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huang.wang
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发表于: IP:您无权察看 2017-8-11 17:52:37 | [全部帖] [楼主帖] 楼主

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汽车的出现从根本上改变了人们的出行方式,使出行变得更高效快捷,但随着汽车保有量的增加,所带来的交通、环境、能耗方面的问题也接踵而来,更安全更环保的驾驶方案成为各大厂商的研究方向之一。

近年来,人工智能技术发展迅猛,各行各业都不同程度引入了人工智能,而汽车行业有了人工智能的护航,更是如虎添翼,智能驾驶在短时间内就取得了极大的突破。下面让我们从智能驾驶的概念及发展历程智能驾驶的现状和分级无人驾驶的好处及应用方向以及智能驾驶未来的普及方向来看一下人工智能在驾驶方面所取得的成绩。


智能驾驶的概念及发展历程

汽车工业至今已有100多年的发展历史,第一代汽车诞生于1886年,随即取代了马车成为新一代的日常交通工具。

随着汽车的普及,汽车的形态及生产工艺也在不断进行突破,除了速度提升之外其安全性能也越来越受到重视,无论是被动安全还是主动安全,都有不断进行探索的先驱。随着汽车电子、通讯技术以及人工智能的发展,汽车俨然要成为下一代的移动终端,智能驾驶也在这一进程中不断发展。

所谓的智能驾驶,其定义是——根据自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作,让电脑可以在没有任何人类主动的操作下,自动安全地操作机动车辆。

对于大多数人来说,“无人驾驶”并不是一个陌生的词语,2015年谷歌公司的无人驾驶汽车就已经上路进行测试,随着这两年人工智能的兴起,国内也有越来越多的企业投身于智能驾驶行业。而事实上,智能驾驶并不是一个新兴的行业,无人驾驶汽车的研发在世界范围内已有相当长的历史。

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1956年,美国通用公司就开始了无人驾驶的研究并推出了概念性的产品,此后,世界各国在无人驾驶方向也不断努力着。2016年,人工智能技术取得了重大的突破,随着大数据和深度学习在智能驾驶领域的应用,无人驾驶汽车的研发速度也大大提高,在不到两年的时间取得了很多突破。

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智能驾驶的现状和分级

得益于大数据和深度学习的应用,现有的驾驶系统相比以前取得了很多突破。但自动驾驶体系尚未完全成熟,目前仍处于过渡阶段,在自动驾驶完全实现之前,ADAS技术作为自动驾驶的过渡阶段正在被广泛应用,下面就来了解ADAS技术的发展及应用。

ADAS(Advanced Driver Assistant Systems),即先进驾驶辅助系统,俗称主动安全系统。利用车上安装的各式各样的传感器,第一时间收集车内外环境数据,识别或侦测追踪静止的或行进中的人或物,从而能够让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险,以引起注意和提高安全性的主动安全技术。ADAS起到了预防和辅助的作用,紧急情况下在驾驶员主观反应之前由系统主动判断做出防御措施。

在硬件设施上,驾驶辅助系统主要由GPS和CCD相机探测模块、通信模块和控制模块等组成。其中,GPS和CCD相机探测模块通过GPS接收机接收GPS卫星信号,求出该车的经纬度坐标、速度、时间等信息,利用安装在汽车前部和后部的CCD相机,实时观察道路两旁的状况;通信模块可以发送检测到的相关信息并在相互靠近的汽车之间实时地传输行驶信息;控制模块可以在即将出现事故的时候做出主动控制,从而避免事故的发生。

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ADAS采用的传感器主要有摄像头、雷达、激光和超声波等,可以探测光、热、压力或其它用于监测汽车状态的变量,通常位于车辆的前后保险杠、侧视镜、驾驶杆内部或者挡风玻璃上。早期的ADAS技术主要以被动式报警为主,当车辆检测到潜在危险时,会发出警报提醒驾车者注意异常的车辆或道路情况。对于最新的ADAS技术来说,主动式干预也很常见。

功能上来说,ADAS里包含了许多不同的技术:ACC自适应巡航,AEB自动紧急制动,TSR/TSI交通标志识别,BSD/BLIS盲区检测,LCA/LCMA变道辅助,LDW车道偏离报警,LKA/S-LKA车道保持辅助,BA/CTA后向辅助等。这些功能能够很好的辅助驾驶人员安全驾驶,在运行过程中能根据传感器监测的数据实时作出判断,提前提醒用户采取相应的措施,减少事故和意外的发生。

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未来智能驾驶的发展方向,应该是从智能辅助系统开始,步步为营,循序渐进,慢慢降低驾驶过程中需要人类控制的比例,最后实现完全不需要人类进行操作的智能驾驶。

随着智能驾驶技术的不断更新,为应对汽车主动安全技术的爆发增长,业内根据其驾驶主体的不同制订了标准,关于自动驾驶的分级,主要有SAE(国际汽车工程师协会)标准和NHTSA(美国高速公路安全管理局)两个标准。目前,前者受到大多数业内人士的认可。

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从0级到5级,汽车工程师学会定义了六个级别的车辆自动化:

0级自动驾驶:人类驾驶员负责汽车工程师学会所称的“动态驾驶任务”的所有环节。“动态驾驶任务”是指控制车辆所采取的行动。可能有些系统(如自动紧急制动系统)会为司机提供帮助,甚至在特定情况下进行干预。但是,由于这些系统没有持续参与完成“动态驾驶任务”,因此它们还不能称为“自动化”系统。

1级自动驾驶是辅助驾驶系统,能持续提供转向或加速和制动控制,但只在限制条件和特定情况下提供。

自适应巡航控制系统被认为属于1级自动驾驶:该系统可控制加速和制动,从而使汽车在公路上与前方车辆保持一定距离,但人类驾驶员仍然需要负责驾驶中的所有其他方面。

2级自动驾驶也是辅助驾驶系统,但既提供转向,也提供加速和制动控制,同样是在限制条件下提供。由于人类驾驶员需要定时干预,该级别的自动驾驶程度仍然不高。特斯拉最初的Autopilot虽然是比较先进的一个系统,但被认为属于2级自动驾驶系统。

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3级自动驾驶是我们开始进入实际自动驾驶的级别。该级别的自动驾驶是“有条件的自动驾驶”,这意味着只有在一定条件下自动驾驶系统才能运行。但一旦开始运行,汽车就完全自动驾驶。

3级与2级自动驾驶的差异在于自动驾驶的程度:系统运行时,人类驾驶员通常无需进行干预,但仍需在一定程度上保持警惕,以在系统提示需要人类接管时介入。

4级自动驾驶属于“高度自动驾驶”。一般来说,我们使用4级自动驾驶来描述完全自动驾驶的系统。除了某些特殊情况,一般无需人类干预。

依靠特殊地图工作的自动驾驶汽车(如目前正在研发中的大多数汽车)属于4级自动驾驶:只要是有地图的地方,这类汽车都能实现完全自动驾驶,而无需人类干预,但并非在任何地方都能自动驾驶。

5级自动驾驶属于完全自动驾驶:只要是人类能够驾驶的地方,该类型汽车都能驾驶。只要有可通行的道路,这种车能去任何地方,任何时候都无需人类驾驶员干预。

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目前市面上所有的车型都至少达到了1级,配有基本的技术帮助,如ESP电子稳定性控制等等基本的技术性帮助,而特斯拉Model S这样市面上能够买到的所谓“自动驾驶”的汽车,也仅仅只达到了2级。目前最先进的谷歌公司正在试验的没有方向盘的自动驾驶原型车,是最接近5级标准的智能汽车。

前文所提到的ADAS,目前所处的层面也是2级,但ADAS作为智能驾驶发展中承上启下的一环,有着十分重要的地位。从这里往后继续发展,将逐渐由车代替人作为的驾驶主角,因此ADAS技术是通向自动驾驶道路的关键和基础,也是未来智能驾驶的一个基石。


无人驾驶的好处及应用方向

汽车缩短了世界的距离,大大减少了出行所占用的时间,让我们变得更自由,从方方面面开阔了人们的视野。但它的负面影响也很明显,汽车破坏了我们的环境,毒害了我们呼吸的空气,并以更直接残酷的方式夺走我们的生命。无人驾驶之所以会给汽车行业带来如此大的变革,是因为无人车带来的影响是空前的。

研究表明,在增强高速公路安全、缓解交通拥堵、减少空气污染等方面,无人驾驶会带来很大的改善。

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1、增强高速公路安全

高速公路事故是全世界面临的重大问题。在美国,每年估计有35000人死于车祸,在中国这一数字约为260000人。日本每年高速公路事故死亡人数为4000左右。根据世界卫生组织统计,全世界每年有124万人死于高速公路事故。

据估计,致命车祸每年会造成2600亿美元的损失,而车祸致伤会带来3650亿美元的损失。高速公路事故每年导致6250亿美元的损失。美国兰德公司研究显示,“在2011年车祸死亡事故中39%涉及酒驾。”几乎可以肯定,在这方面,无人车将带来大幅改善,避免车祸伤亡。在中国,约有60%的交通事故和骑车人、行人或电动自行车与小轿车和卡车相撞有关。在美国的机动车事故中,有94%与人为失误有关。

美国高速公路安全保险研究所的一项研究表明,全部安装自动安全装置能使高速公路事故死亡数量减少31%,每年将挽救11000条生命。这类装置包括前部碰撞警告体系、碰撞制动、车道偏离警告和盲点探测。

2、缓解交通拥堵

交通拥堵几乎是每个大都市都面临的问题。以美国为例,每位司机每年平均遇到40小时的交通堵塞,年均成本为1210亿美元。在莫斯科、伊斯坦布尔、墨西哥城或里约热内卢,浪费的时间更长,“每位司机每年将在交通拥堵中度过超过100小时。在中国,汽车数量超过100万辆的城市有35个,超过200万辆的城市有10个。在最繁忙的市区,约有75%的道路会出现高峰拥堵。”中国私家车总数已达1.26亿辆,同比增加15%,仅北京就有560万辆汽车。

DonaldShoup的研究发现,都市区30%的交通拥堵是由于司机为了寻找附近的停车场而在商务区绕圈造成的。这是交通拥挤、空气污染和环境恶化的重要原因。“在造成气候变化的二氧化碳排放中约有30%来自汽车”。另外,根据估算,在都市中有23%~45%的交通拥堵中发生在道路交叉处。交通灯和停车标志不能发挥作用,因为它们是静止的,无法将交通流量考虑其中。绿灯或红灯是按照固定间隔提前设定好的,不管某个方向的车流量有多大。

一旦无人车逐渐投入使用,并占到车流量比较大的比例,车载感应器将能够与智能交通系统联合工作,优化道路交叉口的车流量。红绿灯的间隔也将是动态的,根据道路车流量实时变动。这样可以通过提高车辆通行效率,缓解拥堵。

3、减少空气污染

汽车是造成空气质量下降的主要原因之一。兰德公司的研究表明,“无人驾驶技术能提高燃料效率,通过更顺畅的加速、减速,能比手动驾驶提高4%~10%的燃料效率。”由于工业区的烟雾与汽车数量有关,增加无人车的数量能减少空气污染。一项2016年的研究估计,“等红灯或交通拥堵时汽车造成的污染比车辆行驶时高40%。”

无人车共享系统也能带来减排和节能的好处。德克萨斯大学奥斯汀分校的研究人员研究了二氧化硫、一氧化碳、氮氧化物、挥发性有机化合物、温室气体和细小颗粒物。结果发现,“使用无人车共享系统不仅节省能源,还能减少各种污染物的排放。”全球约车巨头公司发现,在美国大多数城市车辆出行中几乎有50%是多乘客拼车。在全球范围内,这一数字为20%。无论是传统车,还是无人车,拼车的乘客越多,对环境越好,也越能缓解交通拥堵。改变一车一人的模式将能大大改善空气质量。

虽然优点众多,但是就目前来看,因为安装了摄像头、雷达、激光雷达和人工智能系统,无人车的最初成本会很高,普通消费者难以接受。无人车可能会先进入特殊群体,比如企业和某些特殊行业将是早期消费群体。最有可能采纳无人车的行业包括约车、巴士、出租车、快递车辆、工业应用,以及为出行的老年人和残疾人士提供服务的行业。

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1、公共交通

无人车将成为公共交通系统的重要选择。国内厂家计划几年后商业推广无人驾驶汽车,将首先在中国城市试运行。目前一些国内厂商已经获得几个地方监管部门的批准,在事先确定的路线进行试验,希望在不远的将来推出这类车辆。一些城市还在考虑将某些街区划定为无人驾驶专区。在30或40个街区将不再出现人驾汽车和无人车同时存在的现象,无人驾驶出租车和共享出行车辆将提供全部交通服务。城市规划部门将进行区域优化,为无人车服务。

一项来自德克萨斯大学奥斯汀分校的关于分享无人车(SAV)的研究表明,“每辆SAV可以取代约11辆常规汽车,运营里程可以增加10%以上”。这意味着,基于车辆分享的约车能够减少大量常规驾驶车辆,减少交通压力。

2、快递用车和工业应用

快递用车和“列队”卡车将是另一个可能较快采用无人车的领域。在线购物和电子商务网站快速兴起,给快递公司带来利好。人们喜欢在网上订购物品(如食品、货物和服务),几小时就能送货上门。中国电商2015年销售总额达到5900亿美元,很多产品承诺同日送达。这促进了电动车和卡车快递。

2015年,中国电商规模比2014年增长33%。卡车占美国机动车行驶里程的5.6%,但是却占交通死亡事故的9.5%。因此,在经济效益和避免人员伤亡方面,无人车可以创造不少增加值。大型卡车成本通常超过150000美元,安装摄像头和感应器成本效益比较高,因为相比之下,小轿车的自身成本原本就很低,在无人驾驶初期因为成本的限制难以实现大规模推广。

3、老年人和残疾人

在老年人和残疾人这两个消费群体中,无人车已经开始大规模应用。由于身体条件的限制和视力原因,这两类人都面临出行困难,因此智能车辆能给他们带来不少好处。美国老龄人口到2050年预计超过8000万,占总人口的20%。届时,老龄人口将是目前的两倍,他们中有三分之一将面临出行困难。

中国也面临同样的情况。到2050年,中国老龄人口预计将占总人口的33%。而在日本,到2060年,65岁及以上人群将占总人口约40%。残疾人的市场也很庞大。例如,在美国,约5300万成年人有残疾,占成年人人口的22%左右。约13%的美国成年人有出行障碍,约4.6%的成年人有视力障碍。

这些有关老年人和残疾人士的庞大数据为无人车提供了现成的市场。这两类群体都重视独立,无人车可以让他们自由出行,无须依靠朋友、家人。因此,老年人和残疾人对无人车的问世持积极态度。


智能驾驶未来的普及方向

智能驾驶作为人工智能的一个重大应用发现从来就不是某一项单一的技术,它是众多技术的整合。它需要有算法上的创新、系统上的融合,以及来自云平台的支持。无人驾驶序幕刚启,业内人士预计无人驾驶的使用和普及会在未来的几十年内实现。

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1、无人驾驶的黎明:现在—2020年

现今已有无数人投身于无人车领域,长期积累的科研结果及工程进步都致力于将无人驾驶在2020年成为现实。人工智能是无人驾驶的核心,但是无人车是一个相当复杂的工程系统,需要众多技术的融合与精确配合,其中包括以下几方面。

(1)算法:算法部分包括传感,用来从采集到的传感器原始数据中提取有意义的信息;定位,用来精确地控制无人车的行驶方向;感知,用来理解车辆的周边环境,并为车辆的出行与到达提供安全可靠的规划。

(2)客户端系统:这部分由操作系统和硬件系统组成,将配合算法部分以满足实时、可靠、安全、绿色能耗的要求。

(3)云平台:这部分提供离线的计算和存储功能以支持测试不断更新的算法、产生高精度的地图及大规模的深度学习模型训练。

2、混合模式的时代:2020—2040年

我们即将进入混合模式的时代:2020—2040年。

在这20年间,传统的人为操控汽车及无人车将共存。考虑到每一辆机动车的使用寿命是10~15年,我们可以预见这一人为驾驶/无人驾驶的情况将持续至少20年。早期的无人车被设计为能够理解并能处理传统的面向人为驾驶的交通系统。

随着无人驾驶的普及,交通系统将逐渐演化为对无人车更友好的模式,交通灯、Lanes及StopSign将进一步装备在路感应器,以更好地辅助无人驾驶。此外,无人车之间的通信将急剧增加,因此能够更好地完成行驶过程中车辆的动态协调。在这一背景下,持续产生的大量数据将推进AI算法的持续修正与进步。

3、无人驾驶时代:2040年以后

到2040年,预计所有的汽车将完全转变为无人驾驶模式,今后人为驾驶会成为一件罕有的事情,甚至于由于缺乏足够的安全性被判定为非法行为。

届时,我们将迎来全新的交通生态系统,在这个生态下,所有的车辆都是集中控制模式。基于无人驾驶的自动交通运输将像供电、供水一样,成为日常生活中的基础设施。得益于改进的导航系统及传感器对路面和车辆老化状况的检测,传统汽车行驶中的交通事故由现在的每年超过百万起降低至几乎零事故。

当然,正是因为无人驾驶驱动的公共交通对资源的有效共享与分配,整个城市的交通系统只需要较少量的汽车便可以正常运行。一方面能源的使用效率将被极大程度地提高,另一方面将大规模地替代使用新能源,因此,传统化石燃料造成的空气污染将被大规模地降低。

让我们共同期待智能驾驶时代的到来吧。




我超级酷,但是如果你回复我的话我可以不酷那么一小会儿。


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