经历这场战“疫”,无人车的“路”更宽了

来源:      |    日期:  2020年03月09日     |    制作:  江南小编     |    新闻热线:  0791-86849110

  从春节开始,每天都有一辆憨态可掬的黄色无人小车行驶在天津新城市中心广场,对周围区域喷洒消毒液。而除了消毒,在这次疫情中,低速无人车还承担了发放消毒液和给社区配送捐赠蔬菜的任务。

  无人自动消毒车、无人低速配送车、无人巡逻车、无人售卖车……在大量需要减少人与人近距离接触的环境中,一支无人车大军承担了多面手的角色。近日,国家发改委等11部委联合印发《智能汽车创新发展战略》,以推进智能汽车创新发展。应用场景的增多,为无人驾驶特别是低速无人驾驶的爆发打开了巨大的想象空间。

  低速无人车为何能率先应用

  “这些应用都属于技术比较成熟的低速无人驾驶,”中汽中心数据资源中心管理部项目经理李川鹏透露,所谓“低速”是指时速5—10公里,这个速度对现有传感器、算法都相对比较适用,无人车几乎可以应对行驶中出现的任何情况。“低速无人驾驶落地的场景是健全的,但是如果把无人车放到高速复杂场景里,即使是三四十迈,在复杂的工况下,也会涉及到很多技术难题。”

  “低速和高速看似只是速度的变化,其实涉及的技术问题可不少。”李川鹏进一步解释:“自动驾驶技术涉及三个方面:一是感知,车辆去感知道路的环境,感知就需要硬件,比如说雷达(形成周围的点云)、摄像头(反馈影像)、惯导(地理位置坐标),也需要各个硬件的软件和算法;二是决策,相当于电脑的CPU,计算单元通过算法把采集到的数据加以计算,这是无人驾驶最核心的,无人驾驶能否迅速做出响应,很大程度取决于芯片性能和计算能力;三是控制,通过指令让车辆启动、加速、停车等等,传统车辆是机械式的,现在很多车辆通过电子信号去精准控制,涉及信号模拟和转换技术,车辆本身也需要做适配。”

  低速无人驾驶在上述三方面技术上更加成熟。感知方面,由于速度低,采集的信息更加密集;决策方面,决策时间可以稍长一些,反应可以慢一点;控制方面,也可以做到实时响应。高速行驶时车开得很快,感知难度加大,决策时间也非常短,硬件软件都需要提升。

  需跨过这些障碍才能真正上路

  虽然此次低速无人驾驶小车的应用场景增多,但也是小范围的使用。李川鹏提示:“速度并不是无人驾驶能否落地的决定因素。比如高速公路,虽然要求车速快,但是场景简单,完全可以实现道路的智能化,和汽车互联互通,可能比一般城市道路都要简单。”

  场景越简单,无人驾驶技术也越容易落地一些。比如天津港集装箱码头就已经在应用无人驾驶技术,场地周围没有行人干扰,路径也是固定的,在A点B点之间往复行驶,算法需要判断的情况比较少。但是真实的路面上,车辆、行人、动物、天气因素、路边环境、障碍物等太过于复杂,未来需要无人驾驶各方面继续调优,还需要大量的复杂环境训练优化算法。“如果说未来无人驾驶汽车真正实现应用,最先落地的肯定是码头、机场这些环境相对简单的场景。”李川鹏说。

  目前国内很多公司都很重视无人驾驶测试,国家划定一些开放的道路,发放牌照,让无人驾驶车辆在实际道路上进行测试。进行测试时,每辆车都会配备一名安全员。李川鹏解释:“测试也是学习的过程。安全员一旦踩刹车,人工干预了,车辆就会记录下来,供后台团队分析:为什么没有判断出来危险?障碍物尺寸太小?还是某个雷达有盲区?还是决策失误了?或者没有执行指令?把真实的路面上发现的问题反馈回来。”

  “无人驾驶技术落地还有很长的路要走,需要大量的测试,跑的越长,遇到的情况越多,稳定性就会越好,采集的样本数量就会越多,算法越来越优化和完善。”李川鹏说。

  同时,无人驾驶的安全问题也是其落地前必须要解决的。在智能网联时代,汽车车载系统越来越精密复杂,连接方式由孤立个体转为系统群体,黑客可以远程对车辆实施攻击,提升监测并防御信息安全风险的能力显得尤为重要。

  此外,《智能汽车创新发展战略》中提到的六大建设任务,其中之一就是构建全面高效的智能汽车网络安全体系,强调相关机构需通过完善安全管理联动机制和提升网络安全防护能力,加强数据安全监督管理,建设智能汽车网络安全态势感知平台等。随着相关标准的落地出台及行业重视程度的普遍提高,信息安全也将成为智能汽车的“标配”。

  未来单一和简单场景将最先落地

  这次疫情给了人们不小的启发,当无人驾驶技术与更多的场景相结合,其影响将不再限于单纯的驾驶领域、交通领域,生活的方方面面皆会因为它的到来而改变。“实现无人驾驶肯定很复杂,但可以从低速简单场景最先落地,慢慢渗透到高速复杂场景,最终真正进入人们生活中,这需要一个过程。”李川鹏表示。

  目前部分地方政府为支持无人驾驶技术发展,已经开始探索道路智能化,这是无人驾驶加快落地的另一条路径。道路上的交通设施,如路灯、交通信号灯、灯杆、车道线等,都可以把道路信息采集下来,和汽车进行互通互联,协助安全驾驶,实现“车路协同”,未来无人驾驶很可能在这种智能道路上率先落地。

  同时,5G技术成为无人驾驶发展的一大助力。“5G技术的发展将会大大减少无人驾驶车辆各模块之间、车路之间通信的时延。无人驾驶从感知到决策、控制,或者车路互联都需要数据传输,5G通信可以大量节省传输时间,弥补计算单元的迟滞,也会提升整个无人驾驶系统的响应速度。”李川鹏说。目前,5G在远程驾驶上的应用比较多,其带宽大、时延短、传输信息量大的特点对远程驾驶非常重要,比如地下矿车作业场景,5G可以实现驾驶员在地面电脑前远程驾驶矿车,避免矿难事故造成人员伤亡。

  这次疫情给低速无人驾驶带来了很多应用机遇,大家都来探索落地场景,无人车很出彩,让大家看到了一些希望。李川鹏表示:“不过,这次疫情带来的应用,还是试点和示范性质,真正大面积铺开还是有一些问题存在,比如这些无人车由谁来管理、运维,出现撞人事故究竟是谁的责任?法律层面上也有空白和不健全,很多无人车没有牌照,事故责任无法清晰界定。”

  与经过很多代探索的汽车相比,无人驾驶才出现几年,作为新技术产物,它还有很多需要完善的地方。李川鹏举例说:“比如传感器设备、雷达等,目前还没有车规级的产品,没有那种经得起寒冷、炎热环境,和高原、海拔低环境严苛考验,应用条件范围比较大的产品,在某种极端情况下存在失效的可能。只有不断推动无人驾驶技术的应用,才能带动整个产业的发展,促进产业链相关环节的进步。当现在那些演示级产品向极限工况下探索,才会整体实现无人驾驶的未来。”



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