一文看懂2017年自动驾驶,这份成绩单及格吗?

发布者:平静心境最新更新时间:2017-12-31 来源: eefocus关键字:自动驾驶 手机看文章 扫描二维码
随时随地手机看文章

让我们一起来回顾自动驾驶车辆在2017年的几个重要发展…


随着越来越多自动驾驶车辆在今年上路,也有更多人开始注意这些车子,可以确定的是,它们不再是新鲜产物。


但这些自驾车在进行公开驾驶测试时也暴露了一些基本弱点,最重要的是,尽管它们具备严格遵守道路交通规则的能力,在理解与它们分享道路的人类驾驶行为方面,这些自驾车展现的天赋不高。或许如同Linley Group资深分析师Mike Demler所言:“你如何能把一个机器人编程为具备人类的常识?”


毋庸置疑,我们在2017年看到了几起被大肆宣传的、非致命的自动驾驶车辆事故。


在2016年由美国麻省理工学院(MIT) AgeLab与新英格兰汽车记者协会(New England Motor Press Association)进行的一项消费者调查显示,约3,000位受访者在被问到对自动驾驶车辆有没有兴趣时,有近一半(48%)表示他们不会想买一辆完全不必自己驾驶的车子;这些受访者不喜欢失去控制权的感觉,也不信任科技、认为自动驾驶车辆不安全。


简而言之,大多数非工程背景的消费者对自动驾驶技术存疑、或者不信任。不过科技厂商与车厂并未因此却步,他们显然不太在乎消费者的接受度,也不期望消费者购买大量自动驾驶车──至少在短时间内;汽车厂商决定先把“人机信任”问题放在一边,留待日后处理。


车队才是重点!


而现在看来,“下一件大事”是由拥有并负责营运这些自动驾驶车辆的“车队”,他们看到具备强大潜力的自驾车商业模式;今年包括Waymo、Uber、GM、Ford等等厂商,都明确表示了会将车队服务做为自动驾驶车辆的主要市场。

 

GM 旗下的智能手机应用程式Cruise(来源:Cruise)


技术顾问公司Vision Systems Intelligence (VSI Labs)创办人暨首席顾问Phil Magney表示:“我们在今年已经看到先进驾驶辅助系统(ADAS)与其他感测器等适合Level 2自动驾驶车辆应用之技术的逐步进展,但是Level 4自驾车呢?它们的进展速度比产业界一年前所预期的更快。”


市场研究机构IHS Markit的车用资通讯娱乐与ADAS市场研究总监Egil Juliussen也同意以上说法,特别是“Waymo已经悄悄地在(无人驾驶车)市场上领先,跑在所有人前面;”他指出,Waymo有足够的信心让全自动驾驶车辆开始在美国亚利桑那州凤凰城(Phoenix)的公开道路上行驶,而且车上不需要负责安全的人类驾驶,这是自驾车在2017年的重要里程碑之一。


接下来让我们一起来回顾自动驾驶车辆在2017年的几个重要发展…


1. 真正“无人”驾驶!
车上没有配置负责安全监控的人类驾驶员的自驾车已经在公开道路上进行测试──这是Waymo执行长John Krafcik在不久前透露,该公司自10月中已经开始于亚利桑那州以其自动驾驶多功能休旅车,进行无人类驾驶的道路测试。


而且Waymo正大胆地计划“早鸟体验者”方案,邀请一般民众免费体验这些无人驾驶车辆;Waymo的最新举措显示该公司对其软硬体技术进展的增强信心,也显示该公司对提供付费车队服务、与Uber和Lyft等共乘服务竞争的强烈兴趣。

2. 当自驾车遇上人类驾驶
Linley Group的Demler表示,自驾车在2017年学到的很重要一课是证明了“安全性是最重大的挑战;只预估科技能避免多少事故是不够的。”


在2017年我们看到几件发生在公开道路上的自驾车事故,虽然都无人伤亡、只是车辆损伤,而且大多数案例中有关当局都判定过失是与自驾车碰撞车辆的人类驾驶,但有几起事故开始让专家们检验关于自动驾驶车辆的“作为与不作为”;一辆Uber所属自动驾驶车在亚利桑那州Tempe发生的事故就是一个案例。

 

一辆Uber的自动驾驶Volvo SUV在美国亚利桑那州发生碰撞而翻覆(来源:ABC 15)


Demler形容,Uber的这起事故是每天都可能会发生的情况,并非特殊案例:“在应该根据情况反应并即时行动的时候,自动驾驶车辆在技术上还是会遵守交通规则;”总之他认为Uber自驾车的编程并没有纳入所有优良人类驾驶都具备的“防御驾驶”(defensive driving)技巧。


在美国拉斯维加斯发生的Navya自动驾驶接驳车碰撞事件也是类似的案例,该辆自驾车是跟在一辆缓慢倒车的货运卡车后面,然后“很有耐心地”停在原地直到被卡车撞上;警方判定事故责任在于货运卡车,但后来专家们质疑为何自驾车只是停在原地不动,为何不会按喇叭提醒货车驾驶?

Demler表示,现在似乎就是因为自驾车知道所有书上的交通规则,所以能免责,但是“我们需要考量日常情况来开发驾驶行为标准,特别是针对那些交通规则可能没有规定,但人类能以常识来评估与安全驾驶(大多数情况)的状况;”但:“如何能把一个机器人编程为具备人类的常识?”这个问题在2017年还没有答案。


3. Intel与Nvidia间的战火升温
在2017年,产业界看到了两大自动驾驶车辆平台供应商Intel (即Mobileye)与Nvidia之间,针对自家自驾车AI处理器效能表现的刀光剑影;在即将于1月举行的2018年国际消费性电子展(CES)期间,Intel预计将发表一款结合EyeQ 5与低功耗Atom晶片,还有其他包括I/O与乙太网路连结等硬体功能的自动驾驶车平台。

 

 

Intel执行长Brian Krzanich 在洛杉矶的一个车展上介绍Mobileye EyeQ5处理器与Nvidia竞争产品Xavier的性能比较(来源:Intel)


IHS Markit的Juliussen 表示,虽然他不能确定这两家大厂之间的战争会如何发展,但他看见Nvidia的DrivePX平台具备一定的优势;他指出Nvidia利用其DrivePX平台,已经较深入AI导向的自动驾驶车辆开发者阵营。而一旦已经大举投资某个平台,特别是软体程式设计师与系统设计师已经建立了相关知识,就很难转用另一个平台,除非有非常好的理由。


在此同时,Nvidia也率先建立了以DrivePX为中心的、快速成长的生态系统;车厂Toyota在2017年的几项重大宣布都是采用DrivePX平台启动其先进自动驾驶系统。在Intel这厢,该公司发言人表示他们也已经在建立生态系统,也有数个重要合作伙伴,只是不能公开名单。


4. 百度平台想成为“自动驾驶车辆的Android”
中国在2017年成为自动驾驶平台战场上的焦点之一,因为百度在自驾车(以及AI)领域的影响力看来只会不断增加──百度在今年夏天发表了开放源码自动驾驶平台计划“Appollo”,到目前为止已经有73家公司加入该计划,包括中国领导车厂如奇瑞、长安汽车、长城汽车,以及多家美国科技厂商与德国汽车业者,如Nvidia、Intel、Microsoft、Ford、Delphi、Continental、Bosch、Daimler、Velodyne与TomTom等。


NXP也在不久前宣布加入百度Apollo平台,将提供包括毫米波雷达、V2X、安全与连结相关半导体元件,以及车用技术开发经验。值得注意的是,Apollo平台并不只是要发展中国本土的自驾车产业,TomTom与Microsoft加入该平台是为了在中国以外市场提供服务。

 

 

百度已经准备好以开放源码自动驾驶车辆平台大杀四方(来源:百度)


Apollo计划还有另一个方面,是一笔15亿美元的资金,由百度与长江产业基金(Yangtze River Industry Fund)共同建立,将在未来三年投资超过100个自动驾驶开发专案。

市场研究机构IHS Markit的车用资通讯娱乐与ADAS市场研究总监Egil Juliussen认为,百度的Apollo计划是直接参考了Android的剧本,为自动驾驶车辆提供从云端服务、开放源码软体平台,到本地化的感测器融合与硬体参考设计等等支援;利用Apollo的硬体参考设计平台,合作伙伴们想必能很快着手开发自家的应用程式。
而因为百度的参考设计平台目前是以Nvidia的DrivePX为基础,Juliussen指出:“你可能会以为Nvidia占据优势,但这并不代表百度的平台不会导入其他方案,因为Intel也是Apollo计划的成员之一。”

 

 

自动驾驶车辆产业相关厂商之间的合纵连横(来源:EE Times)


在2017年,自动驾驶车辆产业被证明是一个错综复杂的伙伴关系网路,其中Nvidia、Intel与Waymo扮演要角,他们各自建立的伙伴关系比起其他厂商更牢固了一些;不过百度拥抱开放源码平台的策略,有可能改变市场局势。百度将在1月举行的2018年国际消费性电子展(CES 2018)发表Apollo 2.0,号称能让自驾车执行简单的都市道路驾驶。


5. Intel/Mobileye为自动驾驶车辆建立“安全模型”
以隶属Intel旗下的Mobileye在10月份发表了一篇技术论文,详细说明如何以一套正规的数学公式,确保自驾车以审慎负责的态度上路行驶,且不会引起交通事故;该论文指出自驾车只要遵循一套由产业界与政府主管机关预先明确定义的规则,就只会在“安全”的框架内运行而不会成为肇事主因。


针对此论文,市场研究机构The Linley Group资深分析师Mike Demler认为有“误导”之嫌,不应该用“我们的自动驾驶技术不会导致交通事故,我们也可以告诉你为什么”的这种方式来赢得大众信任;但EE Times采访了学界专家,他们则是盛赞该公司坚持到底、迎战在自驾车领域最棘手的问题。

 

 

Mobileye提出能借由正规数学公式确保自驾车不会引发交通事故(来源:Mobileye)


不过学者们也提醒,公式方法与数学证明的优点在于它们在原则上是可以被证明是正确的,缺点则在于“它们总是需要基础性的假设,而且那些假设可能在现实世界是不成立的;”因此产业界首先需要讨论的事情,不只是定义什么方案对系统来说是恰当的,还有那样的方案对现实世界来说是否合理。


6. Waymo惊人的模拟自动驾驶里程数
Waymo在10月发表了一份安全报告,成为自动驾驶车辆开发商争相参考的虚拟路线图,该报告的部分细节显示了该公司已经领先业界有多远距离──Waymo在报告中提到了如何设计其自动驾驶软硬体,以及如何测试车辆。


IHS Markit的Juliussen在阅读过Waymo报告后指出,该公司方案与其他自动驾驶车辆竞争最大的不同,是他们以软体观点来设计自家感测器系统,而在经过8年的自动驾驶软体开发之后,Waymo已经拥有比其他对手更高的眼界,这种模仿Apple、与软体紧密结合的能力,是传统汽车业者大多缺乏、也难以复制的。


更值得注意的是,Waymo利用自家测试方法取得差异化,该公司的安全报告指出,他们在实际道路上的测试已经达到850万英哩(约1,368公里);不过Juliussen指出,道路测试里程数不是重点,而是将实际道路测试结果导入模拟环境,让自驾车软体在其中练习的里程数。

Waymo在安全报告中指出,该公司将自动驾驶车辆在实际道路上遇到的最具挑战性状况化成虚拟场景,让自动驾驶软体能在模拟环境中练习;而自驾车软体会有任何改变或是更新,都会先在模拟环境进行严格的测试才布署于车队。Waymo在2016年的模拟自动驾驶里程数为25亿英哩,也就是一天800万英哩,该数字到2017年增加至一天1,000万英哩。

 

 

 

 

自动驾驶模拟环境的运作方法(来源:Waymo)


Juliussen认为这令人印象深刻:“因为在模拟环境之中,他们专门测试最困难的状况;”The Linley Group的Demler也认为,透过累积更多实际驾驶里程数来让机器学习常识是不实际的,而是需要大量借镜现实世界案例的模拟测试,以及根据一般安全常识来开发自动驾驶车辆标准:“不过要实现后者,产业界还有很长一段路要走。”


整体看来,Juliussen认为Waymo在自动驾驶车辆开发的进展上是业界第一名,而第二名是GM (该车厂在2016年收购了自动驾驶车辆软体开发商Cruise),Ford则是落后距离稍远的第三名(该车厂在2017年2月收购自驾车AI方案开发商Argo)。


7. Level 4自驾车跑不了太远──仍受限于地理与天气条件
尽管Waymo的自动驾驶车辆技术进展超前,该公司的开发成果仍仅能列为Level 4自驾车,而非Level 5;根据美国汽车工程师学会(SAE)的定义,Level 4自动驾驶车辆是在“有限度条件”下、驾驶人可以不需要注意车辆行驶安全,例如塞车的车阵中或是某个划定区域,但在那以外,驾驶人若不能取回控制权,车辆就会安全地终止旅程。


Waymo的报告则明确指出,该公司的自动驾驶车辆仅行驶于“经过营运设计的场域”(operational design domain),其设计条件包括地理环境、道路种类、速限、天气、营运时间,以及当地交通法规;Waymo坦承,这种经设计的场域可能会“非常受限制”,例如是低速限的单一固定路线,或是私人园区(如科学园区),而且需要在白天、气候优良的状况下。

 

Waymo的自动驾驶车辆仅能行驶于“经过营运设计的场域”(来源:Waymo)


Waymo在报告中解释,他们的自驾车乘客不能选择在经过批准之地理范围外的目的地,而其自驾车软体也不会建立“地理围栏”以外的行驶路线;如果其共乘服务的顾客要求的是在那之外的路线,Waymo会派出的是人类驾驶计程车而非自驾车。


而当然Waymo会继续扩大其营运场域范围,并积极测试各种恶劣天气状况,例如不同程度的下雪天;据了解该公司从2012年就开始进行寒冷气候条件测试,并宣布其自驾车在今年冬天开上了美国密西根(Michigan)州的道路。Waymo执行长Jon Krafcik表示:“我们的自驾车将在雪地、湿滑与结冰路面上累积更多实际行驶经验。”


关键字:自动驾驶 引用地址:一文看懂2017年自动驾驶,这份成绩单及格吗?

上一篇:车厂与后装市场的疲劳驾驶检测预警系统亮出高招
下一篇:2017年自动驾驶7大重要事件,离商用还有多久

推荐阅读最新更新时间:2024-05-03 02:13

汽车区域架构的演变历程
随着汽车市场的不断发展,消费者对于车辆数字化功能的需求不断增加,例如自动驾驶、连接性、电气化和共享出行等。为了满足这些需求,汽车制造商需要不断更新软件、融入数字生态系统,并提供即时访问车载和车外数据的能力。 第五代架构引入了区域控制器和中央计算单元,可以简化软件堆栈和功能部署,整个汽车行业在设计方面存在显着差异。 ● 第五代架构的最大优势在于为车企提供了简化ECU能力: ◎ 促进安全的无线 (OTA) 更新:大量ECU导致更新方面的瓶颈和复杂性,从而带来安全性、可靠性、法规遵从性和数据真实性方面的挑战。区域架构提供了整合的解决方案,对于更新失败时的回滚也具备重要意义。 ◎ 硬件和软件的解耦:解耦提供了加快开发时间的潜力,实
[嵌入式]
汽车区域架构的演变历程
从L3到L5,自动驾驶的进阶之路
自动驾驶无疑是汽车行业为用户描画的一张“大饼”,能够手离方向盘,将开车这种枯燥乏味且极具风险的“力气活儿”变成一种享受,太有诱惑力了。 但现实是,吆喝了很多年,我们似乎离真正的自动驾驶还有相当的距离。如果你找个业内人士聊聊,他可能会列举出从技术到安全,从商业模式到法律法规等一系列苦衷,借此来向你说明自动驾驶的“路漫漫其修远兮”。但是理由再多,趋势在那儿,面对这个人人都在为之而奋斗的终极目标,恐怕是有条件要上,没有条件创造条件也要上。但是这条路究竟应该如何走,如何走得更顺,就需要一个合理的规划了。 其实从技术上来讲,实现自动驾驶一直面临着一个扩展性的问题,因为自动驾驶的终极目标是根据分级、分阶段实现的,而不是一步到位
[汽车电子]
从L3到L5,<font color='red'>自动驾驶</font>的进阶之路
全球首个自动驾驶卡车上牌,无人驾驶时代来了?
通常来说,汽车的车牌都不会是人们注意的方向,因为在现代人们的眼中这就像是一件买车后的附赠品一样。然而,戴姆勒旗下梅赛德斯-奔驰现任二把手沃夫冈-伯哈德(Wolfgang Bernhard)和内华达州州长布赖恩-桑多瓦尔(Brian Sandoval)日前却因为一块具有历史意义的车牌而出现在了同一个场合中。当时他们联手拿着这块长方形的车牌供媒体界人士肆意拍照,而这块车牌则是全球首块颁发给自动驾驶卡车的车牌。 据悉,此次将获得这一车牌的是一辆在戴姆勒18轮集卡上经过深度改装的“Freightliner Inspiration”车型,该车型可以在安全、高效和环保的理念下自动完全长途运输的工作。   “市场对于这一代的卡车有着非常
[嵌入式]
挡风玻璃后安装的的激光雷达,为自动驾驶车供实时3D地图
苹果公司于 2020 年 3 月提交了一份关于车载激光雷达设备的专利申请,该设备设计用于安装在车辆挡风玻璃后面,可为自动驾驶汽车提供实时 3D 视觉。 1. 把激光雷达装上手机 在今年苹果发布会上,iPhone 12 正式面世。与基本机型相比,iPhone 12 Pro 和 iPhone 12 Pro Max 的后置摄像头除了多一枚长焦镜头,还增加了一颗 LiDAR。 苹果搭载的激光雷达采用索尼研发的 ToF 图像传感器,该传感器是基于 CMOS 技术的单光子雪崩二极管(SPAD)阵列,由于索尼拥有深厚的 CMOS 图像传感器功底,可以将 ToF 图像传感器的量产成本降低,以满足消费电子近距离的深度感知需求。
[嵌入式]
挡风玻璃后安装的的激光雷达,为<font color='red'>自动驾驶</font>车供实时3D地图
苹果自动驾驶项目披露:2个多月发生16起碰撞
3月23日,苹果目前正在美国加州积极推进自动驾驶汽车项目,最新公开数据表明苹果招募了更多的测试司机。 根据macReports的统计数据,目前苹果测试的自动驾驶汽车数量为67辆,相比较上次报告并未提升。而测试司机数量从196人增加到201人。 同时,新报告指出苹果的自动驾驶汽车项目于上月发生了一起轻微的交通事故,为此苹果加大了测试团队的规模,目前团队人数已经超过200人。 不过,与其它友商自动驾驶测试项目相比,苹果发生的交通事故次数要明显低出不少。 例如,自2023年1月13日起至今,谷歌WAYMO已发生227起碰撞事故,通用CRUISE为203起,而苹果总事故数量仅为16次。但需要说明的是,在测试车辆方面,苹果也
[汽车电子]
自动驾驶还未摆脱人类
「它经常会在不合适的时机进行变道,但如果你想拨一把方向盘救个急,它还会和你较劲,非常危险」,「整个过程就像看着自己孩子开车一样,干着急还提心吊胆,搞得压力很大」…… 这里的「它」正是特斯拉 Autopilot 。之前美国《消费者报告》(Consumer Reports)曾报道称,更新后的 Autopilot 具备了自动变道的功能,车主可以选择在变道时不进行任何提醒,完全交由机器来抉择。但试驾编辑们在体验后却纷纷吐槽了它。 特斯拉 Autopilot 一直以来都争议不断。一边说它是新手们的福音,杜绝事故的好帮手,另一边却有人抨击它是事故的罪魁祸首。这套系统带来用户体验升级的同时也因为频发的安全事故而备受关注。 不可否认的是,特斯拉
[机器人]
瑞萨与Airbiquity合作推出汽车解决方案,为自动驾驶提供无线
全球领先的先进半导体解决方案供应商瑞萨电子株式会社(TSE:6723)与网联车服务的全球领军企业Airbiquity®近日宣布,双方合作推出安全、高性能的车载解决方案可实现无线更新,助力高级辅助驾驶系统(ADAS)、车联网(V2X)及面向未来的自动驾驶应用。 为即将到来的自动驾驶时代,两家行业领军企业强强联手,在瑞萨电子的高性能、低功耗R-Car H3车载计算平台上集成了Airbiquity的OTAmatic™云端OTA软件和数据管理服务交付的解决方案。基于符合ISO 26262 安全功能(FuSa)标准的R-Car H3 SoC的综合解决方案,为强大、高效和安全的汽车计算平台带来了具有高度针对性和可扩展性、按需定制的OT
[汽车电子]
自动驾驶系统(ADS)的开发过程
开发接口 除了功能之外,还必须关注自动驾驶系统(ADS)的开发过程。下面简要概述调试功能,这些功能用于电子控制单元(ECU)的初始开发,以启动和运行它。 事件记录部分则概述了从道路检索数据以服务于开发、功能改进和记录事件数据的其他用途。由于行业已经在汽车安全联盟中就这些方面达成一致,因此这里介绍了他们的工作。 调试功能 一些非侵入式的测量可以使用硬件进行,而其他的需要软件并带来开销。系统必须支持数据的“辅助”(非ADAS)使用。 概念上(如果不是物理上)应该有许多一致且不干扰的数据探针(或端口):应用程序的原始使用、数据记录器、调试接口和信息娱乐系统。 传感器数据和应用程序状态在检查方面是不同的。传感器数据源自处理器外部,
[嵌入式]
小广播
最新嵌入式文章
何立民专栏 单片机及嵌入式宝典

北京航空航天大学教授,20余年来致力于单片机与嵌入式系统推广工作。

换一换 更多 相关热搜器件
电子工程世界版权所有 京B2-20211791 京ICP备10001474号-1 电信业务审批[2006]字第258号函 京公网安备 11010802033920号 Copyright © 2005-2024 EEWORLD.com.cn, Inc. All rights reserved