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匠心独造,“物”测未来|美仪超声波液位计新品发布会 回放

智能驾驶系统开发的*目标是成为“AI驾驶员”

2021年03月29日 10:19:32      来源:TechWeb.com.cn      阅读量:17评论

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导读:3月27日消息,2021中国智能汽车创新发展论坛暨汽车之家智能汽车评价体系发布会上,驭势科技负责人叶凌峡发表了主题演讲。

  3月27日消息,2021中国智能汽车创新发展论坛暨汽车之家智能汽车评价体系发布会上,驭势科技乘用车自动驾驶负责人叶凌峡发表了《行之无拘无束,心方驾驭未来——智能驾驶系统的演变与挑战》主题演讲。
 
  叶凌峡对智能驾驶系统的演变、面临的挑战,以及智能驾驶路线及方案进行了分享。
 
  他表示,智能驾驶系统是不断演进的。从技术角度来看,智能驾驶系统分为感知、决策和执行。从场景来看,将从特定场景到限定场景再到开放场景。与此同时,智能驾驶的需求也在发生改变,即从为驾驶员服务转为出行服务。
 
  当前,L2级高级驾驶辅助驾驶水平的ADAS系统已经成熟,L2级高级驾驶辅助驾驶水平的自动驾驶也逐步量产。L3级有条件自动驾驶+AVP的全套智能驾驶系统也将面世。
 
  叶凌峡认为,软件定义汽车是未来的发展趋势。对于智能驾驶系统的开发来说,*目标是把这个系统作为AI驾驶员,相当于能够替代人完全掌控这辆车。
 
  以下为驭势科技乘用车自动驾驶负责人 叶凌峡的演讲实录:
 
  非常荣幸能够来到汽车之家和各位嘉宾、专家们一起探讨智能驾驶系统的发展。今天,我将从四个方面来和大家一起探讨智能驾驶的发展及定义,智能驾驶系统的演变、面临的挑战,以及智能驾驶路线及方案。
 
  当前,*汽车行业正在经历百年以来最深刻的变革。我们如何定义智能驾驶系统,按照美国汽车工程学会规定,自动驾驶分为L0-L5六个级别。L0级别是指没有任何自动驾驶功能,L1和L2为高级驾驶辅助驾驶水平,L3是指有条件的自动驾驶,即司机可在特定条件下双手离开方向盘,L4和L5则分别指高度自动驾驶和完全自动驾驶。L5级自动驾驶是智能汽车发展的*状态。
 
  对于L3级别的有条件自动驾驶来说,是驾驶辅助和自动驾驶的分界线。从某种角度来说L3级别也是自动驾驶,但从另外一个角度来说,它在驾驶过程中又离不开驾驶员的监控,所以我们把它作为分界点,直到L5级才能真正地称为全自动驾驶。
 
  对于智能驾驶系统的演变,从功能来讲,最早的智能驾驶系统实际上只是一种带有预警性的、不能对车辆进行控制的系统,比如说我们的主动碰撞预警(FCW),车道偏离预警(LDW)辅助泊车等。随着功能的演进,我们会看到车辆上会安装车辆进行控制系统,如自动巡航(CC)、自动紧急制动(AEB),接下来演进到自适应巡航(ACC)、车道保持系统辅助(LKS)、自主定义泊车。最后,合起来将实现超级巡航、再到L3级有条件自动驾驶,以及L4级高度自动驾驶。
 
  从智能驾驶系统技术的演进来看,智能驾驶系统分为感知、决策和执行。在感知上用到视觉、毫米波雷达、激光雷达、超声波、GPS,这都可以作为感知能力。对于决策来说,需要做到融合、定位和车辆控制常规规则的判断。这就是处理大脑,从原理单处理器的模式往未来的预控制器模式在演进。执行层面来讲,则需要具备车辆纵横向控制。
 
  从智能驾驶系统场景来看,主要是从原来的特定场景到限定场景再到开放场景进行演变的。特定场景一般指封闭园区或者是一些*的道路,这个*的道路可以理解为港区物流,很多是用磁钉在走。到限定场景,这是应对L3级有条件自动驾驶,会让L3级有条件自动驾驶在高速道路上行进。最后,我们会发展到真正的开放道路,也就是城区道路。
 
  接下来,我们关注自动驾驶需求演进,即原来的自动驾驶系统是为驾驶员服务,如今则是变成为出行服务。原来关注驾驶过程,怎么把驾驶变得更轻松或者更安全,这是自动驾驶系统原来的目标。后来会关注驾驶结果,如自动驾驶系统会把我送到哪里,我要到哪里办事、上班或者是娱乐。但是我肯定不会关注你怎么驾驶,你的驾驶情况是什么样。
 
  下面来探讨一下智能驾驶系统面临的挑战。首先是技术,谈了这么多智能驾驶系统,我们对智能驾驶系统还是存在一些不放心的状态,为什么?
 
  实际上是因为我们的技术是有缺陷的,这些缺陷在什么地方?*是感知能力。也就是说智能驾驶系统现在花了大量的精力在感知上面。因为如果一个车辆不能感知到周边的环境情况,它就是一个瞎子,一个瞎子怎么把自己的路线行驶好,所以感知能力是重中之重。但是现在的感知系统是有缺陷的。比如说,毫米波雷达虽然不会漏报,但是会误报,只要探测到的物体都会反馈给系统,所以很有可能产生偏差。如此前特斯拉发生的事故,实际上都是来自于摄像头不能完整识别目标产生的,比如说它把一个大卡车的车箱识别不出来,它漏报了物体所以导致了误判。这就意味着,在感知层面,无论是摄像头、毫米波雷达还是激光雷达也好,它们都存在一定的技术缺陷。只有当感知能力达到一定程度的时候,才能实现更好的融合,进而保证它们对外界感知的准确性和安全性。
 
  第二,学习能力。对于系统来说,我们在设计一套智能驾驶系统的情况下,会把驾驶经验赋予智能驾驶系统,但是我们的经验是否足够,遇到特殊的情况智能驾驶系统能否继续前行?想要实现这一目的,就应该给智能驾驶系统赋予一个学习能力,这是我们需要关注的一点,也是一个挑战。
 
  第三,执行能力。当我们想要这辆车实现左、右、前行、倒退的驾驶操作,但是车辆却不听你的指令,该怎么办?所以说,对于车辆的执行能力的强弱也是智能驾驶系统的挑战之一。
 
  其次,智能驾驶系统还面临着法规的挑战。智能驾驶系统能否真正的面世,让每个客户都能够用上,法规是很重要的。这里就要求法规具有标准化,明确产品是怎么定义的,安全要求有何标准等。
 
  再次,是服务上的挑战。智能驾驶系统有它的特殊性,究竟要怎么维护它,如何进行技术支持都需要我们进行探讨,并且在这过程中,我们不断迎接新的挑战。
 
  更为关键的是,想要实现全自动驾驶,外部建设也有很重要的需求。比如说道路的规范性、智能交通设备的完善程度、5G技术的发展等等。
 
  说完智能驾驶系统的演变和面临的挑战后,接下来针对智能驾驶系统的行业路线和方案给大家做一个介绍。
 
  当前,L2级高级驾驶辅助驾驶水平的ADAS系统已经成熟,L2级高级驾驶辅助驾驶水平的自动驾驶也逐步量产。L3级有条件自动驾驶+AVP的全套智能驾驶系统也将面世。
 
  目前毫米波雷达加上摄像头成为智能驾驶系统配制的主流,随着技术的成熟,激光雷达也会大量的进入到量产装备。
 
  此外,数据采集也越来越被各家所重视,智能驾驶系统企业都致力于设计具备多种影子模式的数据闭环系统。然后是可以不断向上演进的技术架构,成为智能驾驶系统的发展方向。
 
  那么,什么是智能驾驶系统完整解决方案呢?它将基于智能驾驶云平台,同时以5G技术为依托,提供“门到门”的出行解决方案,具备自主泊车、记忆泊车、高速路自主*等功能,甚至还有RoboTaxi系统,将未来智能驾驶系统得以实现。
 
  对于电子电气架构的演变,我们总结了一条,从简单到复杂再到简单,为何这样说呢?
 
  首先,在处理能力有限的情况下,处理器就是一个单处理器,即一个ECU,到后来会发展到预控制器能处理很多的功能。但是为了保障系统是否安全,需要提供一些冗余的能力,可能我会把它分散到各个单处理器上面,分担一部分处理能力。所以说,整个电气处理架构的发展都在探索中。是否是处理能力很强的预控制器,就能把所有的功能实现,还是要把预算风险,失效风险做一个分散,还可能有待探讨。
 
  此外,集中化的管理,这一点毋庸置疑。从特斯拉的应用来看,它会把相对集中的功能放到对应的预控制器中,进而完成整套系统的实现。这一点也获得各大厂商的认可,现在之所以预控制器的发展越来越普遍,是因为大家都有集中化管理的需求。
 
  另外是软件地位的变化,软件定义汽车是未来的发展趋势。我们可能看到的趋势是硬件标准化、软件差异化,只有通过这样的方式,才能实现各家厂商的灵活性配制和差异化的卖点。
 
  最后是升级能力,可以说没有OTA升级的智能汽车,可能不会受到大家的关注。
 
  针对智能驾驶系统在国内的发展趋势,在这里做一个总结。时间节点大致从2009年起,国内厂商就开始了ADAS系统的研发,到2011年,有了少量搭载ADAS系统的车辆上市。在2016年,对ADAS系统来说,很多国内厂商的车辆上都已经实现配制了。到了2020年,具备L2级别高级驾驶辅助驾驶水平的车辆已经大量上市。按照目前各大厂商的规划,会在2023年推出相关的L3级有条件的自动驾驶。对于L4级高度自动驾驶的普及化,我们想可能会在2025年以后。
 
  对于智能驾驶系统的开发来说,我们的*目标是什么?是把这个系统作为AI驾驶员,相当于能够替代人完全掌控这辆车。有了它的存在,不管是物流也好、出行也好,只需要关注你的目的地就行了。
 
  原标题:驭势科技叶凌峡:智能驾驶系统开发的*目标是成为“AI驾驶员”
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