新技術(shù)背景下的完全自動(dòng)駕駛：挑戰(zhàn)與機(jī)遇并存
隨著5G、人工智能（AI）、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的不斷發(fā)展，智能車相關(guān)技術(shù)正在謀求技術(shù)融合，探索兌現(xiàn)更多場(chǎng)景應(yīng)用。鄭南寧表示，盡管目前輔助駕駛，結(jié)構(gòu)化環(huán)境無人駕駛，有明確應(yīng)用背景、針對(duì)相關(guān)任務(wù)的無人駕駛技術(shù)已慢慢走向成熟，但對(duì)于實(shí)現(xiàn)完全自主無人駕駛技術(shù)，我們還面臨著十分艱難的挑戰(zhàn)。他認(rèn)為，應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，不僅需要在實(shí)驗(yàn)室里探討新方法，更重要的是把實(shí)驗(yàn)室中的理論研究成果與真實(shí)物理世界驗(yàn)證結(jié)合起來。
“5G＋AI”為智能車帶來邊緣計(jì)算
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目前，L4汽車的技術(shù)路線選擇主要有兩個(gè)，一是攝像頭視覺為主導(dǎo)，二是激光雷達(dá)為主導(dǎo)。無論是二維攝像頭，還是三維激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)，成像之后都需要依靠計(jì)算機(jī)視覺，需要AI賦能。相對(duì)于傳統(tǒng)計(jì)算視覺方法，在大數(shù)據(jù)與大計(jì)算能力的支撐下，視覺的感知智能方法帶來了場(chǎng)景、目標(biāo)、行為與檢測(cè)、定位、跟蹤與識(shí)別能力的大幅度提升。該方法目前基本可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛領(lǐng)域。深度學(xué)習(xí)方法，不僅有底層特征，還有中層特征、高層特征、局部特征和全局特征，所有這些特征都通過算法結(jié)構(gòu)從大數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)。“這是最本質(zhì)的問題。” 鄧志東舉例到，傳統(tǒng)計(jì)算視覺方法能達(dá)到70%～80%的識(shí)別率，而深度學(xué)習(xí)方法可以做到97%、98%，甚至99%。而人的識(shí)別率在97%左右。就是說，深度學(xué)習(xí)在視覺計(jì)算方面理論上可以達(dá)到甚至超過人的能力。“對(duì)某一個(gè)數(shù)據(jù)集來說，這種識(shí)別率變得基本可用。” 鄧志東強(qiáng)調(diào)。
多駕駛場(chǎng)景如何實(shí)現(xiàn)
“在結(jié)構(gòu)化、封閉化道路上做決策和規(guī)劃相對(duì)較容易，但是開放場(chǎng)景、有動(dòng)態(tài)障礙物的復(fù)雜場(chǎng)景，對(duì)智能車的自主決策和規(guī)劃還是非常大的挑戰(zhàn)。”吉林大學(xué)汽車工程學(xué)院教授高炳釗課題組在汽車控制領(lǐng)域已耕耘20多年，對(duì)模型預(yù)測(cè)控制在線優(yōu)化方法和手段在自動(dòng)駕駛各個(gè)環(huán)節(jié)中的作用頗有研究。高炳釗介紹說，人類駕駛員駕駛行為的基本原理是，先進(jìn)行道路預(yù)瞄和前方場(chǎng)景理解，再根據(jù)環(huán)境當(dāng)前狀況以及車輛所處狀態(tài)修整駕駛行為?；诖?，人類駕駛決策是優(yōu)化和調(diào)整的過程，從控制理論來看，駕駛具有分層架構(gòu)，首先需從感知信息到?jīng)Q策規(guī)劃和控制。其中決策涉及到與其他車輛、其他行人和智能體交互的多方博弈；規(guī)劃要滿足汽車的動(dòng)力學(xué)特性，節(jié)能經(jīng)濟(jì)性考慮等。決策規(guī)劃給出一個(gè)控制指令，車輛輸出進(jìn)一步影響周圍和行人，形成一個(gè)新環(huán)境，繼而提供新的感知信息。“模型控制就是在這樣的滾動(dòng)循環(huán)下做駕駛規(guī)劃和決策。” 高炳釗說。
多駕駛場(chǎng)景的特點(diǎn)在其開放性和復(fù)雜性。“比如在沒有車道線的情況下，很多指令性規(guī)則實(shí)際上不足以覆蓋實(shí)際需要，還有一個(gè)關(guān)鍵因素是中微觀駕駛行為對(duì)運(yùn)動(dòng)的影響。” 高炳釗解釋到，同樣是一個(gè)換道操作，采用不同完成時(shí)間和不同加速度，軌跡差距可以達(dá)到15米以上，這也對(duì)決策的計(jì)算量影響提出了要求。高炳釗團(tuán)隊(duì)提出的辦法是采用參數(shù)化決策方法提取主要運(yùn)動(dòng)量。比如動(dòng)作持續(xù)時(shí)間、縱向加速度、終端位置、側(cè)向加速度等一些關(guān)鍵物理量，提取它們的取值范圍，利用組合覆蓋多種不同程度的微觀駕駛行為。決策輸出最重要的關(guān)鍵參數(shù)是時(shí)間、縱向加速度和終端位置。這種決策結(jié)構(gòu)與人的駕駛行為很接近。在設(shè)計(jì)模型時(shí)，高炳釗團(tuán)隊(duì)首先提取時(shí)間、縱向加速度和終端位置作為第一層關(guān)鍵物理量，再用其他參數(shù)保證軌跡規(guī)劃合理，用不同終端約束匹配不同道路，在考慮動(dòng)力學(xué)特性的前提下，一定要使軌跡可行和光滑。“通過這樣的處理，可以比較快速地把決策和規(guī)劃問題求解出來。” 高炳釗表示，對(duì)于決策層，我們可以用在線優(yōu)化和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方式采取離線訓(xùn)練；對(duì)于規(guī)劃層，可以采用非線性模型預(yù)算控制做光滑軌跡的優(yōu)化和跟蹤控制。
突破無人駕駛大規(guī)模商用難點(diǎn)
談到制約無人駕駛技術(shù)實(shí)現(xiàn)大規(guī)模商用的主要難點(diǎn)，鄭南寧團(tuán)隊(duì)成員、西安交通大學(xué)博士陳仕韜表示應(yīng)是規(guī)劃和定位問題。從規(guī)劃角度來看，無人駕駛汽車在正常的結(jié)構(gòu)化道路上可以跑的很好，而面對(duì)非結(jié)構(gòu)化道路往往不能很好處理。這時(shí)候需要有更好的規(guī)劃幫助無人駕駛汽車適應(yīng)不同場(chǎng)景。從定位角度來講，目前有全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)等衛(wèi)星導(dǎo)航定位手段，但很多應(yīng)用場(chǎng)景并不具備GPS信號(hào)的良好條件，無人駕駛汽車也需要通過地圖或語義的方式確定其位置。鄭南寧團(tuán)隊(duì)所開發(fā)的無人駕駛系統(tǒng)中使用的定位模塊離不開多傳感器融合。“我們的融合方法不完全依賴GPS信號(hào)。” 陳仕韜表示，在各種場(chǎng)景下都能做到精確實(shí)時(shí)的位置輸出，是他們的最終目標(biāo)。當(dāng)前主流的定位方法，包括二維碼定位和磁感應(yīng)定位。二者現(xiàn)在已經(jīng)非常成熟地應(yīng)用于AGV小車技術(shù)。除此之外，GPS改進(jìn)方案也解決了GPS信號(hào)多路徑效應(yīng)等問題，這都可以提升定位精度，擴(kuò)大無人駕駛應(yīng)用場(chǎng)景。他們目前考慮的是，如何把GPS改進(jìn)方案綜合在一起，得到一個(gè)更加可靠的定位系統(tǒng)。
“現(xiàn)有的GPS改進(jìn)方案依然解決不了有地庫的場(chǎng)景或者林蔭道下有信號(hào)遮擋的場(chǎng)景。” 陳仕韜表示，slam算法雖然在室內(nèi)機(jī)器人上得到了成功應(yīng)用，但面對(duì)室外的復(fù)雜動(dòng)態(tài)交通場(chǎng)景，其計(jì)算復(fù)雜度會(huì)很大，實(shí)時(shí)性也無法滿足都滿足要求。所以，研究需要去結(jié)合兩者的優(yōu)勢(shì)。由此，鄭南寧團(tuán)隊(duì)希望構(gòu)建的基于多傳感器融合的濾波定位框架有如下幾個(gè)特點(diǎn)，首先要強(qiáng)調(diào)弱化GPS在整個(gè)系統(tǒng)中的作用。“我們不一味地依賴或否認(rèn)GPS，它好的時(shí)候我們?nèi)ビ茫缓玫臅r(shí)候我們也要及時(shí)地把它屏蔽掉。”其次定位需要是高頻率的，“我們希望無人駕駛汽車獲得的位置更新達(dá)到每秒100赫茲以上，所以我們也要通過一些融合濾波的方法提高定位的平滑性和實(shí)時(shí)幀率。” 陳仕韜接著說。鄭南寧團(tuán)隊(duì)提出的綜合一體化建圖與定位方案認(rèn)為，從宏觀上來講，無人駕駛汽車就是要在長(zhǎng)距離、長(zhǎng)過程的定位中不能有累計(jì)誤差，并且可以把綜合定位誤差控制在一定范圍內(nèi)。從微觀來看，具體到一個(gè)定位的實(shí)時(shí)位置應(yīng)是連續(xù)和平滑的。
“自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)要想真正落地，就必須獲得大數(shù)據(jù)、大計(jì)算能力、5G、云邊端自動(dòng)駕駛技術(shù)實(shí)施，以及核心零部件、高精度地圖、智慧城市、智慧道路、視覺認(rèn)知道路等的支撐。” 鄧志東表示，自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)的前景是美好的，不過我們還需要通過加速自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的全生態(tài)建設(shè)和技術(shù)融合探索，如此才能推動(dòng)自動(dòng)駕駛在中國(guó)的快速發(fā)展與產(chǎn)業(yè)落地。
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