EV知道  >  汽車黑科技  >  正文

當自動駕駛遇到平行駕駛,靠譜嗎?

2019 年 01 月 16 日 09 : 40 原創 編輯:沈丹 來源:EV知道
分享: 微信 微博

[ EV知道 汽車黑科技 ]平行駕駛,聽起來是不是跟《蜘蛛俠:平行宇宙》似的,在平行世界里開車?嘿,還真有點那意思。說白了,平行駕駛就是在自動駕駛的研究和應用上的一種新思路,將有人駕駛與無人駕駛結合起來,真實世界里是無人車(無人駕駛),用傳感器和其它一些技術,將信息傳遞到云端,云端構建平行世界,為自動駕駛研究另尋更加安全可靠的出路。

當自動駕駛遇到平行駕駛,靠譜嗎?

一、平行駕駛的由來

平行駕駛最初想法形成于20世紀90年代中期,由時任美國亞利桑那大學機器人實驗室主任的王飛躍教授提出,原本是希望借助于Agent的想法,利用“本地簡單、遠程復雜”的思想把無人車技術充分利用起來,使之變成輔助人類駕駛的在線“軟件機器人”系統。

當自動駕駛遇到平行駕駛,靠譜嗎?

2005年,王飛躍院長在西安舉行的IEEE ICVES(汽車電子與安全國際會議)上正式提出了平行駕駛的概念,將人工系統與實際系統虛實互動的思想被應用于駕駛領域,形成了當下平行駕駛理論的雛形。

二、平行駕駛建立的基礎

近年來,隨著互聯網、大數據、云計算、物聯網以及人工智能等技術的發展,數據已然成為當下最為重要的“礦藏資源”,軟件定義的組件、流程、系統逐漸走入大眾視野,進一步推動了平行駕駛的發展。在此背景下,王飛躍院長提出CPSS(Cyber-Physical-Social Systems)的理論框架,將駕駛員、車輛、信息這幾個組成部分,擴展對應到通過物理空間和信息空間耦合交互的三個世界:物理世界、心理世界和人工世界。

當自動駕駛遇到平行駕駛,靠譜嗎?

平行駕駛理論是基于信息物理社會系統(CPSS)通過將人工系統與真實系統虛實結合起來,它利用ACP(Artificial societies, Computational experiments and Parallel execution)方法,通過人工系統對實際無人車和路建模,構建軟件定義車輛及車路系統,同時建立控制計算中心,對無人車和道路采集的真實數據及人工系統的虛擬數據進行聯合優化,保證無人駕駛更高級別的安全性,同時對單車進行相應的改造,從而降低車輛成本。

三、多維度的“平行”

平行駕駛的技術框架上層是物理車輛,中間層是駕駛員的狀態、意圖等,第三層是人工世界。人工世界里又分為兩小層:最頂層提供了人和技術的服務,第二層是人工駕駛員和人工車輛。

當自動駕駛遇到平行駕駛,靠譜嗎?

上周,慧拓智能工程院執行院長艾云峰在2019國家智能產業峰會上提出了“四胞胎”概念:“我們圍繞平行駕駛技術,提出了平行駕駛數字四胞胎的概念,是一種兼具運營管理、在線狀態監測、應急駕駛安全接管等功能的先進云端化網戀自動駕駛集成解決方案。它通過形式化描述自動駕駛車輛的行為和交通環境的特征以構建信息、物理、社會的交互駕駛環境,我們稱之為描述車輛。然后在該環境中進行計算實驗,以對復雜行車場景和工況進行試錯、優化和預測,然后再通過信息、物理車輛之間的實時交互,引導物理車輛高效安全駕駛。這里面的描述車就提供了描述智能,主要依賴描述學習理論,將物理車映入平行虛擬世界,在人工虛擬場景中建立與物理車系統相應的虛擬車系統。這里面用到行為學習、認知學習、構建學習的幾種關鍵技術。第二輛車稱之為預測車,可以看作是一個多智能體的學習系統,預測車可以利用計算實驗對描述車進行模擬仿真。引導車提供的是引導智能,在目前預測車所鹽酸的結果之上,在描述車及其模擬數字環境中尋找最優化的解決方法,根據不同的場景做出決策,通過平行執行的方法,引導車不斷指導物理車做出決策。”

艾云峰院長的這段話描繪了平行駕駛的運行原理,車行駛的過程就是產生數據的過程,傳感器產生的小數據傳輸到云端,云端定義的車再將小數據通過各種計算實驗擴展成大數據,然后再通過智能算法將大數據轉換成小智能,讓行駛變得更安全、高效、舒服,提供更好的服務。

四、技術支持

① 應急人工接管

平行駕駛技術也提供了應急智能,我們可以理解為人工接管。當人工世界檢測到無人車輛行為異常情況時,可以遠程接管車輛,遠程遙控駕駛車輛,保證行駛安全。

② 沒有信號也能定位

在定位技術上,能夠做到基于SLAM技術的弱GPS下無人車定位,哪怕是地下車庫,沒有任何GPS信號的地方,通過SLAM技術仍然可以準確定位,引導車輛在路上精準運行。

當自動駕駛遇到平行駕駛,靠譜嗎?

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping),同步定位與地圖構建,最早在機器人領域提出,它指的是:機器人從未知環境的未知地點出發,在運動過程中通過重復觀測到的環境特征定位自身位置和姿態,再根據自身位置構建周圍環境的增量式地圖,從而達到同時定位和地圖構建的目的。

③ 感知技術

在感知技術方面對激光雷達與毫米波雷達以及技術融合做了很多研究。這個圖顯示只通過激光雷達的檢測結果,根據規劃模塊規劃處適合的路線指引車輛前進。”

五、優勢

平行駕駛充分利用了全球數字化及信息化資源,將云端、道路及車輛上的資源無縫銜接,充分考慮安全性、舒適性、敏捷性和智能性等指標,將物理、社會、信息空間打通,從而有效保證車輛行駛安全與最優行車體驗,最終實現可靠、舒適、快速的平行駕駛。

六、平行駕駛的應用

在這個部分咱們主要來看一看平行駕駛在無人礦山的應用。

當自動駕駛遇到平行駕駛,靠譜嗎?

1、礦山是無人駕駛技術最適合的場景

首先礦山改造的需求是非常迫切的。礦區的環境非常惡劣,有大量的粉塵。在礦山行業,有極高的人力資源的成本,一臺礦卡配3-4名司機,年薪在中國是15萬人民幣,在澳大利亞是60-100萬澳元。即使他付出這么貴的工資,也很難招聘到合適的駕駛員。因此必須把設備做到無人化,必須使用無人駕駛需求。

第二,礦山環境非常適合無人駕駛技術落地,路上幾乎沒有人,車流量非常少;另外礦山對無人車的敏感度低,比如一個中型的寬體,改造的成本可能40萬左右,一個大型礦卡,改造成本在100萬左右的樣子。具體而言,在礦山里面開展企業,有幾種商業模式,比如可以做新無人設備的銷售業務,可以做礦山已有運輸設備的改裝業務,當然也可以承建車隊,做礦山的運營業務。

2、在礦山中歷練技術

在礦區環境下對感知技術要求比較高,因為在礦區環境里煙塵彌漫、道路不平、GPS信號受到遮擋,這對定位感知技術帶來很大挑戰。另外一個是高清地圖技術,在礦山環境下場景空闊,沒有什么參照物,傳統的多清鏡頭技術不能用在礦山底下,需要根據它的特殊性,建設包含海拔、地勢、地質多維度地圖,獲取數據的難度很大。

3、效率共進

兩者結合可以對礦山的生產率、故障率上得到有效改進,同時事故也可以降到最低。

本文內容為EV知道( www.1998758.live)編輯或翻譯,轉載請務必注明來源。

發表我的評論

共0條評論  |  共0位用戶參與
0 / 5000 字
發 布

相關文章

REVIEW

0
配资平台哪个好