智能驾驶的产业化探索——从未来挑战赛启程探(3)
【作者】网站采编
【关键词】
【摘要】此外,我们尝试了一系列的算法提升感知和认知能力,从简单的目标识别到目标理解和建立全面世界模型(World Model),从卷积神经网络到语义分割和实例
此外,我们尝试了一系列的算法提升感知和认知能力,从简单的目标识别到目标理解和建立全面世界模型(World Model),从卷积神经网络到语义分割和实例分割,实现恶劣天气和非结构、半结构道路上的可行驶区域检测。未来,驭势科技希望通过立体视觉识别道路路面上的坑坑洼洼和障碍物(road hazards),通过循环神经网络推理从前车掉落动态物品的特性,通过Inverse Reinforcement Learning方法实现驾驶员驾驶风格的学习,还有基于强化学习和循环神经网络来判断驾驶态势,评估他人的动机,预测其行为,合理获取路权。
总之,智能驾驶是超级复杂的系统工程。就拿全速度自适应巡航FSRA来说,不仅仅要考虑基本算法,还需要近千个参数的表达,全面的实现和测试细节,和完整的系统支持。真正的产业化不仅仅是对一些技术的研发,从学术研究到产业化的“最后的十公里”往往是最困难的,需要学术界和产业界非常紧密的合作。 AP
(本文根据作者在2016年中国智能车大会暨国家智能车发展论坛上所作报告整理)
吴甘沙,驭势科技联合创始人、CEO,致力于研发最先进的自动驾驶技术,以改变这个世界的出行。个人定位:略通商业智慧的资深工程师,尝试破坏式组织变革的技术管理者,用技术推动社会创新的赶潮人。
随着国家智能驾驶相关政策法规逐渐成型、行业内技术不断完善,以及中国智能驾驶企业积极推动应用落地的情况下,中国智能驾驶市场规模呈现出持续扩大趋势。据悉,2020年中国智能驾驶产业市场规模预计将达到1214亿元人民币,前景可期。
探索智能驾驶商业化之路
智能驾驶实现商业化需要在以下三个方面做出努力。首先需要前沿技术做支撑;其次是企业家精神,即创新、冒险、协作;最后是复杂系统的管理经验。汽车本身是一个非常复杂的系统,需要管理者具有丰富的管理经验。只有同时具备这三个条件,才可能实现智能驾驶的商业化。
驭势科技于2016年3月开始探索、研究智能驾驶相关技术的发展,不断加强与学术界的沟通交流,提升自身的创新水平和研发技术,目前已具有前沿的无人驾驶技术、人工智能技术、系统工程技术和汽车电子技术。首先,开发软件,重构智能驾驶的软件系统,包括算法、中间件、操作系统,尤其是中间件。经过深入考虑,驭势科技放弃了如今广为使用的ROS操作系统,改用美国军方在武器中使用的轻量实时系统RCS。接着4月份,驭势科技着手硬件的开发,包括摄像头、控制器等。5月,算法开始在模拟器上进行测试,同时开始半闭环测试(半闭环,即感知设备已经在车上开始运行,但还没有控制车辆)。直到7、8月,研发出第一辆可以线控的车,并进行了长时间的测试。并在此基础上开始进行全闭环测试,也就是真正的路测。在这个过程中,我们遇到了很多困难和挑战,也获得了诸多成长经验。
困惑之后来者的定位
当前的智能驾驶,主要包括五类。第一类是驾驶辅助系统(driving assistant system),即人开汽车,机器起一定的辅助作用。第二类是自动辅助驾驶,像特斯拉的AutoPilot,它有两个要素,(1)在封闭的结构化的高速路上,机器持续地实现自动驾驶;(2)驾驶员仍然需要把注意力放在路上,甚至把手放在方向盘上。第三类是高度自动驾驶。指不再局限于封闭的高速公路,能够开到大街小巷。驾驶员可以做其他事情,只要能够在5秒内重新回到决策化,这是比当前辅助驾驶更有用的一种自动驾驶技术。第四类是限定场地的无人驾驶,能够在城市区域里实现无人驾驶。没有驾驶员,没有方向盘、油门、刹车,限定在固定场景,最高时速在40公里以内。第五类是全天候全区域的无人驾驶,我们相信在2030年,可能会出现。如图1所示。
图1 智能驾驶的分类
为此,驭势科技也面临着定位选择。2016年,工信部发布的智能网联汽车发展技术路线图指出,到2020年,我国每年将有1500万辆车具备驾驶辅助或者辅助驾驶系统,同时在目前的辅助驾驶形态中,技术还有很多可改进的地方,国内能够有商业化技术的供应商还很欠缺,因此我们决定将第二类辅助驾驶作为公司研发的切入点。
差异化发展策略
驭势科技作为智能驾驶领域的新兴企业,一直在探索属于自己的差异化发展之路,主要表现在技术、服务、成本三个方面。
1 视觉识别技术
今年五月,一辆开启了Autopilot自动驾驶功能的特斯拉Model S被卷入了一场严重的事故中,车内的驾驶员在车祸中不幸身亡。这起事故发生在佛罗里达州中部的一段公路,当时一辆拖拉机挂车正在横穿高速公路,疾驰而来的特斯拉Model S迎头撞上了挂车。自动驾驶的过程中多种传感器失效、未能发现挂车,导致悲剧。
文章来源:《物探与化探》 网址: http://www.wtyht.cn/qikandaodu/2020/1114/356.html