《中国工业内参》专访:车路协同是制约无人驾驶发展的一大障碍

2020-04-19 12:02 评论 0 条

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   随着汽车智能化、电子化的推进,不管是传统汽车厂商,还是新兴科技巨头纷纷加快布局无人驾驶,无人驾驶汽车已成为未来汽车发展的必然趋势。近日,杜明芳博士接受《中国工业内参》记者采访,分享了其对无人驾驶领域的一些看法和建议,包括优越性、制约因素以及未来发展趋势等。



杜明芳:首先,提高驾驶和道路环境安全性。交通事故死亡在全世界都是一个重大问题。美国每年估计有35000人死于交通事故,而中国每年有26万人、日本每年约有4000人死于交通事故。据世界卫生组织,全世界每年有124万人死于交通事故。交通意外死亡每年带来2600亿美元的损失,交通事故伤害每年又额外带来3650亿美元的损失,即交通事故伤亡每年带来的损失达6250亿美元。美国公路安全保险研究所的一项研究发现,全面部署自动驾驶汽车安全特性将使公路死亡人数减少31%,也就是每年超过11000个美国人的生命。自动驾驶及车联网具备的以下特性有助于提高驾驶员驾驶和道路环境的安全性:网络化碰撞预警和警告、AI预测提前刹车、车道偏离预警、疲劳驾驶检测与告警、盲区自动探测等。以疲劳驾驶为例,无人驾驶汽车可以通过视觉检测驾驶员的眼睛和动作来判断驾驶员状态给出是否疲劳的指示,从而指导和影响整个驾驶过程,提高驾驶的安全性。

其次,缓解交通拥堵。交通拥堵是每个大城市都存在的普遍问题。像北京这样的大城市,平均每个人堵在路上的时间为每天1-2小时,间接造成的经济损失每月大概为300-1000元。据统计,中国75%的道路都正在遭受交通高峰塞车。交通拥堵大概有20%-60%发生在交叉口附近。究其原因,交通灯、道路感知装置、停车标志等与车辆间的协同效率较低,车流量检测不够精准,缺乏智能预测与控制。现在的情况大多数依旧是:交通灯通过预置时间间隔变红或变绿,并没有考虑到实时变化的车流。自动驾驶汽车及车联网的应用有望对以上局面进行改进:车载传感器、车载通信模块、人机交互装置将能够与道路基础设施、甚至整个智能交通系统协同通信,并实现一体化智能协同控制,能够对交叉路口的车流引导、交通灯自适应控制进行优化。这些改善都将有效缓解交通拥堵。

第三,减少空气污染。交通拥堵、长时间找停车位等都是由交通系统造成空气污染的主要原因,汽车被认为要为气候变化背后的二氧化碳30%的排放量负责。据兰德公司研究,“自动驾驶(AV)技术在加速和减速时可以比人类司机更平滑,从而把燃油经济性提高4到10个百分点”。共享自动驾驶汽车系统也能为排放和能源方面带来好处。德克萨斯大学奥斯丁分校的研究人员检测过二氧化硫、一氧化碳、氮氧化物、挥发性有机化合物、温室气体以及微小颗粒这些污染物,他们的研究显示“当转换到共享自动驾驶汽车时,在能源利用和所有排放物的排放量方面都带来了好处”。因此,自动驾驶及车联网的应用,从长远来看,有助于减少空气污染、改善空气质量与环境。

第四,便利生活。无人驾驶汽车搭载的一系列装备系统,比如车载智能终端、车载娱乐信息系统,可以辅助车辆更好地实现车地协同与人际交互,提供一些更加智能化、个性化的服务。


杜明芳:一是政策红利。自2017年至今,国家先后出台了《新一代人工智能发展规划》、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》、《智能网联汽车道路测试管理规范(试行)》、《车联网(智能网联汽车)产业发展行动计划》等多个政策文件以推动国内无人驾驶技术的发展。2019年1月10日,工信部部长苗圩还表示,我国将进行5G商业推广,一些地区将会发放5G临时牌照,特别强调了车联网,将来路网也会进行数字化信息化的改造,构建起一个车、路、人互相连通的大网络体系。二是丰富的应用场景。目前国内智慧城市的规模和体量都是国外所不具有的,能够为国内无人驾驶提供充分的试验场和丰富的应用场景。三是人才储备。无人驾驶是属于人工智能大领域之下的一个小分支。目前,不管是从学科建设,还是从人才培养方面来看,国内都非常重视人工智能教育,为无人驾驶的人才储备提供了很大支撑。

与国外相比,国内在自主可控的技术方面仍存在较大差距。目前国内无人驾驶汽车核心的器械装备,比如摄像头、主板、芯片等多从国外引进,更多从事的是系统集成的工作。从硬件方面来看,基本都是从国外进口;从软件方面来看,不仅操作系统差距明显,应用软件也存在一定差距。
 

杜明芳:首先,产业化趋势明显。此前国内的无人驾驶更偏向于技术方面的研究,但经过多年的实验、科研且取得一定成果后,近两年从技术转产品的趋势愈加明显。其次,在特定环境下的技术落地进一步加快,尤其是结构化环境,如清扫车、无人矿车、仓储物流配送车等,已基本实现落地。不过,不得不承认的是,在非结构化环境下的落地还存在一定瓶颈。此外,相比于乘用无人驾驶,货运无人驾驶优先落地也是未来发展趋势。统计发现,今年以来无人驾驶领域的八笔融资中,有七笔用于货运无人驾驶。截至目前宣布有落地应用的公司,大部分也都是货运无人驾驶公司。
 

杜明芳一是技术仍有瓶颈,特别是环境感知技术,牵扯到多传感器的信息融合和模式识别,是人工智能应用最接地气的部分。智能感知影响智能控制,前端信息的不稳定会直接影响控制系统的稳定性,以及复杂环境下的智能规划与决策,需加快推进建设无人驾驶试验场,为无人驾驶车辆提供接近真实世界的测试场景,以促进提升关键技术水平。

二是政策法规不健全,特别是车路协同方面。目前,有关无人驾驶车辆这一部分,包括战略规划的制定、相关政策等都是工信部在管。而与此同时,道路交通等基础设施方面归交通部管。也就是说,车路协同实际上牵扯了工信和交通两个部门,部门间会出现一些脱节,例如道路等基础设施的发展可能滞后于技术本身的发展,从而制约无人驾驶技术向高阶化演进。为此,国家应建立健全相关政策法规,确立形成统一完善的无人驾驶汽车市场规则,充分融入“互联网+”思维,构建自动驾驶产业互联网平台与系统,有效整合与优化各部门资源,提升协同效应。

三是成本居高不下。有研究表明,L4相比于L1、L2,单车系统零部件支出会增长470%,从545美元升至3100美元/每车,需着重提升关键技术水平,以技术提升解决性价比问题。

四是安全难以保障。必须承认的一点是,无论如何提高算法预测的精确度都难以达到100%的安全。自动驾驶的车祸最早可以追溯到2016年一辆使用Autopilot功能的特斯拉垂直撞上一辆卡车,导致车主当场死亡。一方面,发生事故可以让自动驾驶方案提供者反思如何完善相关算法或加强硬件使用;另一方面,舆论压力也会迫使相关企业暂缓自动驾驶测试进度。应进一步明确完善自动驾驶安全准入标准和道路设施标准规范,提高驾驶的安全性。
《中国工业报》发布时间 :2019年07月05日 16:21



作者简介


杜明芳,工学博士(控制科学与工程专业),副教授,研究员。中国自动化学会、中国人工智能学会、中国卫星导航定位协会大数据专业委员会专家委员。北京市高等教育系统中青年骨干教师。北京市模式识别与智能系统人才团队骨干成员。复杂系统智能控制与决策国家重点实验室博士毕业,控制理论与控制工程专业工学硕士,工业自动化专业本科。参研国内首款纯电动无人驾驶汽车。曾于德国访学,在大众汽车总部无人工厂实践,在德国高校学习智能自动化技术和欧洲高等职业教育系统。长期专注于以下研究领域:无人车及智慧交通,智能机器人,人工智能,智能控制,智慧建筑,智慧城市。专著《无人驾驶汽车技术》、《AI+新型智慧城市理论、技术及实践》、《智能建筑系统集成》、《智慧建筑——智能+时代建筑业转型发展之道》作者。《现代控制技术》(美国经典教材)主译者。





专著简介


无人驾驶汽车技术 


基本信息

书名:无人驾驶汽车技术

定价:58.00元

作者:杜明芳

出版社:人民交通出版社

出版日期:2019-11-01

ISBN:9787114158070

字数:

页码:

版次:1

装帧:装-胶订

开本:16开

商品重量:0.4kg


内容提要



本书内容涵盖无人驾驶汽车发展概述、总体技术、车载雷达系统、车道视觉检测与识别技术、导航定位技术、运动控制与规划决策技术、无人驾驶汽车能源动力系统、车联网、无人驾驶汽车产业化以及由无人驾驶汽车走向人工智能城市等。本书可为科研单位、企业等开展无人驾驶汽车相关技术研发及产业化应用提供参考,也可作为高等院校人工智能、自动化、计算机、交通运输等相关专业的本科生、研究生教材。


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本篇文章来源于微信公众号: AI城市智库

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