無人車拿“證”還須技術和時間支持
摘要:原標題:中國工程院院士李德毅:無人車拿“證”還須技術和時間支持 這是近日在北京園博園進行的一場無人駕駛試驗。 一輛汽車內沒有駕駛員,關閉攝像頭、雷
這是近日在北京園博園進行的一場無人駕駛試驗。
一輛汽車內沒有駕駛員,關閉攝像頭、雷達等設備,全憑北斗或GPS定位實現無人駕駛。試驗中,汽車所遇到障礙物的次數,剎車、油門的踩踏次數等數據均被一一記錄下來。
“無人駕駛車輛目前在中國還沒有拿到‘駕照’。要想脫離‘交通管制’,還需要技術和時間的支持。”中國工程院院士李德毅在日前召開的第七屆云計算大會上告訴記者。
不必酷炫 只求可靠
汽車智能化的程度被看作衡量現代汽車水平的重要標志,是用來開發新車型、改進汽車性能最重要的技術措施。汽車電子起初只是比較簡單的控制空調等,隨著科技的發展,人們需求的不斷增加,越來越多的功能依托于汽車電子科技。
無人車的出現似乎打破了人們對汽車電子的傳統理解,那些更酷、更炫的技術,似乎對無人車作用并不大。“它”只希望自己可以更快、更安全地前行。
“無人車的核心競爭力是把整個汽車的電子架構設計、模塊劃分和界面界定劃分清楚。”李德毅表示,而傳感器則不必非高精尖不可,簡單、實惠、成熟、可靠是選擇標準。
這個要求并不那么容易實現。
對架構師而言,加裝一個新型傳感器或更新軟件模塊的版本,就應該如同換燈泡一樣簡單,然而,很多團隊目前還做不到。
“比如,我們現在只是希望把攝像機和雷達進行融合。”李德毅表示,希望傳感器廠商可以提供一個雷達相機,這樣就不必使用過多的傳感器。這對大多數廠家而言仍是件很困難的事。
架構設計的多重原則
“架構設計的系統模塊、編程等原則對無人駕駛有著極其重要的作用。”李德毅表示,首先要明確任務目標和系統約束,盡量只用一個系統,以減少其他因素的影響。
李德毅介紹:“我們現在的主要研究方向是制造機器駕駛‘腦’,利用一個智能板卡插入任意汽車,該車就能變成教練車或是自學汽車。”對軟件而言最重要的是模塊設計,上層模塊依賴下層模塊才能工作,要使上層的并列模塊盡量隔離,才能避免牽一發而動全身。
“系統架構要通用,模塊也要可維護、可擴展、可交叉驗證。”李德毅強調,架構設計工作的核心,是建立基于路權駕駛認知的圖表語言的統一標準,要明確語境、語構、語義和語用,讓機器“腦”與智能交通有系統的同步定位與影射。
隨著遺產代碼的積累和進化,構建一個新系統的重點,已經不再是簡單的算法和編碼。
“要學會開放編程。”李德毅表示,盡量使用受到廣泛認可、成熟的開源算法,明確算法中的輸入量和輸出量、自變量和參變量,尤其明確實驗中要調整的參變量以及參變量凍結的實驗時間、編程AB角、離線調程序、在線調參數等。
“代碼可以而且也應該共享,我們要多用遺產代碼,多用開源代碼。”李德毅認為,“送人玫瑰手有余香。過度保護自己的代碼,某種程度上也會造成自己的損失。”
別被大數據所累
在駕駛時,駕駛員90%的信息來自視覺系統。在目前汽車輔助駕駛所采用的環境感知手段中,視覺傳感器相比超聲、激光、雷達等可獲得更高、更精確、更豐富的道路結構環境信息。
無論是攝像頭還是雷達,都是以均勻采樣、時空無關的形式獲得,而人類視覺感知則具有選擇性注意和時空相關性,其選擇性具有大尺度優先、動目標優先、集合特征優先、個人認知優先等先驗知識有限的視覺處理過程,這是機器視覺永遠無法比擬的。
“機器視覺要形成駕駛員視覺,要把功夫下在注意力的選擇和分配上。”李德毅表示。機器視覺必須在車輛導航、危險檢測、速度控制和車道保持之間分配注意力。當沒有將注意力在正確的時間分配給正確對象時,車輛安全將得不到保證。
目前,機器視覺主要用于路徑的識別與跟蹤。與其他傳感器相比,機器視覺具有檢測信息量豐富、無接觸測量和能實現道路環境三維建模等優點,但數據處理量極大時,存在系統實時性和穩定性的問題,要靠開發高性能的計算機硬件,研究新算法來解決。
“機器視覺不是對人視覺的感知、認知能力的全方位模擬,我們要把大數據感知變成對較大數據或者較小數據的認知,否則我們會被大數據拖累。”李德毅坦言。
那么視覺傳感器應該如何選型與配置?首先要確定一個基本原則——傳感器不完美原則。李德毅坦言,對傳感器性能的要求會越來越高。“我不看好虛擬雷達和虛擬全景相機的處理策略,在可靠的架構設計、靈活的模塊化組裝和穩定界面約定的大環境下,傳感器的認知能力要增量提升。”李德毅并不認可追求智能車周邊360度全覆蓋和三維場景真實再現,但要提高傳感器的感知,提高印證的可能性。
隨著計算機技術和圖像處理技術的發展,三維重建道路環境為車輛高速無人駕駛提供了強大的信息支撐。但李德毅提醒說:“解決了路況識別,分辨出車輛與障礙物的距離,完成速度檢測等問題之后,才可能去控制汽車的駕駛。”
郭爽
責任編輯:fl
(原標題:中國科學報 )
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