新智駕按：2019 第四屆全球人工智能與機(jī)器人峰會(huì)（CCF-GAIR 2019）于深圳正式召開。峰會(huì)由中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)（CCF）主辦，雷鋒網(wǎng)、香港中文大學(xué)（深圳）承辦，深圳市人工智能與機(jī)器人研究院協(xié)辦，得到了深圳市政府的大力指導(dǎo)，是國內(nèi)人工智能和機(jī)器人學(xué)術(shù)界、工業(yè)界及投資界三大領(lǐng)域的頂級(jí)交流博覽盛會(huì)，旨在打造國內(nèi)人工智能領(lǐng)域極具實(shí)力的跨界交流合作平臺(tái)。

越來越多的玩家正在擠進(jìn)自動(dòng)駕駛的賽道，在業(yè)內(nèi)玩家積極探索自動(dòng)駕駛的商業(yè)化落地的同時(shí)，產(chǎn)學(xué)研自動(dòng)駕駛團(tuán)隊(duì)也在蓄勢(shì)發(fā)力。

香港科技大學(xué)自主駕駛中心主任劉明認(rèn)為，自主物流是無人駕駛領(lǐng)域最容易落地的行業(yè)，進(jìn)一步細(xì)化包括最后一公里的遞送、監(jiān)控、和倉內(nèi)的點(diǎn)到點(diǎn)運(yùn)輸。

劉明及其團(tuán)隊(duì)選擇了以深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)為框架，工程模塊化系統(tǒng)作為輔助的無人駕駛技術(shù)路線；在原型車上，采用了二類商用車底盤的配置。劉明認(rèn)為，一臺(tái)好車應(yīng)該是“無人駕駛二類商用車底盤 + 完整的可量產(chǎn)無人車解決方案”的組合。

本屆的CCF-GAIR智能交通專場(chǎng)，雷鋒網(wǎng)邀請(qǐng)港科大自主駕駛中心主任劉明發(fā)表演講。以下為劉明演講全文，雷鋒網(wǎng)新智駕進(jìn)行了不改變?cè)獾木庉嫞?/p>

今天我演講的內(nèi)容是低速無人駕駛系統(tǒng)的應(yīng)用關(guān)鍵要素，同時(shí)也分享一下團(tuán)隊(duì)近期的技術(shù)發(fā)展和量產(chǎn)方面的合作進(jìn)展。

過去十余年里，我們的團(tuán)隊(duì)參與了歐洲首部無人駕駛車、中國首部無人駕駛公交車的研發(fā)工作，領(lǐng)導(dǎo)了香港首部無人車的落地。

我分析了無人駕駛行業(yè)的近幾年發(fā)展，同時(shí)也不斷接觸了無人駕駛的實(shí)際應(yīng)用。從落地角度來看，我認(rèn)為自主物流是最容易直接落地的場(chǎng)景。自主物流進(jìn)一步細(xì)化包括最后一公里遞送、監(jiān)控和倉內(nèi)的點(diǎn)到點(diǎn)運(yùn)輸。國內(nèi)大部分行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者與巨頭企業(yè)都這對(duì)些落地場(chǎng)景做了基本肯定。

現(xiàn)在物流行業(yè)有一個(gè)基本的共識(shí)：未來三到五年，可能每天都會(huì)達(dá)到“雙十一”期間的物流量，每天有十億只包裹。但物流行業(yè)面臨的問題是什么？面臨著中國勞動(dòng)力人口急劇下降的問題，人口紅利從2016年就開始消失了。與此同時(shí)，包括農(nóng)批市場(chǎng)、工業(yè)生產(chǎn)在內(nèi)的勞作場(chǎng)景仍采用人力消耗的方式來做運(yùn)輸。

需求越來越多，人力越來越少，唯一的解決方案是無人系統(tǒng)，只有無人系統(tǒng)才能解決人越來越少的問題。想要找到答案，就要嘗試不同的路徑和過程。

無人系統(tǒng)有什么核心需求？提起園區(qū)內(nèi)低速的無人駕駛系統(tǒng)，往往會(huì)讓人聯(lián)想到單一場(chǎng)景。其實(shí)不盡然。我們?cè)谀硞€(gè)園區(qū)實(shí)際場(chǎng)景的無人駕駛已運(yùn)行半年，園區(qū)里有行人、自行車、貨車，還有外來的轎車等復(fù)雜因素。我們能做的是，在高精度地圖的基礎(chǔ)上，利用5G或4G網(wǎng)絡(luò)提供平臺(tái)層的的調(diào)度，通過車體自身的智能實(shí)現(xiàn)無人車點(diǎn)到點(diǎn)或者線到線的控制。

但園區(qū)內(nèi)外的運(yùn)輸都面臨著挑戰(zhàn)，其中之一是場(chǎng)景的復(fù)雜性，如無引導(dǎo)的左轉(zhuǎn)。我們的園區(qū)住著十幾萬的廠工，遇到上下班高峰時(shí)，無人駕駛車會(huì)淹沒在人群和自行車群中。車不僅要開動(dòng)，還要負(fù)責(zé)左轉(zhuǎn)的復(fù)雜場(chǎng)景。這種情況每天都在發(fā)生，半年里我們接受了眾多的考驗(yàn)。另一個(gè)挑戰(zhàn)是無人駕駛在公開路面是否能出行？因?yàn)樽詈笠还锏倪f送過程會(huì)涉及部分的公共路面。

面對(duì)這些挑戰(zhàn)，低速無人駕駛應(yīng)該選擇怎樣的技術(shù)路線？目前無人駕駛的技術(shù)分為兩大類，一類是以端到端深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)為主的模式，是偏高速車的常用方案；另一類是比較傳統(tǒng)的工程模塊化系統(tǒng)。我是學(xué)汽車出身，有五年汽車研究和十年無人駕駛研究的經(jīng)驗(yàn)，很多時(shí)候傾向用工程模塊化系統(tǒng)解決具體問題。

事實(shí)上，這兩種技術(shù)路線各有優(yōu)劣勢(shì)。端到端深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)在于容易做出working demo，劣勢(shì)則是場(chǎng)景遷移能力比較弱，對(duì)樣本的數(shù)量和質(zhì)量都有較高要求。工程模塊化系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)在于完成決策系統(tǒng)后，其他地方不會(huì)有太大紕漏，劣勢(shì)在于實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的系統(tǒng)定位、障礙檢測(cè)、決策、控制，需要大量的技術(shù)積累。

所以我們選擇了以工程模塊化為框架，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)作為輔助的模式，大致定義了一套從運(yùn)營邏輯及數(shù)據(jù)接口、到無人系統(tǒng)核心技術(shù)模塊、再到核心支撐技術(shù)的路線。簡(jiǎn)單來說包括感知系統(tǒng)、決策與預(yù)測(cè)系統(tǒng)，規(guī)劃與控制以及相應(yīng)的支撐技術(shù)六方面。

在感知系統(tǒng)方面，我們利用三維感知建圖與定位，多視覺慣導(dǎo)融合系統(tǒng)、單個(gè)實(shí)時(shí)雷達(dá)來獲取場(chǎng)景。得到三維場(chǎng)景之后，我們會(huì)進(jìn)行實(shí)時(shí)的三維幾何場(chǎng)景分析、三維語義場(chǎng)景分析、視覺場(chǎng)景語義分析，然后利用嵌入式平臺(tái)實(shí)現(xiàn)基于像素點(diǎn)的語義分割。在三維激光場(chǎng)景上，可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的激光場(chǎng)景語義分析、手持及車載大范圍實(shí)時(shí)建圖，路面環(huán)境可行區(qū)域檢測(cè)等技術(shù)。各位有興趣可以到我們實(shí)驗(yàn)室的網(wǎng)站ram-lab.com做進(jìn)一步了解。在感知方面，我們可以說是世界級(jí)水平。

得到三維模型的下一步是決策預(yù)測(cè)，決策預(yù)測(cè)系統(tǒng)包括了實(shí)時(shí)多車間協(xié)調(diào)控制、多信息的融合等技術(shù)。車輛模型輔助動(dòng)態(tài)決策利用視覺和激光檢測(cè)的結(jié)果，對(duì)動(dòng)態(tài)物體運(yùn)動(dòng)行為進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)合車身的動(dòng)力學(xué)模型，實(shí)現(xiàn)控制路徑的決策和規(guī)劃。

近幾年行業(yè)在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)點(diǎn)到點(diǎn)導(dǎo)航、環(huán)境探索、多機(jī)器人任務(wù)分配方面投入比較多。但我們很早就建立了機(jī)器人感知實(shí)驗(yàn)室，是國內(nèi)最早將深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用到真實(shí)機(jī)器人上的機(jī)構(gòu)。我們?cè)?015年IROS上（International Conference on Intelligent Robots and Systems，國際智能機(jī)器人與系統(tǒng)大會(huì)）發(fā)表了文章，相關(guān)論文工作取得一些成績(jī)。

除了決策預(yù)測(cè)，如何實(shí)現(xiàn)三維場(chǎng)景下的路徑規(guī)劃、基于遷移學(xué)習(xí)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)、對(duì)復(fù)雜控制系統(tǒng)（如無人船、無人車）的控制都是需要解決的問題。

以上的內(nèi)容都屬于算法類型，與每個(gè)算法相對(duì)應(yīng)的是后臺(tái)的硬件或平臺(tái)支撐。與感知系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的是傳感器技術(shù)。我們目前有一款包含激光、視覺、慣性導(dǎo)航等七個(gè)傳感器在內(nèi)的集成硬件同步觸發(fā)產(chǎn)品，并在產(chǎn)品基礎(chǔ)之上開發(fā)了相當(dāng)數(shù)量的算法，涵蓋了姿態(tài)估計(jì)、建圖、定位、識(shí)別、跟蹤等，這套多感知內(nèi)容獲得了IEEE IROS最佳學(xué)生論文獎(jiǎng)提名。

在算力方面，除了傳統(tǒng)的CPU、GPU模式，我們也立項(xiàng)了FPGA模式來作為算法方案。近年來在算法方面，我們獲獎(jiǎng)20余項(xiàng)，包括中國人工智能最高獎(jiǎng)吳文俊科技進(jìn)步獎(jiǎng)、和IEEE相關(guān)論文獎(jiǎng)項(xiàng)12篇。

但最重要的是，無人車技術(shù)要落實(shí)到車輛上。算法就算再前沿，車本身才是決定量產(chǎn)的關(guān)鍵。我們做了一款近乎量產(chǎn)的車型。該車型可以安裝36個(gè)10號(hào)國標(biāo)周轉(zhuǎn)箱，整體載重最高達(dá)1.5噸，目前在各個(gè)園區(qū)做相關(guān)推廣以及部署嘗試。我們會(huì)根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的需求來做配合工作，比如客戶提出不同的標(biāo)準(zhǔn)箱要求，我們會(huì)進(jìn)行箱體數(shù)量的排列、優(yōu)化箱體設(shè)計(jì)與配重設(shè)計(jì)，電池?fù)Q電、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)等一系列工作。在初始階段，我們會(huì)采用標(biāo)準(zhǔn)商用車底盤將原型車先做出來，然后以量產(chǎn)件實(shí)現(xiàn)交付。

劉明團(tuán)隊(duì)研發(fā)的無人車

基于以上內(nèi)容，我們將這些技術(shù)用到了實(shí)際場(chǎng)景，涵蓋從生產(chǎn)廠機(jī)到倉儲(chǔ)企業(yè)，物流企業(yè)，碼頭，油田等各種場(chǎng)景。結(jié)合5G發(fā)展的大趨勢(shì)，我們6月份參加了工信部的5G峰會(huì)，在現(xiàn)場(chǎng)提供了遠(yuǎn)程駕駛、無人駕駛等等觀眾體驗(yàn)平臺(tái)。觀眾可以在數(shù)公里之外做到實(shí)時(shí)操控。

我們的無人駕駛車輛在某大型物流華東總部已經(jīng)運(yùn)行了一段時(shí)間。以前需要人力的運(yùn)貨使用無人車后，可以實(shí)現(xiàn)倉到倉的轉(zhuǎn)運(yùn)。從技術(shù)來看，無人車可以在有人的橫道線前停車，其行駛速度跟一般園區(qū)行駛的物流車速度是接近的。我們將其控制在20-40km/h左右，這是無人車在無人駕駛模式下可以達(dá)到的真實(shí)速度。從效率上講，無人車的效率與面包型物流車接近，還可以實(shí)現(xiàn)完全一致的載貨量。

此外，我們跟韓國郵政協(xié)會(huì)達(dá)成了初步的三方戰(zhàn)略協(xié)議，為其提供兩臺(tái)用于韓國郵政物流的無人車，這是韓國的首例無人貨運(yùn)車。我們也和臺(tái)灣的中華郵政達(dá)成合作，20多位專家前來了解我們無人車的部署方式，希望共同解決臺(tái)北物流園的最后一公里的問題。

最后一公里是無人車將貨運(yùn)到樓下，那最后一百米如何解決？沒有電梯的情況下，貨物如何上樓？我們的解決方案是相對(duì)小巧的爬樓機(jī)，其整體寬度在65-70cm，載重超100kg，它可以自己上樓。我們將最后一公里和最后一百米連接起來，形成了相對(duì)完整的解決方案。

有了技術(shù)、原型車、場(chǎng)景之后，下一步是什么？我本身職業(yè)是香港科技大學(xué)教授，可能無法完全從工廠或設(shè)備的角度來做無人車的開發(fā)工作。但我認(rèn)為，實(shí)現(xiàn)無人車最重要的理念是，首先要有一部好車。最好的車就是標(biāo)準(zhǔn)的商用車。我們選用的是無人駕駛的二類商用車底盤，包括夸父系列，里面的ABS（防抱死制動(dòng)系統(tǒng)）、EPS（電動(dòng)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)）、ESP（車身電子穩(wěn)定控制系統(tǒng)）、iBooster（線控制動(dòng)系統(tǒng)）、EPB（電子駐車制動(dòng)系統(tǒng)）及電池管理系統(tǒng)胎壓檢測(cè)等配置都和一般商用車差別不大，甚至很多配置只有在高端商用車上才能見到。

目前我們跟各地政府在展開合作。下一步計(jì)劃是在某地建立廠區(qū)。廠區(qū)大約占地300畝，從包括激光傳感器、BMS和車載電子部分在內(nèi)的關(guān)鍵零部件、到場(chǎng)景測(cè)試、性能測(cè)試、焊涂總裝、動(dòng)力轉(zhuǎn)向、低溫可使用電池以及研究院。傳統(tǒng)車下線之后會(huì)有一完整的檢驗(yàn)檢測(cè)設(shè)備，包括四輪定位、側(cè)滑、車速、淋雨線等。無人車需要在傳統(tǒng)車的基礎(chǔ)上增加激光、編碼器、AR/VR及遠(yuǎn)程控制中心。

廠區(qū)還可以進(jìn)行無人駕駛應(yīng)用的研究工作。整個(gè)廠區(qū)都會(huì)在華為的支持下進(jìn)行5G全覆蓋，在無人車路線、車站上都做了詳細(xì)的部署。政府對(duì)我們整體的投資力度較大，我們主要是解決技術(shù)問題和與當(dāng)?shù)剀噺S一起解決量產(chǎn)工藝問題。廠區(qū)年底應(yīng)該能夠建完。

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