自动驾驶浅谈

这种论调是当前的主要论调,该论调认为自动驾驶发展尚待探索而前景未知。

这种论调也是当前的论调之一,该论调基本否定自动驾驶系统的发展意义,认为机器永远无法超越人,自动驾驶中的认知无法突破而决策可能永远为零,自动驾驶系统举例真正应用还差距甚远。其论据包括,Google的自动车在过去一年时间里,发生了272起需要“人工干预”的错误情况。如果人不及时抢过控制权,不少情况会出现车祸。在如此简单的条件下,还需要如此多的人工干预。如果环境稍微复杂一些,自动车恐怕就完全不知所措了。此外,现有自动驾驶测试意义不大,因测试环境具有“特殊关照”性,即由于Google的自动车身上有着明显的标志,行人和其它驾驶员看到它,其实都有点提心吊胆的,不敢轻举妄动,怕它犯傻撞了自己,这也变相的降低了自动车的环境复杂度。一旦Google把车身上的标志去掉,大家看不出来谁是自动车,不对它们进行特殊的关照,我行我素,事故率恐怕就上去了。

自动驾驶概述

自动驾驶汽车,是无人地面载具(Unmanned ground vehicle)的一种,具有传统汽车的运输能力。作为自动化载具,自动驾驶汽车不需要人为操作即能感测其环境及导航。

依据“谁在做、做什么”的理念,2016年美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)提出正式的自动驾驶五等级分类系统:

等级0:即无自动。驾驶随时掌握著车辆的所有机械、物理功能,仅配备警报装置等无关主动驾驶的功能也算在内。

等级1:驾驶人操作车辆,但个别的装置有时能发挥作用,如电子稳定程式(ESP)或防锁死刹车系统(ABS)可以帮助行车安全。

等级2:驾驶人主要控制车辆,但系统阶调地自动化,使之明显减轻操作负担,例如主动式巡航定速(ACC)结合自动跟车和车道偏离警示,而自动紧急煞停系统(AEB)透过盲点侦测和汽车防撞系统的部分技术结合。

等级3:驾驶人需随时准备控制车辆,自动驾驶辅助控制期间,如在跟车时虽然可以暂时免于操作,但当汽车侦测到需要驾驶人的情形时,会立即回归让驾驶人接管其后续控制,驾驶必须接手因应系统无力处理的状况。

等级4:驾驶人可在条件允许下让车辆完整自驾,启动自动驾驶后,一般不必介入控制,此车可以按照设定之道路通则(如高速公路中,平顺的车流与标准化的路标、明显的提示线),自己执行包含转弯、换车道与加速等工作,除了严苛气候或道路模糊不清、意外,或是自动驾驶的路段已经结束等等,系统并提供驾驶人“足够宽裕之转换时间”,驾驶应监看车辆运作,但可包括有旁观下的无人停车功能。(有方向盘自动车)

等级5:驾驶人不必在车内,任何时刻都不会控制到车辆。此类车辆能自行启动驾驶装置,全程也不须开在设计好的路况,就可以执行所有与安全有关之重要功能,包括没有人在车上时的情形,完全不需受驾驶意志所控,可以自行决策。(无需方向盘自动车)

自动驾驶系统通常有一个非常经典的、模块化的流水线。首先是感知模块(perception stack),该模块将地图、三维传感器、二维传感器中的信息给到「世界模型」(world model),世界模型将上述信息,汇总在一张地图中,理解每一个时刻不同的物体相对于路面、道线等的位置,预测下一刻的可选路径都有哪些。随后是规划或决策模块(planning model),该模块内容分层级或粗细度,例如决定走哪一条车道,是否要暂时占用对向车道完成超车,车速应该设定为多少等。最后是控制模块(control module),该模块操纵所有的控制器,有高层的控制器(比如电子稳定系统 ESP),也有最基层的控制器(比如控制每一个轮子进行加速和刹车的控制器)。

自动驾驶汽车的展示系统可追溯至1920年代及1930年代间,而第一辆真正的自动化汽车1977年诞生于日本筑波机械工程实验室。当前,还没有完全不需要人类监督的自动系统可用即L5系统可用,并且随着一些与自动驾驶系统有关的事故的发生,公众对自动驾驶系统的信任、相关法律法规的完善也亟需解决。

自动驾驶发展争议

围绕公众对自动驾驶系统的信任,对自动驾驶系统的发展存在三类论调。

(一)

积极肯定

这种论调出现在自动驾驶系统出现早期。当时,人们热烈讨论自动驾驶技术,对这“科幻般”的技术充满了憧憬、好奇甚至恐惧。Google也放言:“自动车很安全,人类是糟糕的驾驶员。” 而很多人也不假思索就接受了这种观点,以为自己不久以后就会被自动车所代替。

(二)

中庸探索

这种论调是当前的主要论调,该论调认为自动驾驶发展尚待探索而前景未知。

在技术方面,相关人士认为,在自动驾驶系统的感知、决策、执行三模块中,执行问题不大,但感知是瓶颈,而决策尚有很大差距。当前,自动驾驶领域的各类测试基本围绕感知与决策模块进行。在感知领域,虽然元宇宙作为数字孪生地球通过提供虚拟空间可能大大降低自动驾驶测试的成本、时间及风险,例如,谷歌旗下的RonoTaxi公司Waymo就曾经通过输入0.1亿英里的真实路测数据,完成了150亿英里的仿真路测,然而,基于自动驾驶本质上是把人的生命托付给机器,而虚拟世界的测试数据未必与真实世界切合,故自动驾驶发展前景有待探索。在决策领域,完成决策需要完成车辆检测、三维视觉重建、物体检测及分类、物体运动估计等任务,但基于不确定性推理(reasoning under uncertainty),完成上述任务需要准确评估人类感官或者车辆传感器拿到的数据中必然包含的不确定性,并兼顾「最小化风险」和「完成任务」,但现有的人工智能系统尚不能拜托不确定性约束。

在哲学方面,自自动驾驶系统出现,相关道德困境从未被突破,自动驾驶交通事故中无法避免的那些人员附带伤害不仅仅是个技术问题和法律问题,它还是一个社会合作的伦理问题,是各种算法的组合,也是开发者和监管者当前必须考虑的道德困境。

(三)

悲观否定

这种论调也是当前的论调之一,该论调基本否定自动驾驶系统的发展意义,认为机器永远无法超越人,自动驾驶中的认知无法突破而决策可能永远为零,自动驾驶系统举例真正应用还差距甚远。其论据包括,Google的自动车在过去一年时间里,发生了272起需要“人工干预”的错误情况。如果人不及时抢过控制权,不少情况会出现车祸。在如此简单的条件下,还需要如此多的人工干预。如果环境稍微复杂一些,自动车恐怕就完全不知所措了。此外,现有自动驾驶测试意义不大,因测试环境具有“特殊关照”性,即由于Google的自动车身上有着明显的标志,行人和其它驾驶员看到它,其实都有点提心吊胆的,不敢轻举妄动,怕它犯傻撞了自己,这也变相的降低了自动车的环境复杂度。一旦Google把车身上的标志去掉,大家看不出来谁是自动车,不对它们进行特殊的关照,我行我素,事故率恐怕就上去了。

总之,该论调认为,现在人们对于自动车技术的关注、热情比较盲目和浮夸,有些类似文化大革命、“大跃进”年代的思维方式,认为不应瞎折腾自动驾驶技术,而应做点脚踏实地、在短期内能够见效、改善人们生活的东西。

自动驾驶发展浅见

笔者认为,应客观、辩证地看待自动驾驶系统及其发展前景。

首先,应肯定自动驾驶系统在帮助人类摆脱枯燥、简单、重复工作并提高工作效率效果等方面的积极性,并对其相关技术发展持客观态度。

其次,对自动驾驶系统的应用领域不应盲目夸大,对相关技术发展也不应过于乐观,从而不当浪费资源。据此,笔者认为,自动驾驶系统可能更适宜应用在相对固定或密闭的领域且对感知尤其决策技术要求不高的领域,比如地铁运行领域,据悉,11 月 23 日,由中车长客股份公司设计,在天津电力机车公司生产装配的天津地铁 6 号线二期车辆近日完成组装、静态调试工作,这正与笔者的认知不谋而合。

作者:张苹香,北大纵横特聘合伙人

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页面更新:2024-04-17

标签:驾驶人   论调   车道   模块   车辆   等级   领域   环境   汽车   系统

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