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| 本文作者： 張偉 | 2017-06-30 12:00 |
*清華大學(xué)汽車(chē)工程系教授 李克強(qiáng)在CICV 2017
雷鋒網(wǎng)新智駕按：1985年，李克強(qiáng)從清華大學(xué)汽車(chē)工程系本科畢業(yè)，他選擇到重慶大學(xué)攻讀碩士，入的仍是汽車(chē)工程系，拿下碩士以后，他留在了重大任教，并攻讀博士學(xué)位。這期間，他還擔(dān)任過(guò)五十鈴汽車(chē)的客座研究員。博士畢業(yè)后，他順利成為重大汽車(chē)工程系教授，1997年，他前往日本，進(jìn)行了為期三年的游學(xué)，歸國(guó)后，他重返母校清華，成為汽車(chē)工程系的教授。這一做，就是10多年。
在汽車(chē)圈耕耘30多年的他，如今有了許許多多的頭銜，前不久，他又成了“中國(guó)智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟”專(zhuān)家委員會(huì)常務(wù)副主任。當(dāng)然，李克強(qiáng)最為大家熟知的還是其主導(dǎo)起草的《中國(guó)智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)技術(shù)發(fā)展路線(xiàn)圖》于去年正式推出，成為工信部力推的“紅寶書(shū)”。
如今，當(dāng)各界大談特談自動(dòng)駕駛的時(shí)候，李克強(qiáng)也迎來(lái)了職業(yè)生涯最為忙碌的一段日子。6月28日這天，中國(guó)汽車(chē)工程學(xué)會(huì)主辦的第四屆中國(guó)國(guó)際智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)技術(shù)年會(huì)（CICV 2017）上，李克強(qiáng)如約現(xiàn)身，作為中國(guó)汽車(chē)學(xué)術(shù)圈的“老人”，他確實(shí)有很多話(huà)說(shuō)。這一次，他選擇的主題是《從輔助駕駛到自動(dòng)駕駛的變革之路：關(guān)鍵技術(shù)的挑戰(zhàn)和進(jìn)展》。
李克強(qiáng)坦言，“這一次不是講課，實(shí)質(zhì)上我本身也是個(gè)學(xué)者，非常愿意將我和我們清華大學(xué)汽車(chē)系團(tuán)隊(duì)在智能汽車(chē)領(lǐng)域的認(rèn)識(shí)和實(shí)踐分享給各位。”
從輔助駕駛到自動(dòng)駕駛，到底在技術(shù)方面有些什么樣的挑戰(zhàn)性問(wèn)題，而從業(yè)者又能在技術(shù)方面做哪些創(chuàng)新性的工作，是他此次分享的主題。
大家也知道，自動(dòng)駕駛存在著多個(gè)階段，初級(jí)階段的自動(dòng)駕駛，是需要駕駛員來(lái)監(jiān)管汽車(chē)行駛的環(huán)境，而高度自動(dòng)駕駛階段，則是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)本身來(lái)實(shí)施對(duì)車(chē)輛周身環(huán)境的監(jiān)管。
如果要從普通的輔助駕駛到高度的自動(dòng)駕駛，技術(shù)層面上應(yīng)該包括這幾個(gè)方面的挑戰(zhàn)。
過(guò)去，簡(jiǎn)單的輔助駕駛只需用很少的攝像頭、很少的傳感器，到現(xiàn)在是多傳感器的融合；另外，大家都談到擬人化的控制，從任務(wù)的規(guī)劃、行為的規(guī)劃到路徑規(guī)劃再到車(chē)輛的控制，最終怎么在車(chē)輛動(dòng)力系統(tǒng)上進(jìn)行集成是一大問(wèn)題；此外，還要考慮人機(jī)交互以及對(duì)駕駛員行為的描述以及車(chē)輛多性能指標(biāo)的監(jiān)控。
毋庸置疑，環(huán)境感知是自動(dòng)駕駛繞不開(kāi)的一大技術(shù)挑戰(zhàn)。
從車(chē)載傳感器方面看，這一系列傳感器產(chǎn)生的信息會(huì)存在所謂的異構(gòu)性、多態(tài)性、不完備性以及不確定性。而且很多傳感器容易受到不同因素的干擾，所以其產(chǎn)生的信息的質(zhì)量并不高。而且，如果忽略了人、車(chē)、環(huán)境的關(guān)聯(lián)性來(lái)考慮周邊信息的利用，其效率勢(shì)必不高。
另一大技術(shù)挑戰(zhàn)則來(lái)自決策與規(guī)劃。實(shí)際上，不管人多么善于學(xué)習(xí)或者說(shuō)機(jī)器能多大程度上替代人，基本存在的問(wèn)題不外乎這兩大類(lèi)：不完備的環(huán)境感知和道路使用者（包括行人、機(jī)動(dòng)車(chē)或者外來(lái)物）行為的隨機(jī)性。如果對(duì)此掌握不好，那么自動(dòng)駕駛車(chē)輛便會(huì)對(duì)交通參與者運(yùn)動(dòng)的預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確，這將降低自動(dòng)駕駛決策的有效性，也就直接導(dǎo)致安全問(wèn)題的出現(xiàn)。
還有一大挑戰(zhàn)是在底層，是汽車(chē)公司向來(lái)比較擅長(zhǎng)的，如果交給自動(dòng)駕駛系統(tǒng)來(lái)做這件事情，勢(shì)必面臨著各種挑戰(zhàn)。
這其中包括：
車(chē)輛動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)強(qiáng)非線(xiàn)性和車(chē)輛的縱橫向動(dòng)力學(xué)耦合
安全、節(jié)能、舒適等多性能指標(biāo)相互沖突矛盾，難以協(xié)調(diào)
車(chē)輛隊(duì)列中各車(chē)動(dòng)力學(xué)特性的異質(zhì)以及無(wú)線(xiàn)通信中通信息流拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的多變
不過(guò)，縱使有如此多困難和挑戰(zhàn)，也阻礙不了眾多企業(yè)去追逐自動(dòng)駕駛的浪潮。實(shí)際上，國(guó)內(nèi)外的很多車(chē)企和互聯(lián)網(wǎng)公司都在研發(fā)自己的自動(dòng)駕駛汽車(chē)。而且，自動(dòng)駕駛是高新技術(shù)、交叉技術(shù)，很多的研究機(jī)構(gòu)，比如美國(guó)的高校、中國(guó)的高校都在做自動(dòng)駕駛相關(guān)的工作，清華大學(xué)便在其列。 清華也在國(guó)家項(xiàng)目的支持下，同時(shí)也與國(guó)內(nèi)外企業(yè)進(jìn)行合作，進(jìn)行相關(guān)方面的探索和實(shí)踐。
另外一方面，國(guó)家也在進(jìn)行相關(guān)科研項(xiàng)目的推進(jìn)，發(fā)展智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)的戰(zhàn)略研究和行動(dòng)計(jì)劃，比如科技部在十二五計(jì)劃以及十三五計(jì)劃中都有智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)的項(xiàng)目，而且也投入了數(shù)額不小的經(jīng)費(fèi)來(lái)做這件事情。包括國(guó)家自然基金委對(duì)人工智能、視聽(tīng)覺(jué)認(rèn)知這方面也有很大的投入。
李克強(qiáng)作為清華汽車(chē)工程系教授，當(dāng)然繞不開(kāi)這所學(xué)府本身在智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)領(lǐng)域的探索和實(shí)踐。
第一，集中在環(huán)境感知方面。
清華方面認(rèn)為環(huán)境感知的最大挑戰(zhàn)還是在行人這塊，特別是具有中國(guó)特色的騎車(chē)人。清華采用的是深度學(xué)習(xí)的方法來(lái)進(jìn)行“行人和騎車(chē)人”的同時(shí)檢測(cè)。這兩者都是道路參與者中的弱勢(shì)群體，當(dāng)二者耦合的時(shí)候，清華提出了統(tǒng)一的“行人及騎車(chē)人”聯(lián)合檢測(cè)方法：多示例目標(biāo)候選區(qū)域選擇。
通過(guò)深度學(xué)習(xí)的方式，不斷訓(xùn)練數(shù)據(jù)，讓系統(tǒng)能夠分清楚行人和騎車(chē)人這兩類(lèi)道路參與者。
而做這方面的識(shí)別，很重要的一點(diǎn)就是數(shù)據(jù)庫(kù)，清華也在和車(chē)企戴姆勒合作，建立了世界上第一個(gè)公開(kāi)的騎車(chē)人識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)，可以做訓(xùn)練、識(shí)別的工作。
而在目標(biāo)檢測(cè)的時(shí)候，如果是立體的目標(biāo)物，在檢測(cè)的時(shí)候不但需要知道它的形狀，還可以知道它前進(jìn)的方向。用立體的方法做深度學(xué)習(xí)的識(shí)別是非常有益的。清華團(tuán)隊(duì)做了基于單目相機(jī)的3D目標(biāo)檢測(cè)，主要利用二維的圖像道路估計(jì)和語(yǔ)義特征的理解，來(lái)構(gòu)建出一個(gè)3D檢測(cè)的效果。
第二，是決策與規(guī)劃方面。
汽車(chē)行業(yè)已經(jīng)有非常成熟的從感知到認(rèn)知到?jīng)Q策到運(yùn)動(dòng)控制再到執(zhí)行的實(shí)踐方法論。怎么樣把“駕駛腦”（雷鋒網(wǎng)新智駕注：率先由中國(guó)工程院院士李德毅提出）的概念運(yùn)用到汽車(chē)行業(yè)中去，清華也進(jìn)行了相關(guān)的實(shí)踐。
他們把決策和規(guī)劃分別定義為駕駛大腦和駕駛小腦，通過(guò)感知系統(tǒng)獲取的信息形成短期記憶庫(kù)，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練植入到“駕駛腦”中，當(dāng)然，還有諸多知識(shí)和規(guī)則組成長(zhǎng)期記憶庫(kù)，將持續(xù)輸出給“駕駛腦”，“駕駛腦”再完成路徑規(guī)劃和動(dòng)力學(xué)控制，然后這個(gè)車(chē)輛動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)再反哺感知系統(tǒng)，形成一個(gè)完整的閉環(huán)。
這一個(gè)閉環(huán)也在告訴公路上做了試驗(yàn)，清華為此提出安全場(chǎng)的概念：將高速公路提煉為一個(gè)安全場(chǎng)，然后再進(jìn)行量化，形成訓(xùn)練集，然后通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)，讓自動(dòng)駕駛車(chē)輛知道在高速公路環(huán)境中完成各種操控，明白什么時(shí)候該如何做。
第三，則是動(dòng)力學(xué)與控制。
這方面，清華的實(shí)踐有“考慮燃油經(jīng)濟(jì)性的單車(chē)縱向控制”，應(yīng)用場(chǎng)景最典型的的就是下一代ACC（自適應(yīng)巡航）系統(tǒng)?；谀Ｐ皖A(yù)測(cè)控制的架構(gòu)，可以實(shí)現(xiàn)車(chē)輛的燃油經(jīng)濟(jì)性、跟蹤性能以及駕駛員感受的和諧統(tǒng)一。
這一個(gè)模型目前清華已經(jīng)在實(shí)車(chē)上進(jìn)行相關(guān)的試驗(yàn)，包括和一汽奔騰轎車(chē)和五十鈴重型卡車(chē)的合作。在城市道路和高速公路上都有良好的表現(xiàn)。
另外，清華還在考慮燃油經(jīng)濟(jì)性的多車(chē)隊(duì)列控制，提出了分布式的MPC，可以滿(mǎn)足車(chē)輛隊(duì)列安全、舒適等要求的同時(shí)減少車(chē)輛的燃油消耗。
清華將車(chē)輛隊(duì)列控制系統(tǒng)進(jìn)行了分解，可以分為節(jié)點(diǎn)動(dòng)力學(xué)、信息流拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、分布式控制器和隊(duì)列幾何模型，應(yīng)用此方式，多車(chē)隊(duì)列的控制便可以實(shí)現(xiàn)。該控制系統(tǒng)在仿真測(cè)試中的表現(xiàn)也是非常不錯(cuò)的。
此外，清華還在做交通信號(hào)與車(chē)輛的協(xié)同控制相關(guān)工作。以往大家都是分開(kāi)的，車(chē)輛是車(chē)輛、交通是交通。但是在未來(lái)的智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)時(shí)代，協(xié)同控制的重要性越來(lái)越突出。
具體來(lái)說(shuō)，清華的做法是：
而在這種協(xié)同控制的促使下，交通效率也得以提升，燃油經(jīng)濟(jì)性也得到提高。
李克強(qiáng)表示，面向未來(lái)的自動(dòng)駕駛，清華大學(xué)也在做一些前瞻性的研究，目前仍然處在不斷取得進(jìn)展的狀態(tài)。
其一是基于低成本傳感器融合的環(huán)境感知技術(shù)。主要是融合如相機(jī)、單線(xiàn)激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)和超聲波雷達(dá)等這樣傳感器，以期做到基于語(yǔ)義的道路場(chǎng)景理解。
其二是二維路網(wǎng)中智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)的協(xié)同決策與分布式控制。因?yàn)槿缃竦慕煌ǎ辉偈菃我坏牡缆泛蛙?chē)隊(duì)，而是環(huán)境更為復(fù)雜的二維甚至是多維路網(wǎng)二維路網(wǎng)。如何實(shí)現(xiàn)群體的智能，是清華正在做的事情。
最后是人機(jī)協(xié)同共駕。至少在目前來(lái)看，自動(dòng)駕駛的全面普及仍需很長(zhǎng)一段時(shí)間，所以必須要經(jīng)歷人類(lèi)駕駛和機(jī)器駕駛共存的階段。在這種情形下，如何去做協(xié)同？清華給出了三個(gè)小的解決方案，包括增強(qiáng)感知——減少駕駛員分心和注意力不集中、復(fù)雜和高風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境中的補(bǔ)充決策和共享控制權(quán)——減小駕駛員駕駛負(fù)荷。
從以上李克強(qiáng)的分析可以看到，由于復(fù)雜交通環(huán)境、駕駛員行為的不確定性以及汽車(chē)多目標(biāo)性能沖突等原因，從輔助駕駛到自動(dòng)駕駛的發(fā)展和轉(zhuǎn)變充滿(mǎn)挑戰(zhàn)。
不過(guò)，值得欣喜的是，中國(guó)在環(huán)境感知、決策和動(dòng)力學(xué)控制等自動(dòng)駕駛各方面也取得了不俗的進(jìn)展。清華大學(xué)在基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)、基于學(xué)習(xí)的決策和基于優(yōu)化的控制等方面也有很多創(chuàng)新研究。
在李克強(qiáng)看來(lái)，下階段自動(dòng)駕駛技術(shù)需要著眼于如何提高關(guān)鍵技術(shù)的可靠性。復(fù)雜交通環(huán)境下的可預(yù)測(cè)安全、更優(yōu)的燃油經(jīng)濟(jì)性和更高的交通效率將會(huì)伴隨著市場(chǎng)成熟而成為更加緊迫的需求。
*文中圖片由雷鋒網(wǎng)新智駕拍攝，PPT內(nèi)容是清華大學(xué)汽車(chē)工程系教授李克強(qiáng)在CICV 2017的演講。
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