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清華大學(xué)研究所所長張毅:車路協(xié)同技術(shù),如何從底層重塑自動(dòng)駕駛方案?

本文作者: 思佳 2017-09-25 22:10
導(dǎo)語:日前,以“交通變革與智能出行”為主題的中國電動(dòng)汽車百人會(huì)·常州論壇召開,本文來自清華大學(xué)自動(dòng)化系系統(tǒng)工程研究所所長張毅演講整理。

清華大學(xué)研究所所長張毅:車路協(xié)同技術(shù),如何從底層重塑自動(dòng)駕駛方案?

雷鋒網(wǎng)·新智駕按:9月24日,中國電動(dòng)汽車百人會(huì)·常州論壇(2017)召開,會(huì)議主題為“交通變革與智能出行”。本文來自清華大學(xué)自動(dòng)化系系統(tǒng)工程研究所所長張毅演講,雷鋒網(wǎng)·新智駕對(duì)內(nèi)容做了不改變?cè)獾恼砭庉嫛?/span>

張毅:今天的題目是“人工智能與智能駕駛”,從大家最關(guān)心的人工智能話題出發(fā),看看它對(duì)智能駕駛的影響和作用,以及對(duì)未來出行領(lǐng)域的變革。

我是清華大學(xué)自動(dòng)化系系統(tǒng)工程研究所所長,從事交通領(lǐng)域工作二十幾年,國家的一些重要發(fā)展戰(zhàn)略我們都有參與,同時(shí)我們也是第一個(gè)承擔(dān)國家車路協(xié)同重點(diǎn)項(xiàng)目的主持單位。今天分享的內(nèi)容包含四個(gè)方面:

第一,人工智能與智能交通的結(jié)合思考。

第二,如何從人工智能的角度實(shí)現(xiàn)智能駕駛。

第三,在人工智能實(shí)現(xiàn)智能駕駛的過程中,哪些技術(shù)可以產(chǎn)生作用。

第四,如何落地與實(shí)現(xiàn)。

一、人工智能與智能交通的結(jié)合思考

人工智能領(lǐng)域非常寬,人工智能在交通領(lǐng)域的應(yīng)用也非常深入。那么到底怎么去理解人工智能呢?

從學(xué)術(shù)角度闡述是非常漫長的過程,但是簡單來講,人工智能就是研究和開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的基礎(chǔ)科學(xué)。不管技術(shù)怎么樣,更多的是看如何實(shí)現(xiàn)它。

人工智能涉及這么多領(lǐng)域,怎么和實(shí)踐結(jié)合起來?有什么方法可以實(shí)現(xiàn)它?簡單來講,目前比較實(shí)用的,而且能夠產(chǎn)生結(jié)果的就是機(jī)器學(xué)習(xí),即通過機(jī)器學(xué)習(xí)去仿真、去研究、去模擬人的一系列內(nèi)容。什么內(nèi)容?后邊我會(huì)講,我們達(dá)到了這個(gè)目的才叫人工智能。

我們現(xiàn)在在交通領(lǐng)域、交通以外的其他領(lǐng)域談了很多,但是通過我的報(bào)告大家可以看見,實(shí)際上人工智能距離實(shí)際應(yīng)用的路還非常漫長、任務(wù)還非常艱巨。

有機(jī)器學(xué)習(xí)是不是就能解決問題了?還不太行,還不能有效地解決問題,于是我們說進(jìn)一步推進(jìn)它,叫機(jī)器學(xué)習(xí)不夠,我們做一個(gè)深度學(xué)習(xí)。在這樣的情況下,如何看待人工智能真正在交通領(lǐng)域中應(yīng)用的困難呢?

大家知道,要從許多許多圖片中辨識(shí)和找到一只貓,人用眼睛一看就知道了,但對(duì)機(jī)器而言卻非常困難,即便如此,我們還是取得了非常多的進(jìn)展。延伸到交通領(lǐng)域,會(huì)不會(huì)產(chǎn)生同樣的結(jié)果呢?

同樣的一只貓,換到交通里可能不是貓了,是車輛,那么對(duì)車輛的識(shí)別是否像對(duì)一只貓的識(shí)別這么簡單呢?情況可能會(huì)發(fā)生很大的變化。

為什么?第一,從二維圖像而言,汽車有不同的角度、不同的方向。第二,汽車會(huì)移動(dòng),給我們?cè)黾恿吮孀R(shí)的困難。第三,實(shí)際交通環(huán)境十分混雜,在車流中像人一樣快速、準(zhǔn)確地辨識(shí)非常困難。

這就是為什么,真正要把人工智能應(yīng)用到交通領(lǐng)域中,遠(yuǎn)比我們想象困難得多。

舉個(gè)例子,比如視頻識(shí)別或車牌識(shí)別,這是人工智能與圖象識(shí)別中最經(jīng)典的應(yīng)用方式,大家會(huì)發(fā)現(xiàn),它的應(yīng)用是最完備、最有效、最準(zhǔn)確的。所以目前而言,將機(jī)器學(xué)習(xí)甚至深度學(xué)習(xí)的最新技術(shù)應(yīng)用在一些靜止場(chǎng)景是能做到的。

至于移動(dòng)場(chǎng)景中,如惡劣的交通環(huán)境下,即便用最新的人工智能技術(shù)都不能準(zhǔn)確地識(shí)別。所以回顧看來,所有交通系統(tǒng)里,能夠?qū)⒒谌斯ぶ悄艿膱D像識(shí)別應(yīng)用最好的場(chǎng)景也就是屈指可數(shù),其他復(fù)雜的、運(yùn)動(dòng)的條件下人工智能應(yīng)用都還是非常困難的。因此,可以看得見,用人工智能實(shí)現(xiàn)智能駕駛是非常具有挑戰(zhàn)性。

再以很有名的特斯拉事故為例,當(dāng)時(shí)采用了Mobileye配合雷達(dá)傳感器,Mobileye也應(yīng)用了人工智能技術(shù),但算法配合傳感器仍然出現(xiàn)了這種典型的事故,如何能將人工智能技術(shù)更好地應(yīng)用呢?今天我們談到的車路協(xié)同系統(tǒng)如果能實(shí)現(xiàn),將提供車車通信、車路通信,就能某種意義上避免這種事故。

二、如何從人工智能的角度實(shí)現(xiàn)智能駕駛

人工智能能不能在交通領(lǐng)域很好地實(shí)現(xiàn)?做人工智能的資深院士張?jiān)菏空f,如果說一個(gè)系統(tǒng)具有人工智能能力,那么它應(yīng)該具備三個(gè)條件:

第一,像人一樣感知環(huán)境、感知社會(huì)。但人眼一看就知道了,其他的設(shè)備未必能行。

第二,能夠像人一樣進(jìn)行思考,即具有思維的方式。不用多么復(fù)雜的思維,但是簡單的思維要有。

第三,要模仿人的動(dòng)作。但是人的一些動(dòng)作是自然的、有條件的。

如果達(dá)到這三點(diǎn),才是真正意義上的人工智能。

但目前我們看到的很多,嚴(yán)格意義上對(duì)這三點(diǎn)來講距離還很遠(yuǎn),還有很多工作要做。

而和交通領(lǐng)域結(jié)合起來、和車輛結(jié)合起來,要做到下面三點(diǎn):

第一,環(huán)境感知。現(xiàn)在汽車上安裝的所有傳感器,都不能達(dá)到像人眼一樣的實(shí)時(shí)環(huán)境感知能力。

第二,能判斷、有思維。舉個(gè)非常簡單的例子,當(dāng)你們?cè)诟咚俾飞祥_車的時(shí)候,突然旁邊有一輛汽車比你開得快,從你旁邊穿過去了,一般老司機(jī)都知道這個(gè)司機(jī)開車的時(shí)候有什么樣的動(dòng)作,在你前邊簡單超車還是并道都會(huì)有一個(gè)判斷,但是對(duì)智能駕駛系統(tǒng)來講未必會(huì)這樣,同時(shí)這也并非采用規(guī)則算法能理解和實(shí)現(xiàn)的。

第三,遇到各種事故后,能像人一樣把車輛操作下去。

我們看到,SAE(美國汽車工程師學(xué)會(huì))將自動(dòng)駕駛進(jìn)行了分級(jí),從Level 0到Level 5,但其中是不是已經(jīng)包含了人工智能?我的回答是并不包含。

目前,從業(yè)界情況看,人工智能如果按照上述的三條標(biāo)準(zhǔn),那么在智能汽車中還沒有應(yīng)用。如果將Level 5實(shí)現(xiàn),就是實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)化,那么它屬于一個(gè)機(jī)器人,但要真正將人工智能貫穿進(jìn)來,我們還會(huì)加兩層,就是狹義上和完全意義上的人工智能,構(gòu)成7級(jí)的模式,這是一種新的發(fā)展思路。

這樣的情況下我們會(huì)遇到什么挑戰(zhàn)?

以駕駛輔助系統(tǒng)為例,這是一個(gè)從定速的巡航逐漸過渡到變速功能的系統(tǒng),即我們所說的ADAS。但隨著車路協(xié)同引進(jìn)后,自動(dòng)駕駛又提出了新的條件,就是單車的駕駛輔助還可以與多車結(jié)合起來,于是我們就做了CDAS(協(xié)助式駕駛輔助技術(shù)),之前工信部已經(jīng)報(bào)道說目前初步實(shí)現(xiàn)了CDAS,它的實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)就是車路協(xié)同平臺(tái)。

而人工智能引入之后就不是CDAS,還會(huì)升級(jí)成AIDAS。如今,巡航控制已經(jīng)在許多車型上體現(xiàn),但系統(tǒng)對(duì)前車的動(dòng)作是不理解的,只是通過對(duì)距離和速度的判斷,來判斷前車可能在做什么。

下一個(gè)發(fā)展階段,不論是車路協(xié)同還是自動(dòng)駕駛,我認(rèn)為前車或周邊車輛的任何動(dòng)作,都要反饋一個(gè)信息,而不是單單猜測(cè)你在做什么,人工智能和車路協(xié)同是完全可以結(jié)合起來的。

三、車路協(xié)同系統(tǒng)在智能駕駛中的應(yīng)用

基于此,如果用剛才的三個(gè)條件去評(píng)斷人工智能在交通領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展,我們說這條路還很漫長,任重道遠(yuǎn)。

目前國內(nèi),我們有幸作為國家項(xiàng)目牽頭單位,當(dāng)時(shí)聯(lián)合了10家單位、7家高校、2個(gè)研究院、1個(gè)汽車企業(yè),通過4年的努力,把車路協(xié)同的關(guān)鍵技術(shù)做了一個(gè)突破,形成了一個(gè)具有一定規(guī)模的典型應(yīng)用,目前在上海、重慶、北京、無錫等城市,都有典型的示范應(yīng)用了,現(xiàn)在也在不斷往新的領(lǐng)域和更大規(guī)模拓進(jìn)。

車路協(xié)同,其實(shí)是提供一個(gè)平臺(tái),讓所有的交通主體,人、車、路在這個(gè)平臺(tái)上都可以實(shí)時(shí)的、全方位的交互信息,在這個(gè)基礎(chǔ)上對(duì)交通出行的駕駛安全和交通管理提供一個(gè)新的手段。我們發(fā)現(xiàn),現(xiàn)階段一些信息不平衡的情況通過我們做的工作完全可以得到提升,包括我說的車聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)聯(lián)車和車路協(xié)同實(shí)際上是殊途同歸的,但是車路協(xié)同更多強(qiáng)調(diào)的是交通整體集成功能的實(shí)現(xiàn)。

車路協(xié)同系統(tǒng)的搭建,將帶來兩個(gè)改進(jìn):

第一,駕駛安全的改進(jìn)。在車路協(xié)同平臺(tái)下,可以階段性地實(shí)現(xiàn)一些交通安全需求的功能,如剛才提到的協(xié)助式駕駛輔助技術(shù)CDAS,就是現(xiàn)在發(fā)展中一個(gè)能看得見、摸得著、能夠?qū)崿F(xiàn)的應(yīng)用。

簡單來說,在傳統(tǒng)的安全措施之上,我們提供了V2V平臺(tái),就使得所有車輛之間信息,包括操作信息可以共享,這種情況下,就改變了原來的安全模式。比如安全帶、安全氣囊,這是被動(dòng)式安全模式,我們現(xiàn)在說的ADAS屬于主動(dòng)式,因?yàn)槌霈F(xiàn)事故之前可以主動(dòng)避障,但還是單機(jī)版的,不是多機(jī)協(xié)作的,到了CDAS,就實(shí)現(xiàn)了多輛車的協(xié)作,甚至把人工智能的技術(shù)引入,我們可以做到AIDAS。

第二,交通控制領(lǐng)域的革命性變化。現(xiàn)在大家所知道的信號(hào)控制的控制側(cè),不管你是中國的系統(tǒng)還是美國的系統(tǒng),這些系統(tǒng)都是在傳統(tǒng)的平臺(tái)上搭建,現(xiàn)在我們給你一個(gè)新的平臺(tái),讓你知道所有車輛在道路上行駛的位置、速度、加速度、方向,就可以很好地調(diào)整、變換你的控制側(cè),這樣的情況下我們可以實(shí)現(xiàn)什么呢?要等到所有車都裝上了設(shè)備,所有路側(cè)設(shè)施都搭建好了,這是一個(gè)過程。

現(xiàn)階段,我們能做到簡單的單車引導(dǎo),由于車和信號(hào)燈有交互,車輛在哪種行駛速度下達(dá)到路口正好綠燈,對(duì)這個(gè)信息可以做一個(gè)引導(dǎo)。單車可以引導(dǎo),那么多輛車也可以,甚至多輛車和信號(hào)燈之間的信息也可以交互。新的控制系統(tǒng)中,整個(gè)交通系統(tǒng)的信號(hào)機(jī)完全不再起到?jīng)Q定性的作用,甚至可以讓它消失,這是理想的狀態(tài)。

有了車路協(xié)同,傳統(tǒng)的自動(dòng)駕駛會(huì)不會(huì)發(fā)生變化?同樣也會(huì)發(fā)生變化。為什么說傳統(tǒng)的,我們現(xiàn)在大家關(guān)注的自動(dòng)駕駛,我總結(jié)下來基本包括兩條技術(shù)路線。

第一,靠車載傳感器探測(cè)車輛周邊的交通環(huán)境信息,指導(dǎo)自動(dòng)駕駛。 

第二,不完全依靠于傳感器,用高精度地圖加高精度定位技術(shù),結(jié)合近距離傳感器,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。

而利用車路協(xié)同平臺(tái),完全可以給自動(dòng)駕駛車輛提供周邊的交通環(huán)境信息,比如局部的交通以及所有道路的交通信息,并且可以做到高精度的。

傳感器探測(cè)周邊的環(huán)境,目前來說還是有很多局限性,路側(cè)設(shè)備同樣也可以探測(cè),路側(cè)設(shè)備探測(cè)比移動(dòng)過程中的探測(cè)精度、可靠性都要高很多?;诖耍梢允沟米詣?dòng)駕駛完全依賴傳感器的技術(shù)路線摒棄掉,完全依賴車載高精度地圖信息就可以做到自動(dòng)駕駛,而且靠基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè),可以大幅度降低車輛的成本。

四、落地與實(shí)現(xiàn)

此次我們項(xiàng)目組來到常州論壇,也帶來了我們今年剛剛實(shí)現(xiàn)的兩輛自動(dòng)駕駛汽車,就是基于車路協(xié)同平臺(tái)去實(shí)現(xiàn)的。我們不用傳感器,照樣做自動(dòng)駕駛,利用車載設(shè)備和路側(cè)設(shè)備之間的信息交互,能夠完全實(shí)現(xiàn)。

如果說常規(guī)情況下自動(dòng)駕駛車輛90%的經(jīng)費(fèi)都在傳感器,比如一個(gè)自動(dòng)駕駛車輛200萬—300萬,車20萬,那剩下全是傳感器的成本。但可以跟大家透露的是,我們買的車就是常用的乘用車,改裝成自動(dòng)駕駛功能后,不需要裝配很昂貴的傳感器,目前實(shí)驗(yàn)階段,即便不要傳感器,也能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。

由于車路協(xié)同平臺(tái)的出現(xiàn),我們也給自動(dòng)駕駛帶來了一種新的技術(shù)路線,在這種情況下,對(duì)于我們現(xiàn)階段的自動(dòng)駕駛實(shí)現(xiàn)會(huì)縮短很多的時(shí)間。因此車路協(xié)同不單單是技術(shù)管理和交通管理,對(duì)交通安全、出行方式也會(huì)產(chǎn)生革命性的變化。

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