无人驾驶汽车距离上路还有多久?

2016年05月30日 今日头条




从科幻到现实,无人驾驶汽车只用了50年。然而,距离无人驾驶汽车真正上路,可能还需要一段时间。

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如今,无人驾驶汽车早已由科幻成为现实。但要让一辆无人驾驶汽车能够安全、舒适、高效、智能地在道路上运行,这中间还有一段艰难的道路要走。 

无人驾驶汽车技术现状

如图所示,汽车通过“眼睛”——“即感知系统”,感知道路周边的环境,这一系统主要包括相机、微波雷达和激光雷达等传感器。 

汽车的“小脑”——即导航定位系统,负责感觉车辆自身的运行姿态,包括轮速、GPS定位、惯导和指南/北等传感器。 

汽车的“大脑”——即决策系统,可以通过复杂的计算软件选择短距离的轨迹和长距的驾驶路线。 

汽车的“四肢”——即控制系统,负责控制刹车、油门及方向等,包括相应的电机控制或汽车总线控制模块。 

无人驾驶汽车上路难点

精确环境感知 

无人驾驶汽车的“即感知系统”主要由相机、微波雷达和激光雷达等传感器组成。

无人驾驶汽车的“眼睛”必须能够感知和识别行驶车道周边的物体。在摄像头里能够看到实际场景,可以辨识车道线和交通信号,检测运动目标等;激光雷达则通过激光点云来建立周边环境的3D模型,检测出车辆、行人、树木、路缘等;微波雷达用于检测运动目标,感应车身周围的移动障碍物等。 

但如今,无人驾驶车辆的环境感知难度还比较大。应对不同的场景需要复杂的算法来进行理解和识别;同时对于每个地方的交通基础设施,不同标志的表示形式有所差异,需要进行本土化对待,从而使计算机视觉系统更好地辨识。 

精确状态感知 

汽车通过“小脑”知道自己的姿态和确切位置。车载的高精度IMU惯性单元能够知道车辆倾斜角、横摆角和滚动角,相应轴向上的角速度、加速度等,通过车身控制系统实现车辆稳定性控制,确保车辆“稳当”行驶。 

汽车要想实现无人驾驶,就需要通过“小脑”进行精确定位,这样才知道自己确切位置,以便执行下一步驾驶任务。而现有的GPS捷联惯导等车载定位设备不能满足拥堵交通流中的高精度定位要求,特别是隧道和高架桥下等交通场景中,会出现接收不到GPS信号等情况,这时无人驾驶汽车就需要通过其他途径来进行定位,例如辅以SLAM、视觉导航等技术,在复杂交通环境中增强车辆的定位能力。 

精确控制 

人类驾驶员开车的时候,往往会基于经验操控车辆,结合实际道路情况对车辆方向、速度进行微调。而无人驾驶汽车具备精确的感知系统,也可以通过“四肢”实现更加精确的控制。 

但是,无人驾驶汽车要具备发达的“四肢”,还需要汽车厂商进一步将智能化功能与车身总线进行集成,将汽车的控制系统中刹车、油门及方向等控制模块通过汽车总线进行控制。智能导航与决策在给定了目标任务地点之后,汽车要能够在路网中找到最经济、最快捷的路径,将乘客送到地点。但是在实际中,我们经常只知道部分交通环境状况,在行驶过程中可能还有其他障碍物临时出现/发现,所以必须重新规划路径。 

此外,道路拥堵情况不断在发生变化,如何正确判断道路拥堵并进行正确的通行决策,对汽车的“大脑”智能性提出了更高的要求。 

由于不同国情决定了交通参与者的不同行为,使得无人驾驶汽车要具备学习与自适应能力,这一点是最具挑战性的。无人驾驶汽车发达的“大脑”,要能遵守交通规则,在复杂交通场景下实现安全的、与人类驾驶行为类似的自主驾驶,使其不会对正常交通流造成影响,同时还要保障车辆自主行驶的安全性。 

无人驾驶汽车上路对策 

  • 更好的软件 

  • 更精细的地图 

  • 更加廉价和性能优秀的传感器 

  • 汽车之间能否进行有效沟通 

  • 基于大数据和云计算来实现智能的共享 

  • 人工智能技术突破 

  • 需要开展自主等级和安全测评 

Google的无人驾驶汽车已经在道路上测试了240多万公里。此外,还有许多汽车产商和IT公司加入无人驾驶汽车研发队伍,并且正在取得日新月异的进展。

在可以预见的几年之内,将会有成熟的无人驾驶汽车产品入市。期待无人驾驶汽车在未来改善我们拥堵的交通,给我们交通出行带来安全便利。

本篇文章转载自头条号科技前沿大师谈,原标题为《道阻且长 行则将至:无人驾驶汽车的现状与未来》。


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