别让“黑科技”沦为鸡肋自动驾驶仍存多重难题

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别让“黑科技”沦为鸡肋 自动驾驶仍存多重难题

“2017年12月2日,一声令下,深圳的无人驾驶公交车正式上路了……这是中国首次,全球首例在开放的道路上进行无人驾驶.今天开始,当你在深圳搭乘公交时,看到驾驶位是空的,方向盘还会自己动,千万不要再惊讶……”本月初,一篇名为《别了司机!刚刚深圳打响第一枪!》的自媒体文章在网络上广泛传播.

虽然紧接着深圳巴士集团就用三个关键词——有人驾驶、试验线路、只针对特定人群开放,对该文章内容做了澄清,同时表示“无人驾驶的实现,仍停留在功能和技术层面”.这场博人眼球的闹剧背后所反映的自动驾驶“乱象”,还是引起了业界的深思.

“可以看到,当前社会对于自动驾驶有两种截然不同的态度,一种是盲目的乐观,就像深圳阿尔法巴智能驾驶公交上路,部分媒体描述的那样;另一种则是过分的悲观,觉得要实现汽车自动驾驶完全不可能.”日前,沃尔沃汽车亚太区研发总监顾剑民博士接受盖世汽车采访时表示.

“但我的态度是‘谨慎的乐观’.什么意思?就是说业界如果想在未来3~5年之内,实现全场景的无人驾驶,或许不太可能,但这并不等于未来5年或者10年仍做不到.”顾剑民认为,研发自动驾驶是一个循序渐进的过程,行业可以先从某些特定场景的自动驾驶或者特定功能的自动驾驶做起,然后再逐步扩展到全场景的自动驾驶.如果一开始就瞄准完全的自动驾驶,不仅法律不允许,技术方面也难以达到要求.

　传感器总会有局限性 自动驾驶一定需要v2x

如果从谷歌自动驾驶汽车雏形2009年被曝光开始算起,业界大规模研发这项“黑科技”已经有了八年的时间.期间,经过无数次的思想碰撞和技术创新,业界对于自动驾驶汽车应该怎样去架构、究竟需要什么样的技术,已经有了比较明确的答案,即汽车自动驾驶系统主要包括感知、决策和控制三个层面,这其中任何一个环节出现差错都难以实现汽车自动化和智能化.

正是有了这样的方向指引,目前业界对于自动驾驶的技术研发重点,也主要是围绕这三个方面展开.譬如感知方面,为了让自动驾驶汽车能够拥有像人一样甚至“超人类”的环境感知能力,在行车途中准确获取车辆周边的环境信息,企业们纷纷给汽车装上了摄像头、毫米波雷达乃至激光雷达等传感器,充当汽车的“眼睛”.事实证明确实可行,谷歌无人车、特斯拉的上路就是很好的例子,抛开自动驾驶不谈,这些传感器的“加身”,确实会让汽车的性能大大提升,实现更高水平的安全驾驶.

“但若就自动驾驶而言,光靠车辆本身的传感器难以实现,因为传感器总会有局限性,即使加上高精度地图.”一个很明显的案例是发生于2016年5月的特斯拉model s致命事件,作为全球第一起因自动驾驶而致死的事故,这起车祸的原因之一就是特斯拉自动驾驶系统在明亮的阳光下,没有监测到白色的半挂拖车,从而导致两车相撞.虽然后来特斯拉对系统进行了多次升级,传感器技术也有了新的突破,传感器的局限性依然存在,甚至被业界奉为最佳解决方案的激光雷达,在雨雪雾等极端天气下,性能也会大打折扣.

“从这一点上来讲,要实现真正的自动驾驶,特别是l4以上的自动驾驶,没有v2x技术,是难以成功的.”而有了v2x技术,不仅可以弥补当前各种传感器在辅助驾驶过程中的功能缺陷,对于很多人存疑的汽车“听觉”技术,其实也是一种补充.

“如果类比现在人类驾驶员开车的状态,听觉在驾驶过程中也很重要,可以帮助驾驶员听清车内车外的各种警报声音.”那么怎么补齐自动驾驶汽车在这一块的技术“短板”呢?顾剑民认为,基于dsrc或者lte-v的v2x技术,能够让自动驾驶汽车在有其他特殊车辆靠近时,提前知晓并进行避让,而这也将是未来汽车“听”方面的主要需求,至于内部的警报声,则可以通过can总线形成信息闭环.

　从小概率事件到市场 自动驾驶仍存多重难题

据波士顿咨询公司预计,到2035年,全球无人驾驶汽车的销量将达1200万辆,其中超过四分之一将在中国出售.毋庸置疑,在全球汽车产业智能化、自动化大潮下,未来汽车产品的形态之一必然是自动驾驶,而中国则将是自动驾驶的主战场.正因为如此,当前几乎所有主流车企都在积极开展自动驾驶相关研发,加速这项“黑科技”的量产落地.

不过,正所谓“理想很丰满,现实很骨感”,即使是现在,各大车企、各行各业针对自动驾驶已经进行了无数次的技术迭代,v2x也取得了明显进展,要实现量产仍存多重难题.其中技术方面,据顾剑民透露,目前主要有两大技术难点.