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中科院王飛躍:自動駕駛早期以虛擬測試為主,也有“馬糞”難題

時間:2019-11-20 11:19來源:電子發燒友網作者:電子發燒友網 點擊:
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摘要:中科院王飛躍認為,在自動駕駛的發展初期,應以虛擬測試為主,極少量路測為主。即90%的情況下是通過虛擬訓練,

關鍵字:自動駕駛,傳感器,虛擬測試,激光雷達

19世紀末的倫敦是當時世界上人口最多的城市,有500多萬人,每天服務這500萬人出行的,是30多萬匹馬。在倫敦市內,平均每16個人就有一匹馬。

雖然工業革命的出現,使得蒸汽汽車在更早的半個世紀前就已經出現,但馬車靈活的特性,使得其在城市日常交通中,變得不可或缺,堪比今日的出租車、公交車。

30萬匹馬為倫敦的商業、社會生活帶來了極大的便利,卻同時引發了另一個難題:一匹馬每天平均排泄7-12公斤糞便,1升的尿液,全倫敦每天就要產生3千噸糞便、30萬升尿液。除此之外,2/3的馬都因服役而死,帶來了衛生隱患問題。

中科院王飛躍:自動駕駛早期以虛擬測試為主,也有“馬糞”難題

春夏秋冬,周而復始,為了清理這些“污物”,倫敦雇傭了近10萬人,來解決惱人的“馬糞問題”。

這個問題并不止倫敦獨一份,紐約、巴黎也同命相連,因此為了解決這一難題,1898年世界各大城市的管理者們在紐約召開了“國際城市計劃會議”,共同商討“人類如何在未來一個世紀處理馬糞圍城問題”。

一百多年過去了,我們生活的城市并沒有“找到”馬糞圍城的終極方案,原因不是人類缺乏智慧,而是現在的道路上行駛的是汽車,馬糞問題壓根不存在。

在近日舉辦的2018年CCF-GAIR大會上,中國科學院自動化研究所復雜系統管理與控制國家重點實驗室主任、中國自動化學會副理事長兼秘書長王飛躍,以這樣一個故事開了個自動駕駛的頭。

中科院王飛躍:自動駕駛早期以虛擬測試為主,也有“馬糞”難題

言下之意,自動駕駛目前所面臨的一些技術、法規方面的難題,很可能在未來不復存在,因此過多的執拗于當下自動駕駛的不成熟,并無意義。

而另外一方面自動駕駛技術的成熟,還有漫長的路要走,離普通的消費者隨意購買無人車的時代還很遠。

自動駕駛是一項非常好的技術,乃至服務,但在其真正成熟前,普羅大眾不應該成為其試驗品。

自動駕駛的新人舊相

王飛躍在全球的自動駕駛領域中,都屬于“上古時期”的人物,早在上世紀90年代,其就參與了多個自動駕駛相關的項目,比如NASA的移動機器人,月球探測車,礦山自動駕駛車,以及在uber近日出事故的道路上,試驗通過攝像頭和雷達實現的無人駕駛車VISTA Car。

期間,王飛躍還編著了一本“智能汽車先進傳感與應用”的書籍,以英文版發售。但直到2010年前后,此書都無人問津。

從業近30年的王飛躍,親身感受了自動駕駛技術的發展,其坦言,自動駕駛的研究早在20余年前,就已經達到了一定的程度,但直到近幾年才開始被社會關注,創業公司和OEM蜂擁而至,所使用、研究的技術無非就是20年前的老三樣。

中科院王飛躍:自動駕駛早期以虛擬測試為主,也有“馬糞”難題

自動駕駛之所以能在20年后被重提,關鍵原因是當下的傳感器、車聯網的技術有了質的改變,因此談自動駕駛的商業化應用,才成為了可能。

從2009年開始,中國智能汽車未來挑戰賽(IVFC)每年都舉行,參賽的隊伍基本都是學院派,從國防科大、上海交大、北理工、湖南大學、西安交大、清華大學,到軍事交通學院、武漢大學、南京理工大學等等。

自動駕駛車也從最開始的比行人慢,到跟隨,超越,行駛的路況也從測試道路,標準路況,延伸到了高速公路、鄉村道路以及越野道路。

從一個高校科研、比賽的活動,走向如今的創業家開口必談的“偉大商業愿景”,自動駕駛從孤陋寡聞到家喻戶曉,用了不到數年的時間。但自動駕駛自身的技術難題,解決尚需時日,遠非如外界瘋傳3年量產,5年爛大街。

虛擬測試為主,少量路測為輔

自動駕駛目前最難的問題,在于感知。即讓車輛擁有對行駛環境的探測、認知能力,從硬件上目前的做法是通過攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等傳感器抓取環境的三維要素,以期得到環境的全面信息。

中科院王飛躍:自動駕駛早期以虛擬測試為主,也有“馬糞”難題

但各種傳感器都各有優劣,從物理層面上探測環境所能達到的精度、距離都有限。以視覺為例,目前針對視覺計算研究匯總存在的實際數據獲取和標準成本高、難以覆蓋復雜環境、極端場景樣本稀少、訓練的模型適應性差等。這些場景的處理能力,是制約自動駕駛更進一步的核心。

自動駕駛要模仿人類對世界的感知能力,雖然可以通過各種傳感器來模仿人類的感官,但很難模擬人類的經驗、學習能力。

【光粒網綜合報道】( 責任編輯:weixiang )
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