陳曦
2月26日上午,一輛憨態可掬的黃色小車行駛在天津新城市中心廣場,吸引了附近路人的目光。中汽研數據資源中心管理部項目經理李川鵬介紹:“這是一臺無人自動消毒車,從春節期間開始,每天兩次為附近公共區域消殺。這種低速無人駕駛的最大優勢是零接觸式的消殺,節省人力的同時也避免了人員接觸感染?!?/p>
無人自動消毒車、無人低速配送車、無人巡邏車、無人售賣車……在這次抗擊疫情行動中,一支無人車大軍組成了堅強的防線。在疫情嚴重的武漢,新建的火神山、雷神山兩座醫院也引入了很多低速無人配送車,用來承擔部分患者的運送與藥品、食品的配送工作。疫情下應用場景的增多,為無人駕駛特別是低速無人駕駛的爆發打開了行業想象空間。
低速無人車為何能率先應用
無人售賣車免費發放消毒液
“這次疫情中,中汽研在無人駕駛應用模式方面做了三個嘗試:一是無人消毒車,社區面臨繁重的消殺任務,這輛車可以實現在園區內無人值守的循跡消毒工作,它們遇到行人會停障,遇到障礙物會避讓;二是通過無人售賣車免費發放消毒液;三是通過遠程駕駛給社區免費發放捐助的蔬菜?!崩畲i透露。
據介紹,這些應用都屬于技術比較成熟的低速無人駕駛,所謂“低速”是指時速5-10公里,這個速度對現有傳感器、算法都相對比較適用,無人車可以應對行駛中出現的任何情況。“低速無人駕駛落地的場景是健全的,但是如果把無人車放到高速復雜場景里,即使是三四十邁,在復雜的工況下,也會涉及很多技術難題?!?/p>
“低速和高速看似只是速度的變化,其實涉及的技術問題可不少?!崩畲i進一步解釋:“自動駕駛技術涉及三個方面:一是感知,車輛去感知到路上周圍的環境,感知就需要硬件,比如說雷達(形成周圍的點云)、攝像頭(反饋影像),慣導(地理位置坐標),也需要各個硬件的軟件和算法;二是決策,相當于電腦的CPU,計算單元通過算法把采集到的數據加以計算,這是無人駕駛最核心的,無人駕駛能否迅速做出響應,很大程度取決于芯片性能和計算能力;三是控制,通過指令讓車輛啟動、加速、停車等等,傳統車輛是機械式的,現在很多通過電子信號去精準控制,涉及信號模擬和轉換技術,車輛本身也需要做適配。”
低速無人駕駛在上述三方面技術上更加成熟。感知方面,由于速度低,采集的信息更加密集;決策方面,決策時間可以稍長一些,反應可以慢一點;控制方面,也可以做到實時響應。高速行駛時車開得很快,感知難度加大,決策時間也非常短,硬件軟件都需要提升。
離真正實現商用還有多遠
雖然此次有很多低速無人駕駛的小車加入戰“疫”,但也是小范圍的使用。李川鵬提示:“速度并不是無人駕駛能否落地的決定因素。比如高速公路,雖然要求車速快,但是場景簡單,完全可以實現道路的智能化,和汽車互聯互通,可能比一般城市道路都要簡單?!?/p>
場景越簡單,無人駕駛技術也越容易落地一些。比如天津港集裝箱碼頭就已經在應用無人駕駛技術,場地周圍沒有行人干擾,路徑也是固定的,在A點B點之間往復行駛,算法需要判斷的情況比較少。但是真實的路面上,車輛、行人、貓狗、天氣因素、路邊環境、障礙物等太過于復雜,未來需要無人駕駛各方面繼續調優,還需要大量的復雜環境訓練優化算法?!叭绻f未來無人駕駛汽車真正實現應用,最先落地的肯定是碼頭、機場這些環境相對簡單的場景?!崩畲i說。
目前國內很多公司都很重視無人駕駛測試,國家劃定一些開放的道路,發放牌照,讓無人駕駛車輛在實際道路上進行測試。進行測試時,每輛車都會配備一名安全員。李川鵬解釋:“測試也是學習的過程。安全員一旦踩剎車,人工干預了,車輛就會記錄下來,供后臺團隊分析:為什么沒有判斷出來危險?障礙物尺寸太???還是某個雷達有盲區?還是決策失誤了?或者沒有執行指令?把真實的路面上發現的問題反饋回來。”
“無人駕駛技術落地還有很長的路要走,需要大量的測試,跑的越長,遇到的情況越多,穩定性就會越好,采集的樣本數量就會越多,算法越來越優化和完善。”李川鵬說。
未來單一場景和簡單場景
將最先落地
這次疫情給了人們不小的啟發,當無人駕駛技術與更多的場景相結合,其影響將不再限于單純的駕駛領域、交通領域,生活的方方面面皆會因為它的到來而改變?!霸谖磥韺崿F無人駕駛肯定很復雜,但可以從低速簡單場景最先落地,慢慢滲透到高速復雜場景,最終真正進入人們生活中,這需要一個過程?!?/p>
有的地方政府為支持無人駕駛技術發展,開始探索把路變成智能的,這是無人駕駛加快落地的另一條路徑。道路上的交通設施,如路燈、交通信號燈、燈桿、車道線,都可以把道路信息采集下來,和汽車進行互通互聯,協助安全駕駛,實現“車路協同”,未來無人駕駛很可能在這種智能道路上率先落地。
5G技術也能提供幫助,將會大大減少無人駕駛車輛各模塊之間、車路之間通信的時延。無人駕駛從感知到決策、控制,或者車路互聯都需要數據傳輸,5G通信可以大量節省傳輸時間,彌補計算單元的遲滯,也會提升整個無人駕駛系統的響應速度?!崩畲i說。
目前,5G在遠程駕駛上的應用比較多,其帶寬大、時延短、傳輸信量大的特點對遠程駕駛非常重要,比如地下礦車作業場景,5G可以實現駕駛員在地面電腦前遠程駕駛礦車,避免礦難事故人員傷亡。
這次疫情給低速無人駕駛帶來了很多應用機遇,大家都來探索落地場景,無人車很出彩,給大家看到了一些希望。李川鵬表示:“不過,這次疫情帶來的應用,還是試點和示范性質,真正大面積鋪開還是有一些問題存在,比如這些無人車由誰來管理、運維,出現撞人事故究竟是誰的責任?法律層面上也有空白和不健全,很多無人車沒有牌照,事故責任無法清晰界定?!?/p>
與經過很多代探索的汽車相比,無人駕駛才出現幾年,作為新技術產物,它還有很多需要完善的地方。李川鵬舉例說:“比如傳感器設備、雷達等,目前還沒有車規級的產品,沒有那種經得起寒冷、炎熱環境,和高原、海拔低環境嚴苛考驗,應用條件范圍比較大的產品,在某種極端情況下存在失效的可能。只有不斷推動無人駕駛技術的應用,才能帶動整個產業的發展,促進產業鏈相關環節的進步。當現在那些演示級產品向極限工況下探索,才會整體實現無人駕駛的未來。”
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