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| 本文作者： 思佳 | 2017-11-30 21:45 |
頭頂昂貴的“花盆”式激光雷達、后備箱巨大的計算設(shè)備、線路密集地布滿車內(nèi)，除了智能車挑戰(zhàn)賽，恐怕沒有哪一件事能把這么多近乎野蠻的“汽車機器人”聚在一起。
這是 2017 年 11 月 25 日，第 9 屆“中國智能車未來挑戰(zhàn)賽”（Intelligent Vehicle Future Challenge, 簡稱 IVFC）真實道路比賽的開幕現(xiàn)場，參賽車輛列隊備戰(zhàn)，它們馬上要證明的，是在完全無人干預(yù)情況下穿過單程 13 公里的快速高架道路，并應(yīng)對人工車流干擾、繳費站路障等一系列難題之后自主駕駛能力。
在選手、觀眾們的一片嘈雜中，裁判長王飛躍篤定地告訴現(xiàn)場媒體，“在自動駕駛這條路上，中國從來都不是彎道超車，而是要在平行賽道上直道超車”。說這話時，IVFC作為中國自動駕駛的技術(shù)狂歡，到今年已經(jīng)跑到了第九年。
8 年前，也就是 2009 年，“中國智能車未來挑戰(zhàn)賽”在國家自然科學(xué)基金委重大研究計劃“視聽覺信息的認知計算”項目下被創(chuàng)辦，它也是目前中國國內(nèi)啟動時間最早、行業(yè)影響最大的無人車比賽。
多年來，挑戰(zhàn)賽的賽程也在不斷進行調(diào)整和創(chuàng)新，從 2009 年第 1 屆相對簡單的測試場景和自動駕駛汽車們的“蹣跚學(xué)步”，到去年首次引入離線與真實道路的并行測試，今年，比賽還引入了真實交通流、復(fù)雜鄉(xiāng)村道路以及自動駕駛路徑規(guī)劃、自主決策等新的考點。
具體，11 月 24 日為賽事首日，舉辦的是以考察環(huán)境感知算法實力為主的離線測試，25 日至 26 日則是實際道路上的真槍實戰(zhàn)：25 日考察高速公路場景，26 日考察城市道路場景。
據(jù)雷鋒網(wǎng)新智駕了解，此次智能車挑戰(zhàn)賽的真實路況測試中，為了模擬自動駕駛落地所面臨的幾大典型技術(shù)挑戰(zhàn)，如惡劣天氣、行車安全、隱私保護、基礎(chǔ)設(shè)施不完善、頻譜分配不足等，大賽特別設(shè)立了一些針對自動駕駛汽車的“坎兒”。
例如據(jù)官方介紹，此次高速道路測試首次引入了真實交通車流，模擬高復(fù)雜度的行駛情況，并讓無人車對交通部門執(zhí)法者或公路安全人員的語音指令和手勢信號做出響應(yīng)；抑或是在車道標識不清的情況下，考察無人車的安全駕駛能力，在沒有車道線、反光球或明確道路邊界的情況下，考察無人車的駕駛決策。
以上這些，還只是比賽重重挑戰(zhàn)中的一小部分，從離線到高速公路，再到城市道路，耗時 3 天，總時長近 24 小時，到底發(fā)生了什么？雷鋒網(wǎng)新智駕從現(xiàn)場帶來了挑戰(zhàn)賽的實景。
認知能力離線測試是 IVFC 從 2016 年開始引入的全新測試項目，沒有實車參與，只通過電腦完成，考察的主要是無人車的環(huán)境識別能力。
主要測試項目包括：前方車輛檢測、車道線檢測、前方車輛距離監(jiān)測、車道保持狀態(tài)監(jiān)測與交通信號檢測。將從準確性和適應(yīng)性方面對參賽隊伍的識別算法進行評測。
1、車道線檢測。要求無人車在不同交通場景視頻中識別常見的車道線位置并識別其線型。在真實交通場景中，車道線的線型主要有黃實線、黃虛線、白實線、白虛線四種。隊員們從抽簽得到的視頻數(shù)據(jù)中，利用預(yù)先編好的算法檢測出車道線的類型和位置。
2、交通信號檢測。要求系統(tǒng)檢測出不同交通場景視頻中常見交通標志和信號燈的位置并識別其類型。
3、前方車輛檢測。要求無人車檢測不同交通場景視頻中的前方車輛，不區(qū)分車輛類型。
4、車道保持狀態(tài)檢測。要求系統(tǒng)基于給定交通場景視頻，對測試車輛在行駛中的車道保持狀態(tài)進行持續(xù)監(jiān)測。
5、前方車輛距離監(jiān)測。要求基于給定交通場景視頻，對與安全通行相關(guān)的多輛前方車輛的距離進行持續(xù)監(jiān)測。
上述5個任務(wù)，每個任務(wù)有 100 組數(shù)據(jù)，每個參賽隊伍將隨機從中抽取多組形成數(shù)據(jù)合集，供自己的算法執(zhí)行運算。最終，基于正檢數(shù)（識別正確）、誤檢數(shù)（識別錯誤）以及漏檢數(shù)（未識別）三個重要指標評分。
*賽隊正在觀測檢測結(jié)果
很明顯，離線測試是針對自動駕駛系統(tǒng)中感知模塊算法的考核，清華大學(xué)自動化系副教授，也是本次離線賽事的專家組成員之一李力告訴雷鋒網(wǎng)新智駕，此次測試所使用的數(shù)據(jù)集，來自團隊從西安到常熟的沿路真實道路場景拍攝，包括高速和城市道路，數(shù)據(jù)集的形式包括圖像和點云。
另據(jù)介紹，除了離線測試，在線測試還將涉及決策和控制層面，這是因為離線是無反饋的，是一個單向的識別過程，但在線測試可能會根據(jù)實際場景進行決策、反饋等復(fù)雜的互動過程。李力還透露，明年賽程中可能會通過模擬器的介入，設(shè)置虛實互動的更多測試場景。
11 月 25 日的高速道路測試，為 IVFC 的真車實戰(zhàn)打了頭陣。
今年，來自高校、科研機構(gòu)和企業(yè)的 21 支車隊，試圖在全程無人干預(yù)的情況下，穿越單程 13 公里的常熟三環(huán)高架路，同時像人類司機一樣解決路途中的突發(fā)狀況。據(jù)雷鋒網(wǎng)新智駕了解，賽方為了模擬更真實的交通和高速路場景所設(shè)置的考點共 5 個，包括入口匝道、模擬收費站、故障車輛、施工路段、以及匯入真人駕駛車流等。
考驗從起點處就開始了，當(dāng)匝道入口信號燈變綠時，無人車需要在規(guī)定時間內(nèi)完成出發(fā)動作，并在與其他有人駕駛的汽車同行的情況下，通過匝道，匯入高架快速路。
之后，無人車將來到 ETC 模擬收費站，與去年不同，今年 ETC 共設(shè)置了兩個通行出口，這意味著無人車輛需要從二者中擇其一。另據(jù)王飛躍介紹，車輛在抵達 ETC 前需要完成降速至 15km/h 以下的動作，否則也視為失分。
施工路障引導(dǎo)掉頭場景為賽道折返點，無人車輛需在這處考點完成掉頭到對向道路的動作。
引入有人駕駛車輛并模擬真實交通流，是本屆比賽的一大亮點，據(jù)賽方介紹，本次共計 20 輛有人駕駛車會與自動駕駛汽車共享賽道，并模擬出真實的高速路場景，這將要求車輛除了基本的依據(jù)車道線和指示牌等的駕駛決策外，也要通過測速、預(yù)判等復(fù)雜認知與其他車輛進行交互。
*部分參賽車輛現(xiàn)場圖
現(xiàn)場，雷鋒網(wǎng)新智駕隨機采訪了幾家參賽車隊，在傳感器方案上，由于賽事的科研和學(xué)術(shù)性質(zhì)濃厚，很多團隊不吝使用最昂貴的 64 線激光雷達設(shè)備，輔以攝像頭、GPS 以及慣導(dǎo)等感知設(shè)備，車前部多放置單線激光雷達，除此之外，成本較低的毫米波雷達是車隊們的一致選擇。
也有車隊舍棄了高線束激光雷達方案，主要依賴高精度地圖加定位輔助駕駛決策，由上海交通大學(xué)楊明教授帶隊的 CyberTiggo 屬于后者，他告訴雷鋒網(wǎng)新智駕，CyberTiggo 采用了以 16 線激光雷達結(jié)合高精度地圖的傳感器方案，整體方案成本較低，且 16 線激光雷達已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)效果很好的 SLAM 自主建圖和定位運算，定位精度 5-10 厘米，這對于第二天城市道路賽中屏蔽 GPS 信號區(qū)域的考點也有優(yōu)勢。
*上海交通大學(xué)車隊CyberTiggo
另一方面，一些團隊已經(jīng)在嘗試接入車輛底層控制，而非粗暴對油門、制動踏板進行改裝，作為本屆比賽的冠軍賽隊，西安交大聯(lián)合廣汽研究院研發(fā)的發(fā)現(xiàn)號和夸父號就做了類似嘗試。西安交大帶隊教授、博士生導(dǎo)師薛建儒告訴雷鋒網(wǎng)新智駕，此次參賽車隊與廣汽研究院合作，后者為無人車開發(fā)了底層運動控制，而前者則可以通過網(wǎng)絡(luò)接口協(xié)議，與汽車 ECU、電控單元對話，做部分的速度、方向控制。
*西安交通大學(xué)&廣汽研究院夸父號
*本屆奪冠的西安交通大學(xué)&廣汽研究院發(fā)現(xiàn)號出發(fā)
城市道路與鄉(xiāng)村道路測試，于 11 月 26 日在常熟智能車測試場的“九宮格”交通場景測試區(qū)展開。“九宮格”是中國首個智能車測試中心的外場測試區(qū)，這個名字源于從空中俯瞰，測試場賽道呈現(xiàn)的九宮格外形。
據(jù)官方介紹，測試區(qū)域內(nèi)設(shè)置有包括典型交通標線與標志、有信號燈及無信號燈的平交路口、非機動車混行路段、避讓行人路段，衛(wèi)星導(dǎo)航信號缺失路段、鄉(xiāng)村簡易道路以及終點等十余個考點。參賽車輛需依次通過每個考點，最終成績根據(jù)車輛用時、人為干預(yù)次數(shù)等計算。值得一提的是，本屆的城市道路測試也引入了真實交通流配合，這將要求參賽隊伍將更多的無人車交互和復(fù)雜場景決策能力考慮進來。
相比高速道路，城市道路測試重視交通燈、行人、隧道等多元場景下無人車的應(yīng)對能力。第一關(guān)卡，就是模擬GPS信號缺失的隧道場景，隨后，考察無人車的信號燈和交通標志，以及騎車行人等元素的識別和決策。
*模擬隧道及自行車通過場景
在模擬交通流考點，除了無人駕駛車輛之外，還有數(shù)輛人工駕駛車輛行駛。人工駕駛車輛在道路上與無人駕駛車輛之間會發(fā)生超車、并線、會車等情形。要求無人車在無信號燈平交路口，按交通標線標志停車讓行，依次通過。
*鄉(xiāng)村道路測試
在雷鋒網(wǎng)新智駕走訪的參賽車隊中，不乏選配 64 線激光雷達和一系列冗余配置的昂貴傳感器方案的隊伍，據(jù)初步估算，整車成本高于百萬人民幣。不過，相對粗暴的實驗室方案已經(jīng)不再是這場賽事的唯一風(fēng)景，同濟大學(xué) Dominant 車隊就屬于另一類。
從同濟大學(xué) Dominant 的整體外觀看，幾乎是參賽隊伍中最“干凈”的，Dominant 車隊成員告訴雷鋒網(wǎng)新智駕，他們的整套方案是面向車廠可接受的邏輯進行傳感器配置，車前臉一個 Velodyne 16 線激光雷達，配合車側(cè)方雷達，分別進行了嵌入式處理，GPS 定位和攝像頭被集成在車內(nèi)。
*Dominant參賽車現(xiàn)場圖
近兩年，隨著車企把自動駕駛車輛的量產(chǎn)提上日程，除了學(xué)術(shù)比拼，有利于產(chǎn)品落地的可行性方案值得參賽隊伍去思考。
正如裁判長王飛躍所言，許多創(chuàng)業(yè)團隊，是在參加智能車挑戰(zhàn)賽后，把技術(shù)逐漸形成了商業(yè)轉(zhuǎn)化。雷鋒網(wǎng)新智駕發(fā)現(xiàn)，在本次賽事中，除了眾多高校、學(xué)術(shù)團隊，包括廣汽集團旗下廣汽研究院、重慶力帆汽車、智能駕駛初創(chuàng)公司天瞳威視在內(nèi)的一系列企業(yè)也參與了車隊的合作研發(fā)，產(chǎn)研結(jié)合趨勢明顯。
此外，除了與西安交大合作，廣汽研究院還派出了自己的參賽車祺跡 WitStar，在高速道路測試獲得第七名，城市道路測試中獲得第四名成績。廣汽研究院工作人員告訴雷鋒網(wǎng)新智駕，目前參賽車隊仍以 64 線激光雷達等多傳感器冗余的方案為主，但與此同時，廣汽對于可量產(chǎn)的輔助駕駛技術(shù)也在同步推進，前者積累的部分技術(shù)成果有望在輔助駕駛產(chǎn)品中形成轉(zhuǎn)化。
*廣汽研究院參賽車祺跡WitStar
去年，可能還有許多團隊抱怨激光雷達傳感器的高成本和供貨不足，今年，更多國產(chǎn)激光雷達產(chǎn)品已經(jīng)出現(xiàn)在參賽車隊的整體方案里。粗略統(tǒng)計，今年智能車挑戰(zhàn)賽至少有 4 家來自國內(nèi)的激光雷達廠商與車隊達成合作，并將產(chǎn)品集成在參賽車輛中。
此外，諸如 GPS 天線等設(shè)備今年的國產(chǎn)化比例也明顯上升。
附本屆中國智能車未來挑戰(zhàn)賽賽果：
高架快速道路測試前三名：
第一名 發(fā)現(xiàn)號（西安交通大學(xué)&廣汽研究院）、特立篤行號（北京理工大學(xué)）并列第一名
第三名 清華蘇研 （清華大學(xué)蘇州汽車研究院&重慶力帆）
城市與鄉(xiāng)村道路測試前三名：
第一名 發(fā)現(xiàn)號（西安交通大學(xué)&廣汽研究院）、駕駛寶（蘇州市駕駛寶智能科技有限公司&蘇州市職業(yè)大學(xué)）并列第一名
第三名 京龍一號（北京聯(lián)合大學(xué)&蘇州天瞳威視電子科技有限公司）
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