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尊龙凯时人生就是搏!-解放双手,听听刘元盛教授和陈勇全博士如何看待无人驾驶

本文摘要:2018年10月15日,由深圳市龙岗区机器人与智能生产产业协会、香港中文大学(深圳)计算机视觉实验室、香港中文大学(深圳)机器人与智能生产研究院、中国计算机学会青年计算机科技论坛深圳分论坛(以下全称YOCSEF)牵头举行的“对话未来交通—探寻无人驾驶技术”论坛在香港中文大学(深圳)举行。

2018年10月15日,由深圳市龙岗区机器人与智能生产产业协会、香港中文大学(深圳)计算机视觉实验室、香港中文大学(深圳)机器人与智能生产研究院、中国计算机学会青年计算机科技论坛深圳分论坛(以下全称YOCSEF)牵头举行的“对话未来交通—探寻无人驾驶技术”论坛在香港中文大学(深圳)举行。亿欧作为最重要媒体应邀参与。无人驾驶技术从明确提出到现阶段的发展已相似30年的时间,业内各大企业和高校也在紧锣密鼓地展开自动驾驶技术的研发,美国谷歌无人驾驶汽车的安全性行经距离已超过48万公里。

而中国BAT巨头阿里、百度、腾讯自律研发的无人驾驶车也已陆续顺利展开测试。本次交流会上,北京联合大学机器人学院轮式机器人系主任刘元盛教授和和香港中文大学(深圳)机器人研究院主任研究员陈勇全博士分别就《特定场景下无人驾驶技术的应用于》、《自动驾驶的研究现状和方案分析》两大主题公开发表了主题演说。

无人驾驶技术无人驾驶汽车是室外轮式移动机器人的一种,它依赖人工智能、传感器、定位系统和导航系统的协同合作,让计算机在没人类主动的操作者下,做自动安全性地操作者机动车辆,为人类的交通安全和效率带给全新体验。按照美国自动车工程学会(SAE)对自动驾驶的五级分类,第一级至第三级为有人的自动驾驶,或称作辅助自动驾驶。第四级和第五级为无人自动驾驶,才可将人几乎回避在驾驶员决策之外,其中第四级为受限场景、第五级为无限场景下的无人驾驶。似乎,第四级和第五级是确实意义上的无人驾驶。

而无人驾驶的演变,是一个人类逐步交还操纵权、提升安全系数的过程。在自动驾驶研究领域,国外的车企、科技公司、高校早已抢先一步转入市场,如特斯拉、谷歌、Uber、AMU、Apple、MIT等。美国牢牢地占有了第一梯队。

日韩两国紧随其后,欧洲对无人驾驶则更加慎重。我国传统的车企、通讯企业、互联网企业,也在集中力量自动驾驶技术和新能源汽车的研发。目前我国正处于研发L4高度自动化的阶段,自去年12月国内首个自动驾驶路测新规施行后,百度、阿里、腾讯用了严重不足10个月的时间,分别夺下北京、深圳、杭州的首张自动驾驶测试牌照。

在交流会现场,刘元盛从无人驾驶技术的发展历程、现阶段各国对无人驾驶的法律法规拒绝等方面理解了自动驾驶技术发展历程及现状,以及解剖学了无人驾驶技术的困境和发展方向。总的来说,无人驾驶设计了感官、定位、规划、掌控和线控五个方面。

刘元盛回应,无人技术技术方面通过各类传感器的融合技术,感官车的方位、姿态、周边障碍物信息等展开感官系统,再行通过处理器和算法以及由感官技术获得的周边信息展开决策,并通过制动器掌控展开掌控。无人驾驶的困境尽管众多国家都争相投放到无人驾驶的研究中,但是离无人驾驶的确实上路也许还有一段很长的路要回头。

在交流会现场,陈勇全回应无人驾驶当前面对的问题有三大方面:在硬件方面,传感器感官系统仍未几乎检验,整车传感器价格偏高;在软件方面,无法应付简单交通和脑溢血交通状况,无法在所有的场景下作出最重要的决策;在法律方面,当前的法律法规还不完善,对自动驾驶的管控还未解决。便宜与精准的决择据法国权威市场分析机构 Yole Développement的统计资料,无人驾驶主要通过摄像头(长距摄像头、环绕着摄像头和立体摄像头)和雷达(超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达)构建感官的。但是有所不同的传感器受限于其物理状态,各有利弊。

激光雷达的优势在于其观测范围更加甚广,观测精度更高,但是对于雨雾的击穿能力受到限制,对于黑色物体的反射率亦受限;毫米波雷达穿透力强劲,但观测距离受到频段损耗的必要制约并且对周边所有障碍物无法展开精准的建模。目前,以机器视觉能力居多的解决方案成本更容易被市场拒绝接受。

但是只要有逆光、灰尘等不利因素影响,风中飞舞的塑料袋有可能被系统误以为是障碍物,无法展开精准的建模。使用当前精准测距但是价格高昂的激光雷达,无人车的整体研发成本将大大增加,而市场上更加小型更加低成本的纯固态激光雷达还没能看到成熟期产品。

软件技术是瓶颈之一无人驾驶汽车理论上也许是可实现的,但是对其软件程序的稳定性和逻辑极致程度明确提出了几近苛刻的拒绝。由于交通系统容量难以确定,汽车驾驶员过程中每个场景复杂多变,在高速行驶中略为有差错就有代价生命代价的有可能,所以拒绝无人驾驶在遇上不熟知或脑溢血场景时都需要主动地作出准确的辨别和操作者。当前汽车的ADAS系统大大地搜集、分析数据,以及做出辨别的过程是简单而较慢的,机器视觉还必须提高计算能力和感官能力。

所以单从“生命安全”角度去理解背后的技术措施,就可以预测到软件技术必然是瓶颈之一。法律法规实质上,刘元盛与陈勇全皆提到到无人驾驶的法律法规问题。刘元盛讲解:世界各国皆实施了一系列法律法规:美国从州政府到联邦政府皆已实施了一系列自动驾驶政策;2018年,德国政府发售了关于自动驾驶技术的首套道德伦理标准,沦为了世界上首个实行此类措施的政府;新加坡于2014年就公布了《新加坡自动驾驶车辆对策》,并于2017修改《道路交通法》容许在公共道路上测试自动驾驶汽车……目前国内无人驾驶汽车测试依然要配有驾驶员,而且驾驶员必须专门的“自动驾驶汽车”驾驶证。

现阶段我国对于无人驾驶问题的法律法条,仍然正处于研究状态,而且在全世界都是一个难题。陈勇全回应,无人驾驶的发展必须车企、交通部门等多方面的产业承托和政策因应。在某些细分场景,如高级辅助驾驶员、园区或港口,无人驾驶预计较为更容易落地。

小结虽然,刘元盛和陈勇全完全一致指出无人驾驶确实上路也许之前20年、30年后才能构建,但是目前业界前进受限场景下的无人驾驶有其最重要的意义。因为这是南北无人驾驶的必经之路。现阶段无人驾驶可以在人才培养、园区旅游、区域转乘、较慢公交、安全性侦察、矿区作业、智慧农业等多个领域积极开展初期应用于。

刘元盛是北京联合大学机器人学院轮式机器人系主任、硕士研究生导师,同时也是北京市高教学会电子线路研究会理事,北京电子学不会教育专业委员会委员,北京市司法鉴定专家(知识产权)。将近五年内,他主持人了各类型号共40辆无人驾驶车辆的改建和样板运营工作,在国内首度明确提出短距离园区无人驾驶的解决方案以及无人驾驶教学系统方案。

陈勇全任香港中文大学博士后研究员、香港中文大学(深圳)机器人与智能生产研究院常务副院长,主持人和参予多项国家自然科学基金、国家发改委、深圳市发改委研究课题。目前主要参予综合管廊通判机器人与智慧管控平台、物流服务机器人、自动引领AGV、园区物流车、园区自动驾驶电瓶车等项目研究。


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