浅谈自动驾驶各级别不同挑战

作者:远光灯

为了更好地区分不同层级的自动驾驶技术,国际汽车工程师学会(SAEInternational)于2014年发布了自动驾驶的六级分类体系,美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)原本有自己的一套分类体系,但在2016年9月转为使用SAE的分类标准。今天绝大多数主流自动驾驶研究者已将SAE标准当作通行的分类原则。

浅谈自动驾驶各级别不同挑战

SAE标准将自动驾驶技术分为0级、1级、2级、3级、4级、5级,共六个级别。

浅谈自动驾驶各级别不同挑战

0级自动驾驶人类驾驶员负责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为,可能有些系统会为司机提供帮助,如自动紧急制动系统,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。

现在路上我们已经很少能看到0级的汽车了,因为0级意味着连ABS防抱死这种最基本的安全配置都没有。

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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。

生活中1级是我们最常见的,比如最基本的ABS,以及在ABS基础上升级而来的ESP,还有高速路段常用的定速巡航、ACC自适应巡航功能及LKA车道保持辅助,或多或少都是属于SAE规定的1级。

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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。2级和1级最明显的区别是系统能否同时在车辆横向和纵向上进行控制。

1级——2级的难点

单独的横向控制(车道保持)或纵向控制(ACC等)技术已经十分成熟,那么两者同时控制时,如何将舒适性做到最优,是该级别遇到的挑战。

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2级别不具备较高级别的自动驾驶功能,需要驾驶员实时监控并做好接管的准备。如何友好的和恰当的交互方式通知驾驶员接管车辆,而不影响到驾驶员的心情,是该级别另一挑战。

现在能达到2级的车型已经很多了,各大品牌的中高端车型,例如JEEP自由光、沃尔沃等等,当然也包括大名鼎鼎的Tesla,因为2级并没那么神奇。

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3级自动驾驶是真正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。目前,奥迪A8L就属于3级自动驾驶。

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,这对于自动驾驶技术来说是一个很大的跨越。

2级——3级“从无到有”的挑战

特斯拉曾因为传感器的硬件缺陷,导致车辆与卡车相撞,当时Auto Pilot 1.0的硬件配置很难处理特殊路况,比如交叉路口。正是因为传感器感知缺陷这种因素的存在,整车厂做自动驾驶时就显得尤为保守,要么增加传感器以加强感知能力,比如全新奥迪A8加的四线激光雷达;要么就通过监视驾驶员的面部状态,确保驾驶员实时观测着前方路况,比如凯迪拉克CT6。

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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。

3级——4级“不全面到全面”的挑战

高精度地图采集在国外并不是难事,但在国内因为国防等因素不是一般的难办。除了大家耳熟能详的BAT有地图测绘资质外,国内有测绘资质的图商寥寥无几。

激光雷达的成本短期内还降不下来,这也是4级自动驾驶汽车还未普及的重要原因之一。Waymo在去年宣布将激光雷达成本降低90%,激光雷达厂商Velodyne在今年年初也宣布,16线激光雷达从大约7999美元的售价降至3999美元,虽然价格仍然不菲,但低成本是未来普及自动驾驶汽车的必然趋势。

4级自动驾驶技术对算法的准确性和精确性要求更高,甚至超过人类的认知水平,这就需要的是极具鲁棒性的算法和稳定的计算平台,只有这样才能确保自动驾驶汽车即使遇到突发情况也能较好应对。

法律法规问题从自动驾驶概念出来以后就一直讨论不休,到目前也只有少数地区允许自动驾驶汽车上路行驶,并规定驾驶员必须保留车辆的控制权。如果要实现完全自动驾驶,这一法规就必须修正,并且对自动驾驶车辆出现的事故责任做好划分,明确不同场景下交通参与者的相关责任,如果仅仅简单的将责任从驾驶员转移到生产厂商,怕是大多数企业都会保守应对。

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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。

4级——5级“不完美到完美”的挑战

五级难度首先来自于感知,虽然有多种传感器,但这些传感器输出大量原始数据。普通人看摄像头和激光雷达的数据很容易识别出里面的内容,但电脑就很困难。普通的模式识别识别率会很快达到瓶颈,这时候就需要深度学习,需要大量的数据进行训练,而当今深度学习以及人工智能并没有给识别工作带来质的飞跃。很多显而易见的场景,电脑就是认不出来。同时当数据量增多时,计算的时间也会延长,系统响应变慢,这就导致这些无人车只能低速行驶。

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另一大难题是决策控制,主流方式是专家系统,把所有的经验进行总结,归纳为代码。但现实中的驾驶场景变化莫测,遇到没见过的场景可能就无响应了。人工智能成为解决问题的唯一希望,但纯靠人工智能进行决策控制还不太现实,因为需要大量数据进行训练。最佳的方式是专家系统与人工智能结合,但如果结合是目前的难点。

五级的自动驾驶汽车是不需要方向盘的,如果现在让你去乘坐一辆没有方向盘的汽车,而且不能接管操作,我相信大家心里多少都会感觉不安。因此人类的接纳程度也是自动驾驶普及的一个大难点,需要时间建立信任。

自动驾驶技术十分依赖高精度电子地图,所用到的电子地图一定要确保实时且易于更新。未来每一辆在路上行驶的自动驾驶车,不仅是用于正常通勤,同时也是地图信息的采集车,实时将当前地图信息反馈至云端供其他自动驾驶汽车使用。

总结:综上所述要实现自动驾驶量产与更高级别的程度可谓是困难重重,但各方参与者都已经开始行动,大量的公司加大对自动驾驶技术的研究,政府部门开始推行部分区域自动驾驶测试和示范区,保险公司和法律相关人士也开始研究责任划分问题,由此可见自动驾驶的前景还是可以期待的。

本文转载自:汽车营造社

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