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b7722刷机 东汉书院校歌 人工智能技术落地:无人驾驶的机遇和挑战 丑皇易人北

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发表于 2019-4-14 21:25 | 显示全部楼层 |阅读模式
随着时候的推移,现代生活中人类越来越多的将机械物件交由机械系统来负责操控,移动出行用的汽车也不破例,从帮助驾驶的配合控制演变到无人驾驶的授权控制,考验的是机械系统能否更多去面临和顺应里面的非机构化情况。
从需求角度看,城市居民对于无人驾驶的诉求是存在的,却没法完全信赖其平安牢靠性。而在这中心,汽车制造商出于能够要承当法令义务题目限制自动驾驶的才能,致使高新科技面市的推延。
下面从无人驾驶技术的谈起,聊及城市居民对无人驾驶的需求,以及无人驾驶背后监管的重要性。
<h1>·什么是无人驾驶汽车;

无人驾驶汽车(Self-driving Car)是室外轮式移动机械人的一种,它依靠野生智能、传感器、定位系统和导航系统的协同合作,让计较机在没有任何人类自动的操纵下,自动平安地操纵灵活车辆,为人类的交通平安和效力带来全新体验。
·无人驾驶的演进,是一小我类慢慢交出操控权、进步平安系数的进程;
人工智能技术落地:无人驾驶的机遇和挑战  智能家居

无人驾驶演进的阶段,是车辆操控权由人慢慢交给计较机系统的一个进程,如上图所示。
无人驾驶间隔面市,还横着监管系统的题目
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也是平安度不竭进步的一个进程(如上图所示,从被动平安到自动平安再到防备性平安)。
连系今朝产业普遍的预判周期,亿欧智库分析判定,部分无人驾驶估计会在2025年左右起头贸易化,完全无人驾驶的贸易化要等到2025年今后,而在此之前,ADAS
(Advanced Driver AssistantSystem,高级驾驶帮助系统)会发挥重要感化。
·无人驾驶汽车触及的技术=情况感知+定位导航+途径计划+决议控制;
无人驾驶触及的技术可以分为感知和决议两个层面,以下图所示,一方面经过传感器数据获得部分数据(车辆本身及四周情况的数据),另一方面连系高精度舆图和天气数据做到构建全局数据。数据综合起来将与决议层做调和利用,帮助系统做定位和导航,再连系算法模子做途径计划,控制车辆的转向和速度,实现驾驶自动化。决议层获得的数据部分也会反应回高精度舆图上。
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·情况感知层面=部分数据的感知+全局数据的帮助;
车辆的感知功用主如果经过传感器来获得数据。传感器相当于无人驾驶汽车的眼睛,用来观察行驶时的静态变化,它是无人驾驶汽车中不成或缺的重要组成部分,常用的传感器包括有摄像头、激光雷达、超声波雷达、GPS、陀螺仪等,摄像头和激光雷达是最首要的两种传感器。
·摄像头;
今朝,经过摄像头停止拍摄,在停止图像和视频识别,肯定车辆前方情况,是无人驾驶汽车的首要感知路子,这也是很多无人驾驶公司的首要研发内容之一。摄像头作为一种已普遍利用的传感器,具有本钱昂贵、信息收集量大等特点。今朝,车载摄像头首要分为单目和双目两种。
单目摄像头,首要基于机械进修道理,操纵大量数据停止练习,可以获得门路图像,提取车道线,对情况停止识别。虽然需要大量数据支持,且在卑劣光芒条件下的表示不如双目摄像头,但其相对廉价的价格以及成熟的技术也获得了一部分公司的喜爱。而双目摄像头则基于视差道理(以下图所示),可以在数据量不敷的情况下,测定车辆前方情况(树木、行人、车辆、坑洞等),而且获得正确的间隔数据,再辅以算法增强的调理来获得四周情况的景深,用以供给给无人驾驶系统停止车辆控制。
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·雷达;
激光雷达的工作道理是经过发射单元将电脉冲酿成光脉冲发射进来,接收单元再把从方针反射返来的光放冲复原成电脉冲,经过计较发送信号到接收信号的时候差,可以正确丈量视场中物体表面边沿与装备间的相对间隔,这些表面信息组成所谓的点云并绘制出3D情况舆图,精度可到达厘米级别,以下图所示。
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激光雷达的穿透间隔远,高性能激光雷达可以实现200米范围内,精度高达厘米级的3D场景扫描重现,从而帮助无人驾驶系统实现提早行驶线路计划。今朝来看,多线激光雷达很有能够是未来无人车的必备传感器,而且与高精度舆图及驾驶系统焦点算法慎密相关。
今朝,多线激光雷达还没有针对车规级的成熟量产计划,机械扭转式多线激光雷达虽然已在普遍利用,但体积较大且价格过于高贵,更小型更低本钱的纯固态激光雷达还未见到成熟产物。
毫米波雷达、超声波雷达:除了激光雷达之外,近年来毫米波雷达和超声波雷达也逐步成为无人驾驶汽车中,介入多传感器信息融合感知装备。其中,最为着名的例子就是特斯拉在其智能汽车中,完全没有益用激光雷达,而采用毫米波雷达+摄像头的计划。别的,类似博世、大陆这样的智能帮助驾驶巨头,也在毫米波雷达和超声波雷达这样本钱较低传感器装备上,具有比力深入的技术堆集和利用经历。而在国内,像行易道这样的毫米波雷达厂商,也在积极停止技术开辟,追逐国际巨头水平。
<h1>·无人驾驶定位与导航;

无人驾驶经过定位技术正确感知本身在全局情况中的相对位置,将本身视作一个质点并与情况有机连系起来。导航技术则帮助无人驾驶汽车“晓得”自己所要行驶的速度、偏向、途径等信息。
在现实利用中经过信息融合技术将两者组合,从而将情况信息和车身信息融分解一个系统性的整体。
其中高精度舆图是无人驾驶实现导航以及后续做途径计划的根本,这些年,卫星导航和基于激光雷达的3D情况建模技术日益成熟,高精度舆图测绘质量慢慢提升,这为自动驾驶的研发供给了不小的助力。国内高精度舆图,以百度舆图、高德舆图、四维图新等公司为主力;而国外方面,Here、TomTom等公司一向备受称赞。
<h1>·无人驾驶线路计划、决议控制;

途径计划技术可以为无人驾驶供给最优的行车途径。在无人驾驶车行驶的进程中,从出行需求动身,在高精度舆图的根本之上按照路网和宏观交通讯息绘制一条自动身点至方针点、无碰撞、可经过的途径(包括计较门路长度、速度、路段品级、交通口期待时长等),再按照车辆在行驶进程中收集到的部分情况数据、本身状态数据来做最优途径挑选。得益于激光雷达,算法可以在更大的标准、缓慢变更的舆图和更长的途径上停止途径计划,以下图所示,并不会等到最初一刻才发现途径有题目。
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·算法给无人驾驶技术做底层支持,应对静态障碍物的检测跟踪;
深度进修在无人驾驶的感知层面首要对摄像头和雷达收集到的部分数据(连系全局数据)做处置,基于静态图像极大的丰富信息以及难以手工建模的特征,深度进修能最大限度发挥其上风。
在决议层面,无人驾驶技术在研讨进程中重要处理的是平安题目,但激光雷达只可以供给稀疏的情况信息,而无人驾驶行驶在路上所面临的是一个静态变化,所以进步对静态障碍物检测跟踪的正确率、下降误检率是无人驾驶汽车在情况感知中迫切需要处理的题目。
为了在行驶进程中避免与静态障碍物发生碰撞,无人驾驶系统需要算法的帮助来做到以下3个条件:
·首先要牢靠地检测出对行驶有影响的静态障碍物,需要传感器切确丈量出障碍物的位置变化并可以提取出障碍物特征用于分歧时辰的障碍物之间的婚配,完成对同一个障碍物的跟踪;
·其次,必须猜测出静态障碍物的活动途径;
·最初需要识别静态障碍物的品种,分歧的障碍物具有分歧的活动特征,间接影响着无人驾驶汽车终极采纳的避障战略;
除却感知和决议层面,无人驾驶还触及到车辆的控制、汽车动力学、汽车工程等诸多技术学科,同时还需要汽车控制(刹车、转向、灯光、油门等)配件的支持。
<h1 class="ql-align-center">·无人驾驶企业图谱;

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·自动化作为未来城市移动出行趋向中的一支,辅佐供给侧应对需求侧的诉求;
·未来城市的移动出行的需求侧和供给侧;
城市化和生齿增加将鞭策城市均匀生齿密度最少增加30%。为此,生齿麋集城市对移动性的需求将翻番(假如人均出行里程连结稳定,汽车保有量与GDP增速之间的比例连结历史水平)。毫无疑问,人们对移动的需求翻番,激发的交通拥堵(特别在通勤时候)将大大下降了人们的交通效力。
从(中国超一线城市)居民的角度动身斟酌,一方面是交通效力,另一方面是平安牢靠性,再有即是基于宜居性和可延续性所衍生出来的全球对尾气排放的监管、以及对可再生能源的支持,试图改良空气质量。
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麦肯锡在其《关于未来出行(移动性)的展望》报告中提出了电气化、同享化和自动化三种移动趋向,根据中国具体的城市情况(城市生齿密度、经济成长、根本门路设备等)来判定,中国城市未来(相对短期来看会表现在北上深这些超一线城市)会慢慢从“清洁能源与同享系统“慢慢过渡到“无缝移动性”,大致来看,同享化作为公共交通系统的补充成为中坚支柱,而电气化和自动化是出于改良空气质量和进步交通效力的诉求对同享出来的这部分车辆停止技术上的升级革新。
自动驾驶是在原有车辆的系统上接入大数据做到自动化,如上图所示,自动化作为未来城市移动出行趋向中的一支,辅佐供给侧应对需求侧的三大诉求。
<h1 class="ql-align-center">·无人驾驶未来的三种贸易形式;

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从贸易形式看,无人驾驶汽车在未来技术成熟后、推出市排场向终极C端贸易化将以“卖产物”或“供给办事”两种形式出现。以产物形式售卖给高净值支出人群作为私人自动驾驶车辆,而供给办事形式可以分为B2B2C(中心的B端作为同享形式的车辆运营商,供给无人驾驶车辆给C端)、以及B2B2B(相对封锁、路况不复杂的场景,诸如货车、卡车在中心高速路段就交由驾驶系统来掌控)。
今朝来看,诸如高速路段等路况相对不复杂的场景贸易化速度更快。现下社会正处于从帮助驾驶ADAS向部分无人驾驶和完全无人驾驶过渡的阶段,从城市居民需求的角度看,出于“进步交通效力”和“改良空气质量”的需求,都希望无人驾驶技术的尽快面市,但又犹豫于无人驾驶能否“平安牢靠”。
美国MIT麻省理工学院教授Nancy G. Leveson指出ADAS的平安性题目不在个体法式部件,而是在系统的整合上,德国TüV平安认证机构的一份研讨报告则指出当驾驶帮助系统起头展现一些(半)自动行为今后偶然会陪伴多少不稳定的“非需要系统行为”,在严重的情况下将出现威胁到人身平安的结果。
今朝研讨来看,从帮助驾驶过渡到无人驾驶的进程,是一个不竭进步对非结构化情况顺应的进程,在这中心存在着隐患以及毛病背后激发的隐患:1、受黑客入侵内部网或不妥干扰车辆传感器;2、对情况状态了解不完整从而致使的平安变乱。
在车联网等数据开放同享的趋向下第1类的平安隐患系数也在进步,而第2类毛病可以具体细分为:(1)诸如车辆自动式制动系统无缘由地忽然启动等平安隐患;(2)系统技术水平没到达致使系统停止了毛病的“分类”和“了解”而致使的平安隐患;(3)无人驾驶系统操纵机械进修存在未可知性,能够致使最初的行为离开汽车制造商的预期。这些隐患随时都能够促使或间接致使交通意外变乱。
除却在帮助驾驶人类和机械配合控制的形式之下,存在配合过失判定难的题目。实在从帮助驾驶向部分无人驾驶、完全无人驾驶过度进程中,交通变乱义务出现一种由人类转向汽车制造商的趋向,那末出于对庞大法令义务的斟酌,无人驾驶汽车制造商能够由于平安隐患而斟酌限制汽车才能,最初致使高新科技没法充实地投入社会中。
归根结柢无人驾驶汽车最初能否顺遂进入社会与否,并非取决于技术成熟度,而是同时由下而上的社会接管度与由上而下的政策、立法管束斟酌。诚如谷歌无人驾驶汽车项目平安主管Medford博士所说的“即使最好的汽车平安科技也不能确保拯救每一条人命。对于平安科技功效的限制在于人们利用(或不利用它)的方式”。
无人驾驶间隔面市,还横着监管系统的题目。
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