想要跨越L3级,自动驾驶技术还达不到这个要求
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汽车自动驾驶技术包括视频摄像头、雷达传感器以及激光测距器来了解周围的交通状况,并通过一个详尽的地图(通过有人驾驶汽车采集的地图)对前方的道路进行导航。这一切都通过谷歌的数据中心来实现,谷歌的数据中心能处理汽车收集的有关周围地形的大量信息。就这点而言,自动驾驶汽车相当于谷歌数据中心的遥控汽车或者智能汽车.。汽车自动驾驶技术物联网技术应用之一。
对于更高级别自动驾驶的落地,首先要选择合适的场景。相比于复杂的城市内部交通,高速公路或许是较为可靠的落脚点。在这个场景之中,目前的激光传感器是比较困难的,所以就需要摄像头能够看得很远,另外激光雷达本身还面临产能和成本的问题,这可能会限制自动驾驶商业化的步伐。
自动驾驶要想弯道超车直奔L4 没那么简单
依当下自动驾驶技术来看,从L2级跃升至L3级已是一种质变,但是,沃尔沃、福特、丰田等车企近日却纷纷表示,自动驾驶可以跨越L3级直接升级到L4级自动驾驶阶段。
美国高速路安全管理局将汽车的自动驾驶分为五个级别:驾驶支援(L1)、部分自动化(L2)、有条件自动化(L3)、高度自动化(L4)、完全自动化(L5)。到了L4级,根据系统要求,驾驶者不必对所有的系统请求作出应答,包括限定道路和环境条件等,而L5级则代表了完全自动化驾驶,是人们理想中的无人驾驶状态。
“L3是人机共驾的过程,要求驾驶员可以撒手,但又要随时准备接管,也就是说既希望驾驶员可以睁一只眼闭一只眼,同时又要求驾驶员全程全神贯注,这是很矛盾的。”车企为何纷纷倾向于跳过L3,中瑞交通安全中心研究总监陈超卓对此做出解释。
但是,自动驾驶要想弯道超车直奔L4也没那么简单。“在城市道路做一个L4,是一个以10年计甚至更长时间的事情,如果是在北京这样的路段,做L4更是非常漫长。”7月15日在京召开的2017网易未来科技峰会上,图森未来联合创始人郝佳男如是说。
为何要跳过L3级
本月,全新一代奥迪A8将在西班牙巴塞罗那迎来全球首发,并将于今年正式上市。据悉,这是世界上第一款搭载L3级自动驾驶技术的量产车型。
所谓L3级指的是有条件的自动驾驶,驾驶者需要在适当的时候提供应答。“谁搞L3级,谁就是自己找法律麻烦。”在陈超卓看来,“L3级自动驾驶简直就是法律上和安全上的噩梦。”
“因为是人机共驾,司机的手可以撒开方向盘,而一旦出事,车到了已经没法处理的时候再让司机来接管,通常这个时段是很危险的,会造成安全隐患。”陈超卓说。
在他看来,开发自动驾驶并不一定要循序渐进,从L2、L3到L4、L5。沃尔沃现在跳过L3,L4无人车已经于去年9月研发下线,沃尔沃还打算用四年时间在全球包括英国、中国、美国、瑞典等国家进行实路验证,并计划在2021年量产。
不仅是沃尔沃,福特此前也宣布要跳过L3级自动驾驶,直接专注于研发能够量产的L5级自动驾驶技术。对此,福特亚太区智能移动战略总监雷先同解释道,L3级别需要驾驶员随时做好接管车辆的准备,这就使驾驶过程增加了很多不确定因素。福特之所以作这样的选择,是为了彻底消除人类对汽车自动驾驶行为的干扰。
“对于消费者而言,L3级无法实现让消费者完全脱离驾驶,那么消费者为何要花费高昂的价格为此买单呢?”同济大学汽车学院教授朱西产质疑道。
L4级面临技术噩梦
如果说L3是法律上和安全上的噩梦,那L4、L5是否意味着技术上的噩梦?因为全无人驾驶被认为是所有人工智能项目之母。
陈超卓表示,L4级无人驾驶面临很多挑战,比如人机交互、时效模式,自动驾驶和其他车辆系统的交互、环境感知等等。
“L2环境感知率到80%、90%是没问题的,因为驾驶员是主体;一旦进入L3以上,环境感知就必须接近100%,99.9%的识别率都不行。”陈超卓强调说。
另外,陈超卓认为,无论是激光雷达、毫米雷达还是摄像头,在L4、L5级别之后都很难完全达到障碍物辨认,人工智能还很难做到判断前方人的意图。
“比如开车到北京五环、六环的城乡接合部,L4级别的自动驾驶很难判别哪个老太太要‘碰瓷’,前面的外卖小哥是要左转还是右转。判断个人的意图,我认为目前L4还做不到。”陈超卓说。
更为严峻的是,完全自动化驾驶还面临着信息安全的挑战。“无人车将来就是智能体,如果被黑客控制可能就不是财产损失的问题,而是生命损失的问题。”北京航空航天大学交通科技与工程学院院长助理田大新说。
去年8月,仅在得克萨斯州就有100辆汽车被黑客入侵,而这些汽车只需要通过电脑就可以发动并且行驶。在业内专家看来,网络信息安全是一个永无休止的战斗,并且汽车厂商要有足够的技术能力、耐心和希望来建立一个安全屏障。
“高级别的无人驾驶技术在今天还没有一个大家公认的成熟方案,所以,如果我们解决这个问题,就会在整个供应链条站住脚跟。”郝佳男说。
在田大新看来,2030年或许才是L4自动驾驶比较合理的节点。而在小马智行Pony.ai创始人彭军看来,L4自动驾驶要想跑在北京所有的大街上,2030年都可能太早。
选择合适的场景落地
为促成自动驾驶技术尽快落地,百度此前公布了一个“阿波罗”计划。该计划将向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供一个开放、完整、安全的软件平台,帮助他们结合车辆和硬件系统,快速搭建一套属于自己的完整的自动驾驶系统。
在CES Asia 2017上,百度不仅静态展示了阿波罗计划中的软硬件,还带来了与长城合作的自动驾驶测试车。在这些测试车辆上,百度仅仅依靠一个摄像头作为传感器,就实现了L3级自动驾驶功能。这意味着,车企可以在仅仅少量增加成本的情况下,大幅提升车辆的安全性,增加卖点。
但是,百度阿波罗计划要想成功,并不是一件容易的事情。业内分析,成功的前提是,一方面需要在算法、深度学习、人工智能等技术层面获得领先,另一方面还需要获得零部件厂商和整车厂商的认可和支持。
阿波罗计划能否成功还有待观察,但促使自动驾驶尽快落地却是行业共识。
“无人驾驶不是辅助人、不是帮助人,而是要替换掉人,人在整个驾驶过程中完全不参与。L4可能是在特定场景下实现完全无人状态,L5是所有场景都能无人驾驶。”在郝佳男看来,对于更高级别自动驾驶的落地,首先要选择合适的场景。相比于复杂的城市内部交通,高速公路或许是较为可靠的落脚点。
郝佳男表示,相对高速的场景可能就要考虑较长的距离。在这个场景之中,目前的激光传感器是比较困难的,所以就需要摄像头能够看得很远,另外激光雷达本身还面临产能和成本的问题,这可能也会限制自动驾驶商业化的步伐。
“不同传感器各有特点,对于商业场景来说会去选择在成本范围内能够接受的,然后再根据这个限定,不断地挖掘传感器本身的潜力,然后去达到目标。”郝佳男补充道。
工程师出身的陈超卓最后又强调,由人驾驶完全过渡到机器驾驶,功能安全至关重要,即每个部件的功能安全都不能失效。另外,自动驾驶系统还要有冗余设计,当一个传感器失效了,另外一个要立即接上,确保人身安全。