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时间:2018-12-08
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1、无论是单车智能还是车路协同,自动驾驶和智能交通都会离我们越来越近无论是单车智能还是车路协同,自动驾驶和智能交通都会离我们越来越近 首先,恭喜被阿里耽搁了20年的马老师即将荣休重回课堂。 马老师刷屏的一天,了解一下阿里巴巴选择的车路协同的自动驾驶技术路线,这是不同于谷歌Waymo、百度Apollo、通用Cruise等国内外科技企业和汽车巨头单车智能的自动驾驶技术路线。车路协同技术路线,这是重构交通体系的大事情,是阿里巴巴在布局了阿里云ET城市大脑、以及操作系统AliOS之后,在智能交通领域最为重要的一步。 9月6日,阿里巴巴集团与交
2、通部公路科学研究院的合作,双方将共同成立车路协同联合实验室,基于车路协同探索自动驾驶和道路智能化的解决方案。按照阿里巴巴达摩院的自动驾驶项目负责人王刚的说法,这个解决方案就是利用智能感知基站的远程感知能力和基础设施属性,提升自动驾驶汽车的感知能力,并降低成本。 01 单车智能的成本高企 在现在主流的自动驾驶汽车方案中,都在朝着提高单车智能化水平方向去,就是提高车辆本身的感知、决策和控制能力,使其达到甚至超越人类司机的驾驶水平,这对传感器、系统判断和决策能力,提出了很高的要求。 在自动驾驶汽车领域研究了十年的谷歌Waymo,摒弃了
3、生产自动驾驶汽车的方案,推出基于量产车的自动驾驶改装方案,并用于提供自动驾驶出租车服务,而不是让普通消费者拥有自动驾驶汽车。 这是因为,现阶段Waymo的解决方案成本极高,是车辆成本的数倍,这是普通消费者无法承受的高成本,唯有通过提供自动驾驶出租车服务,降低使用成本,从而使其得以商业化运作。 王刚认为,自动驾驶技术兴起到现在,发展了超过60年,其难以商业化的最大障碍,就是成本问题,而用于感知的传感器占据了成本的大头。现在的自动驾驶技术方案,都以激光雷达作为主要传感器的方案成本高达20万美元。 02 单车智能的技术问题 除了
4、高成本,王刚认为单车智能还存在技术问题。例如现在普遍采用的传感器——激光雷达,其有效探测距离不超过80米,而且由于遮挡物、盲区的存在,车上的传感器也存在视角、高度上的局限。 更重要的是,汽车是行驶在复杂的交通环境中,单车智能需要感知环境、并做出决策然后去控制车辆,这个链条每个环节都需要快速而准确,而更复杂的交通环境增加了难度。例如,汽车高速行驶的状态下,前方障碍物背后突然出现一个人,单车智能状态下,很难做出及时的反应,人类司机在精神高度集中的情况下,也有可能回手足无措。 另外还有一个问题就是,单车智能对高精度地图的要求非常高,但
5、是,目前高精度地图的采集作业模式,其更新频率,并不足以满足自动驾驶实际驾驶场景的变换程度。 03 车路协同计划 面对单车智能自动驾驶路线存在的技术和成本问题,阿里巴巴选择的是是车路协同方案。这个方案需要建设智能的道路基础设施,结合阿里云控制平台以及车载AliOS等,为自动驾驶汽车提供全方位的道路信息,帮助其更了解所需的道路环境状况。 在这个车路协同方案中,核心技术之一就是智能的道路基础设施——感知基站。感知基站的工作原理类似通讯领域的信号发射基站,可以实现车与路、车与车之间的信息连接。 为了解决单车感应器存在的盲区、角度等
6、问题,这种智能感知基站将以“上帝视觉”采集路况信息,有效解决车辆传感器的盲点问题。针对动态目标,会进行精确定位识别,并在重点区域采集多模态数据。当这些200米一个的智能感应基站把道路覆盖后,就能编织实时感知网,网内的信息实现共享。 王刚把这种智能感应基站比如为每隔两百米就站着一位经验丰富的交警,可以及时感知到前方行人和道路的异常状况,并通知后车,在高速公路或转弯路段,当前车发生险情的时候,也可以及时感知并通知后车。 但是,王刚并没有详细解读智能感知基站的技术细节,但是认为感知基站的存在,可以优化单车智能的成本,甚至替代掉成本高昂的激
7、光雷达传感器。举个例子,全国机动车保有量超过3亿辆,相比之下公路总里程只有477万公里,高速公路只有13万公里,这让部署感应基站的成本低于让单车智能化的成本。 至于车路协同的方式是否可行,按照阿里巴巴的说法,在目前的对比路测中,车路协同体现出的优势在于能够让移动假人从障碍物后突然出现的紧急避让或停车成功率,从不开启道路协同的零成功率到100%的成功率。 04 阿里云ET城市大脑 正如前面所说的,车路协同计划需要阿里云控制平台和AliOS的配合。阿里云ET城市大脑,是作为人工智能公共系统,对整个城市进行实施全局的分析,自动调配公共
8、资源,修正城市运行中的bug,是未来城市的基础设施,最先应用在智能交通管理。 在今年6月份的2018世界交通运输大会上,阿里云ET城市大脑从单一的交通领域往医疗、旅游、城规等七大领域拓展,但是,智能交通管
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