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5GAI 是打开完全靠谱自动驾驶的正确方式吗?| CCF-GAIR 2019

雷锋网新智驾按:7 月 12 日 -7 月 14 日,2019 第四届全球人工智能与机器人峰会(CCF-GAIR 2019)于深圳正式召开。峰会由中国计算机学会(CCF)主办,雷锋网、香港中文大学(深圳)承办,深圳市人工智能与机器人研究院协办,得到了深圳市政府的大力指导,是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流博览盛会,旨在打造国内人工智能领域极具实力的跨界交流合作平台。

5GAI,是自动驾驶正确的打开方式吗?

其实,在没有 5G 高可靠低时延的网络环境下,单车的智能化可以实现自动驾驶,不过,汽车产业发展趋势不仅是智能化,也向网联化发展。当大家探讨的内容从单车扩展到整个汽车产业乃至泛交通时,网联化就显得非常重要。

此外,自动驾驶只是整个智能交通中的一个环节,未来的交通出行不仅涵盖车辆,还包括道路、基础设施、交管设施、交通规划、交通数字化平台以及各类基于交通的应用等,当需要大交通中各组成部分有机联动时,网联化是必不可少的,其中不少场景下对高可靠、低时延、大带宽的无线网络是刚需,此时 5G 网络就能派上用场。

中智行技术副总裁兼技术委员会轮值主席张振林告诉雷锋网,自动驾驶仅仅依靠单车智能会有比较大的局限性,例如交通流量比较大且车速较快的高速公路等复杂场景,单车智能在复杂道路环境的感知和实时决策中挑战很大,5G 的应用会打破这些局限。举例来说,车辆利用自身的传感器可能无法保证对交通信号灯进行 100% 准确的判断,但是利用基于 LTE 或 5G 的 V2I 技术,交通信号灯把灯光信号以无线信号的方式发给周边的车辆,确保自动驾驶汽车准确了解交通信号灯的状态。

而 5G 对于自动驾驶意义重大,大多数自动驾驶先行者发布的产品聚焦于单车智能,单车智能或许能够实现高度的自动驾驶功能。然而,未来基于 5G 的网联化的加持,进一步让 V2P、V2I、V2V、V2N 等多路通信协同以及高精度定位能力同时可以实现,在很大程度上加强单车智能的感知、决策、控制。

值得注意的是,成立一年多的中智行是首家将自主品牌的车用来作为 L4 级别无人驾驶车队的主力车型的公司,利用红旗品牌的车型打造了一个 L4 级无人驾驶的车队,并且将 5GAI 的技术应用到其中。目前,这个项目也在中国的多个地方开始了路测。

5G 如何推动自动驾驶?

5G,正让自动驾驶变得更可靠,也为产业带来更多想象。

基于高带宽、低时延的特性,5G 能够支持高清视频回传、4K 视频远程互动、云网融合等场景,在解决现有交通指挥问题的同时,5G 全服务能力也能为多行业提供高精度定位服务,助力建立人与人、人与车、车与路侧设施、车与网络的智能通信系统。

6 月 6 日正式开启 5G 商用,当日工信部向中国电信、中国移动、中国联通、中国广电发放首批 5G 商用牌照。毋庸置疑的是,5G 催化了自动驾驶的普及。

通过 5G 无线通讯网络,智能驾驶可以实现人、车、路、云的低延时,高稳定性的物网联架构。让 "V2P、V2I、V2V、V2N 等多路通信同时进行 " 成为可能。

基于 5G 网联技术,网联感知将给予车辆更高的安全性,网联 OTA 会增加乘用车自动驾驶系统的更新速度,网联自动驾驶与手机终端结合将给网约车推广助力,网联自动驾驶车队给自动驾驶进入物流的垂直的应用实现阶段性突破。

张振林直言,5G 商用时间表提前,车联网产业创新日趋活跃,面临广阔的市场发展前景,同样 5G 的商业化应用,自动驾驶汽车将是最早的应用场景之一。

现阶段,主流的自动驾驶技术主要依赖于 AI 和单车智能,但遇特殊情况,如特殊天气,由于传感器性能的局限,车的识别就会受限,这些局限就给车带来了一定的安全风险。

对于这种情况,5G 技术的介入,就提供了良好的解决方案。张振林表示,5G 技术与自动驾驶技术的结合,能够实现车与路、人、车等万物互联,让每辆车都成为信息的接收者、转发者和处理者。

此外,利用 V2X 技术,在 5G 的保障下,可以进行超视距的感知,这是单车智能无法做到的。同时还可以实现高精度和低成本的感知 , 并提升车辆的安全性。

虽然 5G 是自动驾驶技术的催化剂,但自动驾驶的量产落地依然要依托 AI 技术。

最新技术进展:超强感知、边云车控

中智行成立时间较短,只有一年多的时间,但其定位很明确,它要做得是以自动驾驶为基础的共享出行服务,以此切入市场为城市建立智能便捷的交通管理系统。

谈到共享出行服务,不得不提的是 Waymo 去年就正式官宣推出无人车出行平台。Waymo 被公认为是全球自动驾驶技术研发最为领先的企业,该公司已经测试了上千万公里,前不久已经展开了无人出租车无人出租车服务。

面对与 Waymo 的光环实力,张振林坦然道,差距不可怕,作为后进者,中智行把目光投向了 5G,以此在行业中找到自己的切入点并追赶对手,希望以特色路线实现换道超车。

和传统厂商注重无人驾驶汽车落地不同,中智行和 Mobileye、Waymo 一样,主要是提供出行技术服务。

换言之,它直接从 L4 级别的无人驾驶切入,虽然目前整车厂大都选择 L3,但 L4 可以更好的和出行商业模式相结合。

在技术路线上,中智行提出了将 5G 和 AI 融合在一起,也是基于安全性的考虑。

作为感知定位器件,可靠性和安全性是首要考虑因素。因为,感知的任务是理解自动驾驶车的周围环境,除了定位跟地图有关,像障碍物检测,运动目标跟踪,红绿灯识别,道路标志识别,车道线检测都是感知的任务。

但目前的无人驾驶大多以 AI 技术基础,核心的感知模块容易受环境影响而增加驾驶的不安全因素。

因此,中智行从底层技术上融合的 5G 和 AI,可以将二者渗透至无人驾驶技术的感知、智能规划、云地精图、边缘车控、系统安全等各个方面。覆盖更多场景、弥补路测数据的不足,从而提升算法、算量和算力,加大出行的安全保障。

此外,中智行还推出了以激光雷达为主、视觉为辅、多传感器融合的自动驾驶感知技术,结合自采厘米级高精度地图和定位,以数据驱动,仿真和路测结合,全方位确保自动驾驶汽车的安全性。

目前,大多数公司做的是单纯的 AI 驾驶,其中在数据融合方面包括前融合和后融合,都是依赖于单车所安装的传感器,例如激光雷达、毫米波雷达、摄像头等,通过一定的数据融合,实现时间的同步、位置的对齐,以及物体的检测。

但是在超强的感知方面,中智行是在这些传感器的基础之上,增加了 5G 的 CPE,以及 5G 无线传感器,不仅可以实现视距内的感知,也就是传感器能检测到的感知,还增加了非视距感知,这样可以实现 360 度非视距、盲区,全天候,全时域的感知。

值得注意的是,它们所感知的范围不仅依赖于本车辆的感知,其他车辆上的传感器数据也可以为我所用,以此实现感知共享。

如上图所示,最左边传感器为车载传感器,张振林认为,根据卫星定位系统,可以有更精准的位置以及时间,作为输入,然后将摄像头、激光雷达、毫米波雷达等产生的图象数据、点云数据以及目标位置和速度等,结合我们从 5G 接受过来的交通信号灯信息,路边单元发来的车辆信息以及 V2I、V2P、人、车等信息融合起来,最后通过云计算最终得出一个更加精准的交通信号的识别,障碍物检测和障碍物追踪。

其实,控制的原理就是有控制有输出,同时受到反馈并不断修正。而中智行就是把所有其他车辆的智能传感器结合起来,从而实现更加精准的感知。

边云车控方面,中智行的路线是将 5G 云控和边云车控结合在一起,最终只有一个目的,实现一个安全、舒适的控制。

首先在云端车控上,张振林表示,控制对象可能来自于多个不同的来源,可能来自于控制中心,也可能来自于周边车辆,可能来自于路边单元,甚至包括用户,中智行提供的是出行服务,我们会根据控制的输入来控制需求的来源。

其次在边缘车控上,中智行将所有的控制请求集中起来,传送到车端,包括在车上接收到的规划轨迹、定位信息、以及底盘反馈,然后对车辆的横向和纵向进行控制,对车载设备进行控制,对整个车辆的安全进行安全监控和底盘的控制。

但上面所说的是一个被动式感知,那么如何做主动式控制?

张振林认为,我们将高精度地图实时更新和路面情况实时反馈的信息发到车辆上,同时提前对悬架做出调整,当然我们做这些的目的是为保证出行更加安全和舒适。

总结来看,目前让自动驾驶成为 5G 标准应用场景的观念已形成,未来自动驾驶不仅仅是单个车辆的智能化,更要扩大到整个泛交通领域,车辆与周围所有实体的交互必不可少,从这个角度来看,5G 是实现未来更好自动驾驶的必要条件。

对于中智行来说,凭借 5G 技术在中国的领先发展势头,利用 5G 和 AI 相结合,在行业中找到了自己的立足点。不过 2021 年才开始试运营点的中智行,也不是那么轻松。

以上内容由"雷锋网新智驾"上传发布 查看原文

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