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关于无人驾驶汽车存在问题的拟解决方案

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关于无人驾驶汽车存在问题的拟解决方案

 

贾瑞清, 孙稚媛, 张尚生

 

(中国矿业大学(北京) 机电学院,北京100083)

 

  摘要:无人驾驶汽车是通过车载传感系统感知道路环境,自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。虽然完全实现自动驾驶的道路是漫长而曲折的,充满了危险性,但是随着人工智能、控制技术的发展以及各国政府政策的扶持,无人驾驶必将迎来蓬勃发展。无人驾驶不仅只是节约人类花费在驾驶上的精力并且提高生活品质及效率,最终目标是建立智慧城市、智能交通的规划。介绍了目前国内外无人驾驶汽车的主要应用情况,总结了无人驾驶汽车所面临的技术难点与存在问题,提出了未来无人驾驶汽车的可能应用场景及技术和伦理道德问题的解决途径。

 

关键词:无人驾驶汽车;传感器;应用;发展趋势  

 

中图分类号:TP242     文献标识码: A     

 

文章编号:1000-8829(2018)08-0001-04  

 

doi:10.19708/j.ckjs.2018.08.001

 

 

 

  随着经济的快速发展,各国汽车保有量急剧增加,促使城市路况更加严峻繁杂,城市交通正面临着前所未有的巨大压力。加之疲劳驾驶、酒后驾驶等人为因素,使世界各国的交通事故率逐年上升,甚至多于世界大战死亡人数。随着汽车技术、信息通信技术与智能控制技术的高效融合,集自动控制、人工智能、体系结构、视觉设计等众多技术于一体的无人驾驶汽车应运而生。通过在车辆内安装智能操纵控制系统与感应设备来获取信息用以控制车辆姿态,降低交通事故率,实现自动安全的行驶,研究人员纷纷表示无人驾驶汽车有信心在操作时效性、精确性和安全性等方面比人类驾驶员做得更好 。汽车在一个多世纪内没有改变它的一般运行方式,而无人驾驶的技术将为人们的出行方式带来前所未有的革命 。 

 

  工信部等发布的《汽车产业中长期发展规划》称,2025年高度和完全自动驾驶汽车开始进入市场 。实现自动驾驶的道路需要从无人驾驶参与道路交通逐步发展,如何与人类驾驶共存或完全取代人类驾驶,这个过程是漫长而曲折的。除此之外,无人驾驶汽车造成交通事故的新闻屡见不鲜,从2016年1月份的特斯拉致死一案到2018年3月份Uber致死案,再到2018年5月份Waymo在亚利桑那州和一辆本田轿车相撞,造成Waymo测试员轻伤一案,为整个无人驾驶技术行业敲响了安全的警钟。 

 

1  国内外研究现状  

 

1.1  国外研究现状  

 

  无人驾驶概念最初由欧美等汽车工业与科学技术先进的发达国家提出并进行研究,并在它的实用性及可行性方面取得突破性进展。如今越来越多的汽车厂商和IT巨头把焦点放在无人驾驶汽车领域,在这场旷日持久的无人驾驶汽车发展竞赛里,与本田达成协议的Waymo公司无疑是行业的引领者,在全美25座城市进行了800多万公里的公共道路实际行驶测试,同时Waymo还进行了数十亿公里的计算机模拟测试,在无人驾驶技术方面积累了大量的有效数据。 

 

  苹果无人驾驶汽车一直在加州进行着紧张测试,根据加利福尼亚州机动车管理局发布的数据显示,现在苹果无人驾驶汽车已从几个月前的27辆测试车增加到目前的45辆,已超越特斯拉和Uber。 

 

  特斯拉正研发无人驾驶模块用于Model S车型测试。目前该系统已经具备了路标识别、车道变换等基本功能,有消息称特斯拉不久后便会在无人驾驶测试车上加入声控功能,届时无人驾驶汽车将会变得更加智能与友好。 

 

1.2  国内研究现状  

 

  目前我国无人驾驶汽车技术发展仍以汽车厂商为主导,发展明显滞后于国外。中国最大的搜索引擎运营商百度已有5年无人驾驶软件研究基础。其无人驾驶汽车的Apollo软件系统是开源的,并有意邀请所有人一起来测试汽车和收集数据。2014年7月,百度启动“百度无人驾驶汽车”研发计划。2015年12月,百度无人驾驶车于国内首次实现城市、环路及高速道路混合路况下的全自动驾驶,测试时最高速度达到100 km/h。2016年11月,百度无人车首次进行了开放城市道路实验,实现全程无人工干预的L4级无人驾驶技术。2018年4月,百度宣布Apollo商用级无人驾驶巴士正式面向公众试乘。如今百度无人车的定位精度能够达到10 cm,大大高于GPS定位3~5 m的精度。这标志着中国无人驾驶车的发展进入具有里程碑意义的新阶段。不同于国外车企以自主研发为主,我国汽车厂商多采取与国内科研院所、高校合作研发无人驾驶技术,其中已经开始相关研究工作的企业有一汽、上汽、北汽、奇瑞、长安等。其中,2015年7月,长安汽车发布智能化汽车“654”战略,计划到 2025 年建立起 1500 人的研发队伍,累计投入130亿元用于提升无人驾驶等智能汽车技术水平,并掌握全自动驾驶技术。 

 

  通过比较加州交管局汇报的数据和国内数据,国内顶尖的 Apollo与Google Waymo 和 Uber相比还有一定差距,且国内的测试环境更具有挑战,但政府提供了很多交管法规和技术设施的支持,加上中国人对新事物的接受程度很快,所以投入更多的人才抢占先机,中国的无人驾驶有长远的发展前景。 

 

2  主要技术难点与存在问题  

 

2.1  技术难点  

 

  对于无人驾驶车辆而言,有良好的环境感知和场景理解能力是其完成行动任务的前提条件,基于深度学习的无人驾驶场景识别自然就成为了研究热点。由于无人驾驶系统的驾驶行为决策严重依赖于环境感知结果的准确性,故场景识别的输出结果会对无人驾驶车辆的驾驶行为产生深刻和巨大的影响。目前尚未出现针对无人驾驶场景识别的兼备密集性和差异性的大体量数据库,这严重制约了深度学习在无人驾驶场景识别领域的推广和发展 。 

 

  在无人驾驶车辆的单元技术中,在未知路况条件下的高速高精度轨迹跟踪自适应控制一直是研究的重点和难点。目前很多研究团队对车辆纵向动力学、操作动力学和轮胎侧向力学的分析不够深入,对车辆纵向控制方法和横向控制方法及高速行驶时车辆的运动学特性的研究不够透彻,使得无人驾驶车辆在城市复杂路况算法方面的适应性不强 。 

 

  在无人驾驶车辆的技术单元中,户外复杂环境下的运动障碍物检测、预测和避撞一直是研究的重点和难点 。现阶段基于单一轮廓特征的方法在动态障碍物检测跟踪过程中的准确率和速度较低,在识别出动态障碍物的种类、准确地检测和跟踪动态障碍物并预测出动态障碍物的运动轨迹方面的表现并不尽如人意,无法满足动态障碍物避撞安全性的要求 。 

 

2.1.1  传感器技术  

 

  无人驾驶汽车的发展与传感器有着密切联系,可以说无人驾驶汽车的发展依赖于传感器技术的开发与应用 。无人驾驶汽车主要组成包括探距雷达、车道保持系统、激光测距系统、红外摄像头、立体视觉、GPS/惯性导航系统、车轮角度编码器等。谷歌及其他科研机构研发的“无人驾驶车”由三大件组成:激光雷达、高精度GPS、高精度惯性导航系统。其中,激光雷达用于向目标发射探测信号,然后将接收到的从目标反射回来的信号与发射信号进行比较,做适当处理后,就可获得目标的有关信息,如目标距离、方位、高度、速度、姿态,甚至形状等参数,从而对目标进行探测、跟踪和识别,其难点为在尽量少借助机械结构的前提下,如何实现光路的精确偏转,其次是如何实现激光回波的高信噪比检测。无人驾驶汽车需要完全自主的导航系统,使它不受外界的干扰或欺骗,因此除了安装GPS导航系统,还需要装备精密的惯性导航系统。惯性导航系统通常由惯性测量装置、计算机、控制显示器等组成,测量得到转动运动和平移运动的加速度,计算机根据测得的加速度信号计算出速度和位置数据,控制显示器显示各种导航参数。高精度传感器造价高昂,如此高的成本使无人车的推广阻力重重。 

 

2.1.2  智能决策系统开发与安全性问题  

 

  智能决策系统开发的重点在于决策的有效性和真实性,要解决动态场景中拟人行为决策方法和路径规划及避障方法。作为无人驾驶汽车关键组成部分之一的智能决策系统一直是行业研究的热点。在城区环境中,由于驾驶场景复杂多变,交通参与者的行为难以预测,无法采用一个统一的决策模型进行描述   。 

 

  这就造成了无人驾驶车辆在城区复杂环境下的规划不清晰、决策有效性差,使得开发和维护的过程中可拓展性与可维护性差,严重制约了无人驾驶汽车的开发进程 。 

 

  决策系统是高度集成的系统,具有高度复杂性,工作量繁重,很容易受到系统风险的影响,与智能化密切相关的车联网系统自然存在着不少安全隐患。据统计,智能汽车系统运行大概需要6000万行代码,无人驾驶车辆有2亿行以上的代码。这导致汽车智能系统十分复杂、易受攻击、难被保护,且无法直接使用现有的IT安全系统,一旦遭到黑客攻击,恶意代码会损坏汽车的传输和制动系统,那么无人车杀人就比扣动扳机还要简单,问题的严重性不言而喻。 

 

2.1.3  高精度的驾驶导航定位技术  

 

  导航技术需要对无人车进行实时精准定位与最优路线规划,因此成为无人驾驶车辆推广的一个重要制约因素 。目前,车辆导航技术主要包括GPS导航、视觉导航以及惯性导航等技术。GPS导航定位精度高,具有全天候、全球性、无积累误差等优点,但是高大建筑物、树木和隧道等会遮蔽导航信号,引起导航信号中断;视觉导航自主性和实时性较好,但视觉导航的鲁棒性较差;惯性导航不依赖于任何外部信息,数据更新率高、短期精度和稳定性好,但存在误差累积大的缺点。因此如何研究多模式卫星导航与惯导技术、视觉、激光等信息融合,并与高精度地图匹配,提高定位精度,成为亟需解决的一项任务。 

 

2.2  其他存在问题  

 

  现阶段,无人驾驶汽车的问题不仅在其技术本身,相关政策法规的限制和决策的道德问题才是最大制约,无人驾驶一旦出现事故,责任应该如何划分。 

 

(1) 交通安全与法律问题。 

 

  《道路交通安全法》仅将机动车驾驶人视为“交通违法行为”的责任人,无人驾驶汽车没有驾驶人,此时的交通事故归责就成为《道路交通安全法》的一大漏洞,负责的应该是无人车所有人,还是操控无人系统的人,亦或是追究生产者或者程序编写者。 

 

(2) 社会认可度问题。 

 

  无人驾驶的话题在公共场合被广泛讨论,Pavlo Bazilinskyy等人针对自动驾驶的态度、人工驾驶的乐趣、软件的信任度和可靠性问题、道路基础设施的准备等对被调研人群进行分类,结果表明公众意见分歧,有相当数量的被调查者是积极的,也有一部分被调查者对完全自动驾驶持否定态度 。无人驾驶的发展需要群众的认可、关注度和使用者的增加才能促进技术的完善。 

 

(3) 道德问题。 

 

  在现实世界的驾驶环境中,依靠人监督的无人驾驶系统很可能是危险的,并且不太可能满足消费者的欲望。完全自动驾驶汽车的发明相比于人类驾驶员降低了对第三方的风险,这将会对人工驾驶的道德允许性提出一个令人信服的理由。只要无人驾驶汽车不比人类司机更安全,卖掉它们将是不道德的。一旦它们比人类司机更安全,但当涉及到第三方的风险时,驾驶它们就应该是违法的:在这一点上,人类司机将在道德上等同于醉酒的机器人 。当面对一个孩童和一个老人时、一群人和一个人的抉择时,如何决策车辆的去向这是对道德的考验。 

 

3  应用前景分析及目前问题的可能解决途径

 

3.1  应用前景分析  

 

  无人驾驶对突发情况的反应时间减小,降低了交通事故率。全球每年有124万人死于交通事故,这一数字在2030年可能达到220万人,平均每天有500人因车祸丧生。在过去6年间,谷歌无人驾驶汽车已经行驶300多万公里,只遇到过16起交通意外,且从未引发过致命事件。由于无人驾驶汽车在加速、制动以及变速等方面都进行了优化,它们有助于提高燃油效率、减少温室气体排放,还给人类一片蓝天碧水,绿水青山。无人驾驶汽车可帮助高速公路容纳汽车能力提高5倍。斯坦福大学计算机专家、谷歌无人驾驶汽车项目前专家塞巴森? 特隆(Sebation Thrun)表示,一旦机器人汽车成为主流,当前公路上只需要30%汽车。除此之外,麦肯锡公司估计,无人驾驶汽车每天为全球司机节省的时间总和高达10亿个小时。整个城市都依靠导航地图来运行的场景,汽车之间会相互合作,改道出行避免堵车。堵车将成为过去时,人们能更快到达目的地。无人驾驶还可以满足特殊乘客的出行需求,包括残障人士、盲人、老年人、孕妇、儿童、无驾照人士等群体。届时,他们或许仅仅只需要在手机上输入地址或者直接对着无人驾驶汽车说出你想要去的目的地就可以。 

 

3.2  目前问题的可能解决途径  

 

(1) 降低使用成本——无人驾驶汽车用于共享服务。  

 

  对于普通消费者来讲,无人驾驶汽车的购买价格是非常昂贵的,共享服务能够有效弥补这一短板。在共享经济降低管理成本之后,中国的共享经济正发展的如火如荼,大公司几乎毫无例外地把目光投向低人力成本、使用场景(接单、送人、结单)相对单一的无人共享汽车,接单、送人、结单这种流程的反复,大大降低了数据积累的难度,使无人共享汽车成为今后无人化最迅速的一个行业。 

 

(2) 网络安全。 

 

  对于汽车来说,安全必须建立在多层次上。多层次的网络安全不应该是一个选项而应该是商业强制性的,并由政府授权。例如,可以通过防火墙从外部接口隔离车载电子设备、应用严格的访问控制仅允许已知/可信实体访问车载系统、将关键性的车载网络集群到域中以更好地将安全系统与其他系统隔离开来,通过加密认证、数据完整性以及加密来保护车载网络,使用入侵检测/预防系统(IPS /IDS)来检测和反击攻击,使用基于硬件的密钥存储(例如,安全密码元素或HSM)来保护加密密钥等。 

 

(3) 尽快进行顶层设计,完善相关法律法规。  

 

  智能网联汽车已经纳入《中国制造2025》战略规划,但当前对无人驾驶汽车的布局仍显不足,只有加快无人驾驶汽车相关技术标准、法律法规及保险等方面的前瞻性研究,才能在考取驾驶资格、行驶及事故认责时有据可依。 

 

(4) 提升社会对无人驾驶汽车的认可度。 

 

  虽然无人驾驶汽车在多数情况下遵循了道路交通规则,但无人驾驶汽车的行驶方式不符合大多数机动车驾驶人的惯常驾驶思维,导致机动车驾驶人预判不准确、躲避不及时,进而导致交通事故 。如果能对新老驾驶员的驾驶行为与认知进行建模,通过改变程序来设定改变无人驾驶汽车的“驾驶思维”使其更接近于人的驾驶习惯,实现高度的“拟人化” ,或许能有助于改善公众尤其是机动车驾驶人对无人驾驶汽车的接受程度。 

 

4  结论  

 

  本文回顾了无人驾驶的发展历程,对比了国内外在无人驾驶汽车方面的研究现状。从当前公众对无人驾驶汽车的接受程度、无人驾驶本身的优缺点等方面进行了分析。最后,结合当前传感器、互联网,从对交通法律法规、共享经济、产业结构布局等方面展望了无人驾驶技术的发展趋势。并得出了如下几个结论: 

 

① 无人驾驶技术的发展不仅会影响汽车产业结构,更会对人们的出行方式产生巨大的影响。 

 

② 虽然现在的无人驾驶汽车在技术层面已几近成型,但成本问题和安全问题仍然突出。 

 

③ 无人驾驶汽车投入商用还有很长一段路程要走,但它的趋势已经势不可挡,无人驾驶必将而且已经在引领潮流。 

 

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