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科技派·对话浙大李玺团队丨自动驾驶网约车时代真的来了? 

2020-07-13 07:06 |浙江新闻客户端 |监制 王增军 包璇漪 策划、文案 任征斌 屠晨昕 主持 屠晨昕 视频制作、编辑 袁龙海 设计统筹 黄昕 设计 朱潋

不少人疑惑,现在有人开的汽车很成熟也很舒适了,为啥还要研发、推广自动驾驶技术,它究竟有哪些好处?

科技进步最终是希望能够使人类社会得到福利,自动驾驶让社会的运行效率更高。我们都知道司机师傅工作是很累的,我们每个人上下班开车也很累,如果能做到让汽车自动驾驶,人类就会极大地解放出更多的时间和精力

机器不会累,不会罢工,不会分神。还曾经有人预测,如果普及自动驾驶,美国每年因车祸死亡人数有望从现在的40000人减少到400人

而且,由于机器反应速度远快于人类,公路上行驶的自动驾驶汽车之间的距离可以比现在近得多,这样能大大提高道路承载效率,也就意味着堵车没那么厉害了。

要把每个人培训成为合格的司机,社会成本实际上是很高的。如果自动驾驶技术普及,行车就容易形成统一标准,将大大降低整个社会的运行成本,提高运行效率。

汽车自动驾驶是靠啥原理实现的呢?有哪些解决方案?

就像人类最重要的器官是大脑,自动驾驶的核心就是感知系统。

感知系统首要是“看见”,依靠摄像头、雷达等传感器,但这些只是探知环境,就像人的眼睛、耳朵;真正的核心问题是“理解”,建模模拟、定位,系统要检测出自己在什么位置,然后及时去避障,就像人的大脑

当前实现自动驾驶的解决方案,主要有三种。

第一种是在车上安装大量传感器,如毫米波雷达、激光雷达、微光夜视仪等。这些高档传感器反应灵敏、测量精准,对“大脑”的要求大大降低,各种识别和判断在自己车内处理就行,不必依托外部网络。可是它最大的缺点就是一个字——“贵”,系统总价在200万以上,而车子本身才20万,当前很多上线测试的自动驾驶就是这类,难以普及。

第二种是车联网,用5G网络把车子联在一起,让车子本身成为终端。用摄像头等简易传感器把数据上传到云端,云系统经过分析处理再传回来,对车子发出指令。这样可以大幅降低单车的价格,但要依赖整个5G车联网的建设,对于当下来说还只是远景。用目前的4G网络就太慢了。而且开到5G网络未覆盖或信号不好的地方,车子可能变成“断线的风筝”,就会非常危险,有很大安全隐患。

第三种就是我们课题组在研究的机器视觉路线,也叫做场景感知和理解技术。它要能做到快速理解场景,根据对图像的分割,知道哪些东西是需要关注的,比方说这是个建筑,这是马路,这是车道线,这是汽车,这是一个骑三轮车的人,按照人类的理解的方式它能快速分类辨别。

有了这套场景感知和理解系统,装便宜的摄像头就能运行,实现自动驾驶的预算基本花在算法上,基于让机器理解的大数据,这种方法可以弥补传感器昂贵的缺陷。

车内终端处理问题,它的功耗是有限的,所以要求我们的算法必须小,这个要求非常高,我们在这块做了一些结构化、轻量级、极致化的压缩,达到比较适合嵌入终端的要求。

大家熟悉的特斯拉,在自动驾驶方面比较激进,它的安全性就广受质疑,发生了多起交通事故。比如有一起是高速公路上一辆货柜车横着翻倒在路面上,后方疾驰而来的特斯拉的机器视觉误把白色的货柜车顶当作远方的天空,直直撞了上去。这说明单纯用视觉感知和理解技术在很多情况下不是很稳定,需要加上一些传感器作为保险,比如自适应巡航的雷达,快速迫近时自动刹车。

我们课题组也在尝试让系统像人一样去不断试错、不断积累经验,不断地去学习适应场景的变化。

看一张照片,人类有非常神奇的高阶理解能力,但对于计算机来讲要理解一张照片相比人类有巨大的鸿沟。我们设计了一种简单有用的算法,达到类人的程度。

传统方法就类似我们的应试教育一样,用题海战术解过一千道题,然后你这些都会做了;但我们这个新算法不用题海战术,相当于真正理解了图像,它学习的速度就可以大大加快。

自动驾驶面临的困难有很多,下雨、下雪、夜间,以及遇到譬如行人打伞、路面异物、溅起的水花对自动驾驶系统造成各种干扰。谷歌在美国测试时,路面上一根树枝曾让一辆自动驾驶车停了半个小时。怎么克服这些困难?

自动驾驶要分等级,L4级的自动驾驶属于高度自动驾驶,L5级是完全自动驾驶。从L4要达到L5其实难度比较大。

目前上路的自动驾驶级别还不太够,滴滴路测的感觉是介于L3和L4之间,更多偏L3一点。大部分路测只能在一个特定场景,还不能在各种开放场景下自由运用。上海的自动驾驶网约车除了主驾坐人,副驾也坐人,其实还是不放心,关键时刻还需要人介入。

这个问题也是我们研究的方向。“一根树枝”人类很容易理解,但是如果机器没见过它,就无法理解,所以必须要增强机器的可扩展、自适应的自主学习能力,让它在遇到没见过的场景时也能做判断。

我们浙江在自动驾驶方面有啥进展?在此领域中美两国的比较呢?

浙江是国家首个开展部省合作推进5G车联网应用示范的省份。德清提出了打造全国首个全域城市级自动驾驶与智慧出行示范区,力争2020年末实现全县域道路开放,建成国内首个智能基础设施建设先行区、全域城市级自动驾驶测试区。前不久,阿里巴巴旗下的高德地图在广州上线了Robotaxi自动驾驶运营服务。

总的说来,中美两国现在处于并跑阶段。从产业化来说中国优势比较明显,但我们面临困难会更多,因为我国人口基数更大,自动驾驶场景更复杂。美国人口少,道路系统相对来说比较简单。可是无论在中国还是美国,“最后一公里”都是难度最大的,因为人口密集度最高,情景也最难理解。

发生事故,责任如何认定?相关交规等法律如何跟上?普通老百姓最关心的一点还是安全,如果安全性不够,我宁愿累一点自己开车。

一项技术运用成熟不成熟,不能光靠技术,它需要形成全社会共识。在多数情况下,机器操作一定比人类操控来得稳定,但是在少数情况下,机器确实没有人类的理解能力,有时会犯一些不可理解的低级错误。

相关法律法规需要在新的模式下进行重新定义。机器是人发明的,如果是因为机器本身原因造成错误发生事故的,那汽车或自动驾驶系统的生产公司应负担相应法律责任。而有时候是使用的人不遵守规则而导致错误的,这个应由操作者来承担后果。

自动驾驶系统一般会自带详细的记录监控,对事故发生的一刹那,系统的决策其实是可以追踪到的,可作为界定责任的依据。

自动驾驶普及会不会导致出租车和网约车司机失业?

技术的迭代革命过程中,确实会让一些从业人员的技能经验变得不那么重要,但不代表司机的职业就会消失,就像网络无法完全取代电话、报纸和书籍一样。

在自动驾驶时代,少量有司机驾驶的网约车,可以提供高端层面的网约车人性化服务,司机可以当导游,可以陪聊,一次无聊的乘坐体验变得有人情味、变得生动起来,这些都是机器没办法替代的。

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