[热点]都快2020年了无人驾驶汽车为何还没来?

2019-12-19

原标题:都快2020年了,无人驾驶汽车为何还没来?

  据外媒报道,汽车制造商和硅谷科技公司曾准许在 2019 年部署无人驾驶汽车。然而迄今为止,无人驾驶汽车只是在美国几个都会进行了有限的测试。

  连年来,随着汽车智能化的不绝升级,无人驾驶备受关注,成为民众热议话题。那么,无人驾驶车辆究竟能给人类带来什么效益?是否会快速普及到小我车范畴?又给监禁部分带来哪些问题呢?请看公安部道路交通安全研究中间特约专家、交通工程师郭敏的阐明。

  发展无人驾驶车辆的原因

  美国曾于 2004、2005 和 2007 年举办了三届无人驾驶角逐,即 DARPA 大奖赛,不只引发了业界与高校的极大热情,被公觉得无人驾驶的里程碑事件,还使无人驾驶车辆走进公共的视野,成为公众评论的话题。

  在这些辩论中,有些问题必要认真回覆:为什么要发展无人驾驶车辆?无人驾驶车辆真相有什么优点?这是实着实在的社会问题,也是商业题目,必要有清楚的谜底来资助无人驾驶车辆可延续发展,避免产生不切现实的希望。最近几年,这个题目得到了准确的回覆,一些最初的误区也得以理清。

  无人驾驶车辆是为你我如许的小我车主筹办的吗?

  许多人觉得,无人驾驶妙技一旦成熟,会像如今的汽车平常进入寻常家庭。其实,如果细心测算下无人驾驶的成本,这样的模式不会是其技术成熟后的首要贸易模式。到达全自动的无人驾驶车辆,应该不会在你我的采购清单里,至少在看得见的将来是云云,业界对于这一点已形成共识。

  无人驾驶车辆分为两大块,一块是传统车辆组成的包(vehicle package),另一块是主动驾驶包(autonomous package)。传统的车辆或许只要一二十万元人民币,但如果加上主动驾驶包,成本会飙升数倍,乃至达到上百万元。除此以外,主动驾驶包里的精密仪器需要经常调养和调校,对连机油都不会加、轮胎都不会换的小我车主来讲,无人驾驶汽车一样的保养和调校费用生怕无力承当,也不划算。

  因此,全主动的无人驾驶车辆应用东西并不是小我车主,而是通常说的商用营运车辆,譬如物流公司、出租车公司等。近几年,在运输范畴飞速发展的“出行即服务”(MaaS)及共享汽车概念已经慢慢落地。对商用营运车辆来讲,无人驾驶可以节省人工本钱,足以摊销自动驾驶包带来的成本,这也是共享汽车企业,如 Uber、Lyft,投入巨资研发无人驾驶车辆的原因。

  无人驾驶车辆能带来什么效益?

  对于无人驾驶车辆能带来的益处,Dr。 Emilio Frazzoli 以美国市场为例,给出了一系列数据来证明无人驾驶车辆将在宁静、减少拥堵、改良康健、进步临盆力、共享汽车五个方面带来宏大益处,其每年能产生的效益约略如下:

  这些数据足以回覆为什么成长无人驾驶车辆的问题。人们虽有不同见地,但大大都多半如故赞同其结论,只是对其和平考量有异议。在一些研究者看来,其在裁汰变乱方面所带来的效益及对社会的贡献足以成为投资的来由,但提高临盆力和共享汽车的效益不能完全决计。

  无人驾驶的分级

  为推动无人驾驶车辆成长,美国阶梯交通安详经管局(NHTSA)曾在 2013 年给出了无人驾驶的分级体式,一共分为 L0-L5 六级。然而,国际汽车工程师团结会(SAE)认为如许的分级体例不够专业,在 2014 年推出了照样 L0-L5 六级的更为专业的分级表,并于 2018 年更新到了第三版——SAE J3016-2018,其在 2016 年也获得了 NHTSA 的接管。今朝,无人驾驶汽车企业在介绍自己的产物时,平常都会引用 SAE 的分级表来为产物定位

  今朝市道上商用无人驾驶能达到的第一流别都,至多帮助驾驶人做些诸如跟车行驶、主动泊车的事情,稍有复杂的情况,辅佐驾驶就难以控制车辆,必须由驾驶人来接管,毕竟,一旦出了变乱,机械不会承当责任。对一样人而言,如果搞不清辅助驾驶和自动驾驶的区别,只要记载这些责任区别就或许。

  之前有报道,辅佐驾驶和主动驾驶的区别在于外部环境的支撑,无法做到主动驾驶是因为没有智能网联或智能运输系统撑持,要是有撑持,就能做到自动驾驶。这其实是一种误区:无论用什么样的外部撑持,辅助驾驶都无法达到自动驾驶级别,L3 到 L4 是个门槛,能否超过这个门槛取决于车辆自己。主动驾驶的寄义在于独立完成各种场景下的行驶,自力是指没有任何外部助力,这和驾驶人驾驶车辆一般,取得驾驶证的驾驶人应该能自己一个人开车,需要教练员的驾驶人是分歧格的驾驶人。

  对普通人来讲,能够过程上述两个指标来了解无人驾驶车辆的现实技巧;对羁系部门来讲,会比普通人多些旁观、了解的体例,譬如要求各企业实时上报遇到的情况或意外,以此来迟疑产物能力。监管部门很难做到对无人驾驶车辆的事先监禁,由于路上大概泛起的场景过多,难以逐一检测,乃至连首要场景也很难笼罩,所以只能把监管放在事中或事后。因此,无人驾驶车辆是否合格,并不克经由构造鉴定会或在实验场举行试验的方式得出结论。监禁部分至多在约请专家评测实地测试后,发一些要求有限的测试资格,至于车辆是否及格,只能在实践中才调慢慢获得查验。要是接管测试的无人驾驶车辆在实验场都市产生不测或无法跑完全程,其面临的挑衅会很大。

  无人驾驶汽车已经研发出来多年,怎么还不遍及。人工智能棋手也能降服天下围棋冠军,按原理无人驾驶汽车应该更简单。究竟并非如此,AI 下围棋克服人类,只是一种基于大数据的算法在特定环境下比人类强,无人驾驶汽车却复杂多了,它要辨别、阐发、争论和作出各种型的宁静驾御。下面就简单先容无人驾驶汽车有多庞大:

  1。 视觉感知

  无人驾驶汽车需要和人一样识别路线的宽窄、路面的状况、种种交通标记和交通灯号灯等。它要感知前后阁下四个方向的物体是什么,物体的速率及活动方向。它就是在仿照人类的视觉感知。

  要实现计算机视觉感知,需要两种设备:

  (1)传感器,如毫米波雷達和激光雷達传感器,它能探测存在的物体和测量间隔,它能以每秒数百万次的频率发出光波,再去接收光波反弹回归的信号,构建出周围状况的三维图像,就像蝙蝠靠发出和接收高频声音来分辨窟窿情形日常。

  (2)摄像器。由于传感器的划分率低,不及正确辨认环境中物体,我们必要用高精摄像器作为图像视觉,用于辨认门路、信号灯、标记、树木、人、动物……等,出如今四周情形中的物体。

  2。 大数据

  无人驾驶汽车要经过大数据阐明来精确识别物体。

  这里的大数据是指摄像器和传感器网络的数据,颠末系统长时候的识别演练后,整理上传云真个数据。譬喻让体系过程物体的状貌、颜色、温度、动态,去分别那是什么。体系受练习的时间越长和越频繁得出的数据就越准确。

  3。 驾驶方案

  计算机的视觉感知数据,传送到系统后前辈行预测轨迹剖析,再计较出最佳驾驶阶梯,作出最安好的驾御计划。要从重大和大量的状况数据中举行多重争论,必要高遵守的算法和壮大运算才干的芯片支持。

  4。 定位

  定位最常用的要领是全球定位体系定位,也便是我们常用的 GPS,但是一样的 GPS 定位精度在 10 米摆布,如用作无人驾驶汽车定位,显然它不及找到停车场的进口……。无人驾驶汽车只能用厘米级精度的定位体系,如高精度 GPS、一维马尔科夫定位、斗极定位体系等。

  5。 把持掌握

  目的地已定位,最佳行驶路线也计算好,体系会凭证既定门路,利用最佳驾驶方案,对汽车驾驶举动作出计划,如加油进步、刹车、左右转向,等。

  我国经过多年的继续积累,在人工智能范畴取得主要但愿,部分范畴焦点关键妙技实现重要冲破。据媒体报道:2018 年,中国海内 8 家公司的主动驾驶汽车在北京市内的行驶里程达 15.36 万公里(95442.6 英里),此中百度公司的行驶里程与无人驾驶技术方面在中国国内均遥遥领先,已到达环球领先程度。

  由此看来,无人驾驶汽车纵使十分重大,却离我们不远。

(责任编纂:DF529)