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中国高等级自动驾驶的新机遇
2020-06-10 09:24   作者:在行的   来源:福瑞泰克智能系统      推荐人:桂彦杰   浏览:87   我要评论
01.高度自动驾驶的入场券:安全与感知
     在浓雾、夜间、暴雨天气,当驾驶者在行车过程中遭遇突然而来的行人和车辆,也许会惊到一身冷汗急踩刹车。现在越来越多的新车配备了ADAS功能,包括车道偏离警告、车道保持技术、自动紧急刹车、盲点监测等功能,极大减少了行车意外风险,车辆安全性能的提高也为高等级自动驾驶的到来铺平了道路。
     对于高度自动驾驶,不但需要严谨的安全设计,也需要更多的传感器来提升系统的感知能力。如图1所示,高度自动驾驶所需的传感器数量远比L2级别ADAS系统所需要的多,价格更比L2 ADAS多了1-2个数量级。一辆典型的L4 RoboTaxi仅传感器成本就超过100W。
图1:不同自动驾驶等级所需要的传感器配置

     由于成本的限制和技术成熟度,目前能够大规模量产的仍然是以1V1R(既一个前视摄像头加一个前向雷达)为典型配置的L2自动驾驶辅助系统。L3以上的自动驾驶系统还没有一个行业普遍认可的形态。在已经和将要量产L3自动驾驶系统内,还没有形成较为统一的且受到行业普遍认可的方案。如何大规模量产L3/L4自动驾驶系统将会成为行业急需要解决的问题。
     我们认为,要破解当前L3/L4量产的难题,必须要从行业痛点入手。既我们需要一套能够将成本控制在普通消费者可以承受,但又能保证足够安全的自动驾驶系统。只有这样,自动驾驶系统带给消费者的真实价值才能超过它的出售价格。真正的让部分消费者能够自主的采购自动驾驶系统,推高产量的同时进一步降低成本,形成良性循环。
     我们认为,L3以上等级的自动驾驶系统短时间内难以达到大规模量产。目前L2+系统会首先迎来量产落地,更受到目前市场的欢迎。高等级的L2+系统同样会搭载高精地图,融合定位,甚至于激光雷达等先进技术。这样的系统能够接近或完全达到L3系统在预判,决策和路径规划上的能力。然而相比下,高等级L2+系统缺少L3系统所必需的传感器和算法的冗余设计,安全性上达不到L3的要求。这会使得系统的自动驾驶能力无法覆盖所有场景。
     现在,如果在已有的L2+技术的基础上,利用车路协同扩展L2+系统的感知能力,同时提供传感器和算法冗余,这样就可以在有限的区域内达到或非常接近L3级别的自动驾驶。因为一部分的感知和智能分化到了道路设施上,每辆车的硬件成本相应降低了。

02.车路协同框架下的高度自动驾驶

     V2X (Vehicle to everything) 技术是一个总称,包含所有以行驶车辆为中心的各种通讯协议。其中V2I指车辆与道路设施(infrastructure)之间的通讯。V2I通讯设备一般分为路端(roadside unit, or RSU)和车端(On-Board Unit, OBU)组成。两者的关系类似于蜂窝移动网络内基站与手机的关系。V2X目前主流的通讯协议有两种:基于Wi-Fi技术的DSRC和基于5G技术的C-V2X。
     将V2I通讯设备(路端与车载),L2以上的自动驾驶辅助系统(车载),路端传感器设备以及路端智能设备结合起来,就可以形成了一套接近或达到L3以上级别的自动驾驶系统。
     我们首先来看感知能力:一套典型的L2+的车载ADAS系统一般拥有至少一个前置摄像头,一个前置雷达,4个角雷达,ADAS或高精地图,低精度或高精度的定位设备(GNSS+IMU)。另外,还可能有适用于低速场景的超声波雷达与环视摄像头。这样的系统在前向有一定的冗余,可以在大多数情景下识别目标物。测速和测距能力都比较出色。
     在复杂环境下,前向感知能力可能受到挑战,比如不能很好的区分靠的很近的物体。对于路面上一些水坑,泥坑,锥形桶等感知能力受限。侧向的感知能力则完全没有冗余。因为缺乏成像感知,系统无法对物体有效的分类(classification)。这时候的系统在进行变道和应急避障时,无法覆盖所有的场景,需要驾驶员随时介入(一般在0.5秒内)。
     如果在V2I的路端加入激光雷达,摄像头与毫米波雷达,路端可以十分清晰的感知车辆,行人等一切目标物(on-road objects)。路端设备的成本,功耗,大小,可维护性上的需求均比车载设备相对宽松。将一段限定的路段上所有的RSU采集的感知语义进行集中归纳并下发到路上的车辆中(装备了V2X-OBU),就如同给车辆打开了“上帝视角”。除了延展感知距离与精度,路端感知设备还具有记忆能力,比如对路上的水坑能够记忆它的出现和消失的时间点。这样就提高了感知的稳定性。
     我们再来讨论安全性。假设路端不对路上的车辆进行决策和规划路径,那么扩展的感知能力可以大大提高车辆的事先反应(event reaction)和安全驾驶(safe driving)能力。做到超视距的应急刹车,避障,规划等在单车智能难以做到的功能。
     如果路端可以对路上的车辆进行决策和路径规划,则等同于算法的感知都做到了冗余(functional safety),这样就初步满足了L3级别驾驶的前提条件。
     我们必须看到,要用车路协同去做L3系统必须要攻克几个难关,包括V2X通讯的时延与稳定性,车载智能和路端智能的统一,以及如何定义路端感知不稳定的工况。

03.中国的智慧公路建设

     V2X并不是一个新概念。在欧美国家,V2X已经被讨论了多年,在许多科研和技术论坛上都是热门话题。但将这个技术真实的落地,中国有许多优势。
     首先中国毫无疑问拥有世界上最强大的基建能力。高铁从无到有,再到领先全球,清晰的展现了中国在基建上的领先地位。在铺设智慧公路的硬件设施上,不论铺设的成本,质量,还是单位人力成本,中国都优于大多数国家。
     其次是智慧公路所需要的传感器组件和通讯组件,中国都有完整的自主产权和成熟的产业链。通讯设施,激光雷达,智能摄像头和毫米波雷达,这些中国都可以不依赖国外公司的产品自己制造。在部分设备上甚至能做到国际领先。
     最后是中国对于战略基础建设的支持力度较强。同时也能带动一片产业的发展。最近的几个月,我们看到智慧公路建设的消息如雨后春笋一般:上海,南京,北京,杭州,不一一列举。
     然而在V2X真正普及之前还有很多工作需要监管机构、制造商、标准制定者共同完成。福瑞泰克作为立足本土的ADAS供应商,专注于车辆安全技术,在车路协同方面会和我们的合作伙伴一起,提供给我们的客户最优质的产品和最安全的驾驶体验。行业也在共同努力和期待,这些正在建设和将要建设的智慧公路能够统一协议和接口,做到“一车装配,跑遍全国”。
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