí)現(xiàn)不僅需要硬件和軟件的通力協(xié)作，更重要的是要具有智能性并且能夠不斷學(xué)習(xí)。這就需要海量的自然駕駛數(shù)據(jù)不斷地進(jìn)行測試與訓(xùn)練以確保安全?！盚enry Liu教授向品駕解釋道。

HenryLiu教授表示，當(dāng)前各大車廠其實(shí)都有能力制造出具有一定程度自動(dòng)駕駛能力的測試車了，但難點(diǎn)就在于測試層面——如何能夠確保無人駕駛汽車的安全性。

“實(shí)際上現(xiàn)在已經(jīng)投入市場的大部分產(chǎn)品都還停留在輔助駕駛階段，最多也就是介于L2-L3級之間。其中主要原因之一就在于，駕駛系統(tǒng)還無法保證汽車能夠在完全脫離駕駛員的情況下足夠安全地行駛?！?/p>

據(jù)美國交通部的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，人類駕駛員平均每百萬英里會(huì)發(fā)生一次碰撞事故，每9000萬英里會(huì)發(fā)生一次致死事故，而自動(dòng)駕駛的安全性能要比人類駕駛員高出三個(gè)數(shù)量級才能滿足預(yù)期，即一輛無人駕駛汽車要保證開出的十億英里內(nèi)不能發(fā)生任何碰撞事故。

為了達(dá)到該安全范圍，需要搜集海量的“問題數(shù)據(jù)”進(jìn)行分析，同時(shí)還要保證這些數(shù)據(jù)是發(fā)生在不同的駕駛環(huán)境下的，而這往往要累積幾千億英里甚至萬億級別的測試?yán)锍滩拍軌蜻M(jìn)行有效驗(yàn)證。

安全事故發(fā)生的低概率與車輛行駛環(huán)境的復(fù)雜性，成為了在對自動(dòng)駕駛汽車進(jìn)行安全性能測試中亟待解決的難題。

▌ 構(gòu)建更高效、更智能的測試環(huán)境

幾千億英里級別的測試?yán)锍淌且粋€(gè)什么概念呢？

最早涉及自動(dòng)駕駛技術(shù)研究的Waymo，自2009年正式成立以來，持續(xù)測試了十多年，道路實(shí)測才僅有2000萬英里，仿真測試也只有150億英里。

為了完成如此大規(guī)模的測試，讓樣車在真實(shí)的環(huán)境中進(jìn)行“試跑”顯然是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足的，仿真平臺測試和測試場測試其實(shí)是目前各大車廠最主要的數(shù)據(jù)來源。

“簡單來講，仿真測試就像是構(gòu)建了一個(gè)基于真實(shí)世界的游戲，讓一輛自動(dòng)駕駛汽車在這個(gè)虛擬世界里不停地運(yùn)行?！蔽恼碌谝蛔髡叻獯T博士解釋道，“但由于這個(gè)環(huán)境是基于數(shù)學(xué)模型構(gòu)建的，如果我們想要計(jì)算結(jié)果越接近真實(shí)世界，那這個(gè)模型的構(gòu)建就越復(fù)雜，計(jì)算速度也會(huì)越慢?！?/p>

而為了提高測試的效率，目前很多車廠在仿真測試上都會(huì)采用“場景式”的測試方法。

所謂“場景式”測試，就是指測試者會(huì)事先將現(xiàn)實(shí)世界中車輛可能遇到的情形進(jìn)行分類，然后按類別來為車輛設(shè)置特定的事件，比如讓它身邊行駛的車輛突然從前方切入，或者是在前方道路出現(xiàn)障礙物，從而測試并訓(xùn)練車輛在這些特定場景下的處理能力。

但是基于場景來進(jìn)行測試的方法一般是離散、片段的，更適用于自動(dòng)駕駛的功能性測試，無法有效衡量自動(dòng)駕駛汽車在投放到真實(shí)道路之后的性能表現(xiàn)。

“因?yàn)樵诂F(xiàn)實(shí)世界中，很多情景并不是割裂開的，比如你在高速上開車，在嘗試變道的同時(shí)，還可能同時(shí)遇到你前方的車輛急剎車的情況，或者你在交叉路口左轉(zhuǎn)時(shí)，你在判斷沒有障礙物的同時(shí)，還要能判斷右側(cè)直行的來車?！?/p>

自動(dòng)駕駛汽車在現(xiàn)實(shí)中需要經(jīng)歷連續(xù)的、不間斷的復(fù)雜駕駛環(huán)境，而當(dāng)前的場景測試方法并無法解決這個(gè)難題。

此次，Henry Liu團(tuán)隊(duì)則針對這一業(yè)界難點(diǎn)，提出了一種全新的駕駛環(huán)境生成方法，該方法基于大數(shù)據(jù)構(gòu)建了一個(gè)具有“無偏性”和“挑戰(zhàn)性”的自然駕駛環(huán)境。

什么意思呢？就是在這個(gè)仿真環(huán)境里，“陪練”車輛的一切行為都跟真實(shí)世界無異，有人變道、有人超車、有人急剎。同時(shí)，借助人工智能技術(shù)，還可以有目的地給“陪練”車輛發(fā)出特定指令來“挑戰(zhàn)”被測試的車輛，從而給“主角”車輛營造一種真實(shí)而富有挑戰(zhàn)的測試環(huán)境。

這一方法，也是業(yè)界首個(gè)能夠構(gòu)建完整加速測試環(huán)境的方案。而通過與類似于Waymo的CarCraft、百度的AADS等模擬的自然駕駛環(huán)境進(jìn)行對照測試，新的方法可以讓測試進(jìn)程加快幾百、幾千倍，這意味著，在該系統(tǒng)上每測試一英里，相當(dāng)于在傳統(tǒng)平臺上測試幾百、幾千英里。

除了在構(gòu)建仿真平臺之外，團(tuán)隊(duì)還在探索一種結(jié)合增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)的測試場環(huán)境。

如今，無論在在美國和中國，都建有很多的無人駕駛測試區(qū)。測試區(qū)是一片專為訓(xùn)練無人駕駛汽車的微縮城市，囊括了城市道路、高速、鄉(xiāng)村土路，甚至顛簸的壞路等各類型的道路，同時(shí)設(shè)有建筑物、紅綠燈、路標(biāo)和假人，用以驗(yàn)證無人車算法的正確性。

“但測試場測試的問題在于它是一個(gè)與世隔絕的區(qū)域，因此缺少大量的汽車、行人等交通環(huán)境來跟測試車輛進(jìn)行‘互動(dòng)’，從而會(huì)影響真實(shí)投放的效果評定?！?/p>

針對這個(gè)問題，Henry Liu課題組提出的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)方案，能夠?qū)⑦^去空無一人的測試場變成一個(gè)“車水馬龍”的世界。跟仿真平臺一樣，除了能夠還原現(xiàn)實(shí)生活中復(fù)雜情形外，還可以主動(dòng)為測試車構(gòu)建有挑戰(zhàn)的環(huán)境。

“這就好像是給測試車戴上了AR眼鏡，它會(huì)‘看到’測試場里突然多了很多汽車和行人，而且我們還可以在后臺給它在行進(jìn)過程中設(shè)置一些困難, 從而給測試車營造出跟現(xiàn)實(shí)世界一樣真實(shí)同時(shí)也有特定挑戰(zhàn)的環(huán)境。”封碩解釋說。

而該方案接下來也將會(huì)在美國自動(dòng)駕駛測試中心（ACM）進(jìn)行落地應(yīng)用，ACM總裁Reuben Sarkar指出，該測試方法將極大降低自動(dòng)駕駛汽車測試的總成本，使得測試更加安全、可控和可重復(fù)，將成為自動(dòng)駕駛汽車研發(fā)的重要推動(dòng)力。

▌ 自動(dòng)駕駛時(shí)代已經(jīng)不遠(yuǎn)

那么，既然有了更高效、便捷的測試方法，自動(dòng)駕駛技術(shù)什么時(shí)候才能通過安全測試，真正地走向市場呢？

關(guān)于這個(gè)問題，封碩表示，人類要走向自動(dòng)駕駛時(shí)代，還需要產(chǎn)業(yè)鏈上各個(gè)環(huán)節(jié)的共同努力。

目前，自動(dòng)駕駛的安全測試主要包含兩個(gè)方面：一是收集足夠數(shù)量的測試數(shù)據(jù)，尋找車輛本身存在的安全隱患，并評估車輛大規(guī)模投入應(yīng)用后的安全表現(xiàn)；另一方面則是基于搜集到的測試結(jié)果，不斷提升安全性能使其達(dá)到預(yù)期，兩個(gè)方面是相輔相成、迭代提升的關(guān)系。

“對于第一個(gè)方面，隨著測試方法的不斷完善，應(yīng)該在接下來的3-5年內(nèi)就能克服萬億級英里測試所帶來的困難，但是對于基于測試結(jié)果的改良，現(xiàn)在還無法有一個(gè)明確的預(yù)測，因?yàn)檫@將涉及到傳感器、導(dǎo)航、控制和決策系統(tǒng)等各個(gè)部分的協(xié)作，但我個(gè)人覺得應(yīng)該在未來5-10年之內(nèi)，自動(dòng)駕駛會(huì)逐步走向大規(guī)模商用?！?/p>

雖然很多車廠和技術(shù)提供商現(xiàn)在都表示自己已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了L4級的自動(dòng)駕駛，但封碩告訴品駕，其實(shí)L4級的自動(dòng)駕駛下也分為不同的層次。

“L5級自動(dòng)駕駛是一個(gè)理想化的狀態(tài)，可以理解為一個(gè)完美的方案。L4級因?yàn)閷?yīng)用環(huán)境可以進(jìn)行限制，所以發(fā)展到一定程度以上就可以進(jìn)行大規(guī)模商用了。但當(dāng)前的L4級并沒有一個(gè)細(xì)分的標(biāo)準(zhǔn)。應(yīng)用環(huán)境的不同導(dǎo)致自動(dòng)駕駛難度明顯不同。所以現(xiàn)在處于L4級別上的廠商實(shí)際上水平也是參差不齊的?！?/p>

在市場化路徑上，國內(nèi)外自動(dòng)駕駛廠商主要有兩種不同的路線。第一種是 “漸進(jìn)演化”路線，即在傳統(tǒng)的汽車上逐漸增加自動(dòng)駕駛的輔助功能，并通過已售出的汽車來搜集大量真實(shí)世界里的數(shù)據(jù)，最終幫助過渡到完全自動(dòng)駕駛的階段，比如特斯拉、蔚來、理想、小鵬等。

另外一種則是走“一步到位”路線，即在攻克能夠規(guī)?；瘧?yīng)用的自動(dòng)駕駛技術(shù)之后，再生產(chǎn)真正不需要司機(jī)、沒有腳踏板的“全新”自動(dòng)駕駛汽車，比如Waymo、Cruise、百度Apollo等。

封碩認(rèn)為，兩種路線從研究角度來看并無明確的優(yōu)劣之分，主要是商業(yè)模式上的區(qū)別。無論選擇哪種路線，大家現(xiàn)在的目標(biāo)都是搜集大量的駕駛數(shù)據(jù)，進(jìn)而驗(yàn)證并提升車輛的安全性能。

而關(guān)于各家車企的研究進(jìn)展，除了每年官方公布的報(bào)告外，公開資料其實(shí)一直控制在有限范圍，所以目前業(yè)界也不清楚它們的各自技術(shù)研究已經(jīng)發(fā)展至哪個(gè)階段，可能哪天某個(gè)企業(yè)就會(huì)發(fā)布出重磅成果，給行業(yè)帶來顛覆性的改變。

最后，封碩說道，“自動(dòng)駕駛是一個(gè)非常復(fù)雜的系統(tǒng)性工程，涉及的專業(yè)領(lǐng)域非常廣，這些年無論是學(xué)術(shù)界還是工業(yè)界，都在各自的領(lǐng)域里埋頭苦干，大家是競爭對手也是合作伙伴，但我們共同目標(biāo)都是希望早日將人類帶入自動(dòng)駕駛時(shí)代，而現(xiàn)在看來，黎明已經(jīng)在不遠(yuǎn)處?！?/p>

參考：

Henry Liu團(tuán)隊(duì)該課題論文：

Shuo Feng et al. Intelligent driving intelligencetest for autonomous vehicles with naturalistic and adversarial environment,Nature Communications (2021). DOI: 10.1038/s41467-021-21007-8. https://www.nature.com/articles/s41467-021-21007-8

美國密西根大學(xué)智能網(wǎng)聯(lián)實(shí)驗(yàn)室：https://traffic.engin.umich.edu/

網(wǎng)站題目：全新自動(dòng)駕駛測試平臺效率暴漲千倍，華人研發(fā)團(tuán)隊(duì)登上Nature子刊
轉(zhuǎn)載來于：http://www.rwnh.cn/article2/scccoc.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供電子商務(wù)、網(wǎng)站導(dǎo)航、虛擬主機(jī)、網(wǎng)站維護(hù)、商城網(wǎng)站、建站公司

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請盡快告知，我們將會(huì)在第一時(shí)間刪除。文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場，如需處理請聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時(shí)需注明來源： 創(chuàng)新互聯(lián)