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三大阻碍 专家解读自动驾驶为何难实现

资讯来源:临沂汽车网 编辑:admin 发布时间:2019-09-02 07:00:11 阅读:751

  [临沂汽车网 行业] ?人工智能(AI)时期已经降临,这项技巧实在从90年代开端就一直走向成熟。现现在,阿尔法狗(AlphaGo)又轻松击败了人类最强围棋大脑,顶尖电竞团队打Dota也败给了AI,并且永远不成能再翻盘。主动驾驶能够说是人工智能利用最大、最典范的场景,然而为何主动驾驶汽车的发展却一波三折。

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『清华大学车辆与运载学院长聘副教学李升波』

  日前,在第六届国际智能网联汽车技巧年会(CICV 2019)上,清华大学车辆与运载学院长聘副教学李升波称,一个AI算法利用在手机上实在是比拟轻易实现的,然而利用在汽车上,一旦把保险性、节能性、流利性以及舒服性等请求加上去,这个挑衅就已经是成倍的增加了。

  主动驾驶汽车的事实如何,又面临哪些实际题目呢?李升波从主动驾驶汽车“感知”、“决议”跟 “履行”三个层面分析了主动驾驶发展所面临的挑衅。

  感知层的挑衅

  感知层,实在是要解决汽车“我在哪里”的题目。目前,个别采取摄像头、毫米波雷达、激光雷达、GPS、IMU(惯性丈量单元)等来实现。摄像头是当前利用人工智能算法的中心零部件,摄像头重要有四大义务:图像分类、目的的定位、目的的检测跟 语义宰割。

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  李升波称,目前所采取的主流方式是深度学习神经网络来实现上述义务,实践上不题目,但在实际利用中题目比拟大。一方面,当汽车须要去辨认更多的车辆、行人、自行车以及途径标记等目的的时候,无论是人工智能的练习深度仍是推中断才能都有所欠缺。例如,神经网络须要大批的数据标注,1500万张图片须要5万多名工程师消耗2年时光才干实现,但这才标注了20多品种型,而途径环境需要却远超这个数据。这还不包含激光雷达、毫米波雷达等传感器所须要标注的数据,况且除了数据标注工作外,还要加上保险性跟 正确性等方面的请求。

  此外,实际驾驶场景中还有歹意样本的诈骗性。李升波举例称,本来是熊猫的样本图片中参加百分之一的“噪声”,体系就将其辨认成了金丝猴。而这样的“噪声”烦扰在事实中太多了,神经网络在抗衡歹意样本的时候才能会变得十分懦弱。

  决议层的挑衅

  决议,在狭义上实在是指主动驾驶的“大脑”依据汽车“看到”的环境信息,给出汽车的驾驶策略。目前,在园区等简略的关闭场景下,主动驾驶体系决议比拟“完善”,但在城市工况下却不尽然。

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  李升波例举了一个颇具事实象征的例子,测验主动驾驶汽车决议是否完善最直接的方法就是,“让一辆主动驾驶汽车从清华大学校门口跑到五道口,假如不出题目,那就算过关了,这是最好的测试场景。”

  不外,主动驾驶汽车在事实中很难通过十字路口,这就须要更加进步的人工智能决议跟 把持体系。李升波称,现今在“清洁”的场景下做决议没题目,然而像中国途径状态的庞杂性就太高了,行人的随机性太强,还有碰瓷的题目又该如何解决呢。

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  别的一类是跟驾驶员相干,98%的驾驶员在驾车时其驾驶行动集中在4种模式:急行、超车、跟车、换道。但从研讨的角度来说,驾驶行动有多少百种,固然前面4种驾驶模式笼罩了所有驾驶行动的98%,但剩下的2%却同样跟保险亲密相干。李升波称,人在驾驶时是一直改良的,但当前决议模块却达不到这样的程度。能够看出,人工智能还须要一直进化才干利用在汽车范畴。

  履行层的挑衅

  排在感知、决议之后,就是履行的题目,也就是汽车的活动题目。狭义上来说,主动驾驶汽车须要解决标的目的盘(转向)、油门/刹车(制动)两个题目,可能实现纵向跟 横向的同时把持,这也就基础到达了L3级主动驾驶(L3与L2最基本的差别在于L3实现了纵向跟 横向的把持)。

  不外,李升波同样以为当前汽车活动也不“完善”。一方面是,传感器有“噪声”、履行器有误差、变速车轮非线形。在一般的路况较好的途径上活动把持是不题目的,然而在极限状况下还达不到。

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  别的,假如主动驾驶要实现贸易化,卡车编队把持是一个主要的贸易化利用场景。而在卡车编队中,有时候为了节能须要把卡车间的间隔把持在4-5米,而这种精度的活动把持已经回升了一个量级。(文/临沂汽车网 鲍彬斌)

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