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  • 自动驾驶关键技术与产业发展态势研究

    2018-09-14 09:42:20 来源: 厚势 评论:
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    自动驾驶是集环境感知、动态决策与规划、运动控制与执行等多功能于一体的综合系统,属于典型的高新技术综合体。伴随人工智能发展浪潮,自动驾驶已成为汽车领域和智能产业发展的新风口。

    本文介绍了自动驾驶相关标准体系,并就国内外自动驾驶发展情况,研究其关键技术发展态势,分析全球自动驾驶产业发展情况,给出我国发展自动驾驶的建议。

    本来来自 2018 年 8 月 15 日出版的《 信息通信技术与政策 》,作者是中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所工程师宫慧琪和牛芳。

    1. 引言

    自动驾驶是智能化和网联化融合发展的产物,已成为汽车产业变革发展的主流趋势。据美国电气和电子工程师协会(IEEE)的预测,至 2040 年,自动驾驶车辆所占的比例将达到 75%。自动驾驶作为人工智能发展第四波浪潮的行业催化剂,将重构传统汽车产业的金字塔结构,带来新的交通出行生态。自动驾驶技术的推进是自动驾驶完善和成熟的核心要素,其发展速度决定了自动驾驶的产业化进展。快速发展的自动驾驶技术有助于推动汽车行业产业格局的转型,改变社会现有服务模式和层次,并助力人工智能其他智能产业的加速奔跑。

    2. 自动驾驶等级

    智能汽车、智能网联汽车及自动驾驶分别是发改委、工信部和科技部发文提出的专有名词,研究对象皆为智能自动驾驶汽车,本文统一以「自动驾驶」名称进行研究。

    我国发布的《中国制造 2025》中明确指出将智能网联汽车作为一项重点发展对象,并定义智能网联汽车是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置,并融合现代通信与网络技术,实现车内网、车外网、车际网的无缝链接,具备信息共享、复杂环境感知、智能化决策、自动化协同等控制功能,与智能公路和辅助设施组成的智能出行系统,可实现「高效、安全、舒适、节能」行驶的新一代汽车。

    为方便和清晰地区分和定义自动驾驶,根据自动驾驶的技术特点和发展历程,各国积极制定自动驾驶等级划分标准。国外比较权威的自动驾驶等级划分标准是由 NHTSA(美国高速公路管理局)和 SAE(汽车工程协会)定义的。NHTSA 按照自动驾驶技术层次将自动驾驶分为 L0~L4 5 个级别,SAE 的分类标准为 L0~L5 6 个级别,两者的 L0~L3 的分类标准相同,不同之处在于 NHTSA 的 L4 被 SAE 细分为 L4 和 L5。对应 SAE L1~L5划分标准,中国汽车工业协会(CAAM)提出 DA、PA、CA、HA、FA 5 级分类标准。以 SAE 定义为参考,国内外对自动驾驶等级划分标准如表1所示。

    由于国外提出的自动驾驶等级划分标准时间较国内早,且 SAE 对等级的分类标准更明晰、描述更严谨,更好地预测了自动驾驶汽车的发展趋势,国外一般采用 SAE 标准来评价车辆自主驾驶等级。国内大多沿用 SAE 标准,辅助 CAAM 标准说明。

    3. 自动驾驶关键技术发展态势

    表 1  自动驾驶等级划分标准

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         自动驾驶是一个复杂的软硬件结合的系统,主要分为环境感知、智能决策、控制执行三大技术模块(见图 1):

    • 感知模块主要是通过摄像头、雷达等高精度传感器,为自动驾驶提供环境信息;

    • 决策模块是依据感知系统提供的车辆定位和周边环境数据,在平台中根据适当的模型进行路径规划等决策;

    • 执行模块是以自适应控制和协同控制方式,驱动车辆执行相应命令动作。

    由于执行模块大都被国外车厂和 Tier 1垄断,我国参与度较低,行业进展突破不明显,本文就感知和决策两大模块进行研究。

    3.1 视觉主导与激光雷达主导的两大技术方案是当前业界普遍采用的感知技术方案

    以摄像头为主的计算机视觉技术相对成熟,方案主要应用于辅助驾驶系统。摄像头价格相对低廉,可依靠计算机视觉技术识别人、车、交通标志等。伴随深度学习技术的快速发展,CNN 精度不断提升,计算机视觉所需的工业摄像头在技术层面发展越来越成熟,具备了较高的图像稳定性和抗干扰能力。但摄像头属于被动视觉,受光线影响,摄像头无法全天实时全路况工作,需要采用其它传感器作为补充。此方案代表企业为特斯拉。特斯拉 Model S 感知硬件包括 8 个摄像头组成单目环视、1 个毫米波雷达和 12 个超声波传感器,定位从 L2 跃升至 L4。

    激光雷达方案或成自动驾驶的必需,但量产化存在高成本和低产量壁垒。激光雷达采用 ROF 法扫描周围环境,所获得的点云与高精度地图进行比对和匹配,可进行实时定位和环境建模,获得厘米级别精度的 3D 环境地图。虽然激光雷达方案会对颜色和纹理产生较大的损失,但其在高测量精度和三维成像方面无可比拟的优势,使其成为包括福特、通用、沃尔沃等在内的绝大部分车企采用的方案。

    此方案的代表企业是谷歌 Waymo。Waymo 采用 64 线激光雷达来测量与周边物体间的距离,根据距离数据描绘出精细的 3D 地形图,并与高分辨率地图数据相结合进行建模,直接进军 L5 级。尽管自动驾驶市场对激光雷达的需求量大,但因其制造门槛高,应用仅限于汽车、资源勘测等较窄领域,产品供应商较少,针对车规级的成熟量产方案匮乏,使得激光雷达面临着成本高、量产难的问题。

    针对激光雷达颜色文理丢失、成本高等问题,业界大致从两大方面推进商业化进程:一是发展激光雷达与摄像头的结合硬件模组,通过两者优势互补,获得彩色激光点云数据;二是研发全固态、低线束激光雷达,通过牺牲一定精度降低硬件成本。目前,谷歌 Waymo 已组建研发激光雷达硬件的团队,将成本削减了 90% 以上。

    3.2 决策算法是现阶段自动驾驶行业的竞争焦点,以因果推理为顶层框架搭建专家系统等框架是现有自动驾驶的转型路线

    感知传感器硬件技术及应用能力在市场上已经相对成熟,控制执行模块则是传统车厂和 Tier 1 的专属领域,决策能力的优劣决定了自动驾驶技术的等级排位,自动驾驶技术的竞争主要聚焦在决策环节。如图 2 所示,决策算法依据来自感知、认知层的信息完成判定,直接决定车辆行驶的轨迹路线,是自动驾驶竞争的终极落脚点。

    image.png

    图 2  自动驾驶决策法框架

    现有决策搭建算法一般采用 3 种路线:

    • 一是基于规则的专家系统,人工使用 if-then 规则覆盖所有可能情况对自动驾驶决策系统进行编程,控制精确且可分析但不灵活;

    • 二是采用深度学习和增强学习等深度学习神经网络的端到端方法。依赖概率推理,经过训练可根据具体场景做出适宜决策,但决策过程具有「黑箱」性质,存在安全隐患;

    • 三是因果推理路线,即使用贝叶斯网络,针对事件发生的概率以及可信度进行分类,兼具模块化和透明性优势。贝叶斯网络的模块化可通过添加深度学习、专家系统等模块,增加子节点数目,从而增强输出结果的可靠性。透明性可增强对自动驾驶整个过程的掌控性,便于分析和修改,是设计整个决策的顶层框架的最佳选择。

    3.3 多路传感器融合是自动驾驶感知技术的发展趋势

    一方面,目前各种传感器技术各有优劣势,尚不存在某单一传感器满足所有工况需求的方案。例如,摄像头的硬件技术已相对成熟,但所需的算法识别准确率却仍待提高;激光雷达的点云算法实现较易,但硬件成本高、环境适应性差。由表 2 可知,各传感器优劣势不一,采用多传感器协同工作,可达到优势互补。

    表 2  常用传感器性能比较

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    另一方面,自动驾驶对行驶安全的高要求决定了感知方案必须满足安全冗余需求。特斯拉首例致命交通事故的起因就是前置摄像头系统出现问题,Model S 未能及时识别到车身较高的拖挂车在横穿马路,证明了单一方案缺乏必要的安全冗余度。可见,自动驾驶汽车要安全运作,必须保证多传感器协同工作和信息冗余。业界普遍认为,毫米波雷达、激光雷达及摄像头等多路传感器融合是实现自动驾驶的必由之路。

    摄像头与激光雷达等自动驾驶感知硬件在与其它传感器相互协作的方案设计下,获得自动驾驶所需感知信息数据,海量的数据是机器学习以及决策算法的基础。通过各路传感器、V2X 设施和高精度地图信息所获得的数据,以及收集到的驾驶行为、驾驶经验、驾驶规则、案例和周边环境的数据信息,不断优化的算法能够识别并最终规划路线、操纵驾驶。

    4 自动驾驶产业发展态势

    4.1 全球积极推动自动驾驶测试等相关政策出台,推进自动驾驶尽快落地商用

    全球大多以 2020 年作为自动驾驶规划节点,推动自动驾驶全面布局。美国是最早开放自动驾驶测试的国家,现已有 20 余个州通过了自动驾驶的相关立法。2017 年,美国通过《自动驾驶法案》,对自动驾驶厂商提出了数量豁免监管机制,在战略、立法、测试层面上都有了全面的布局。英国已有 4 个城市允许无人驾驶车测试,以色列和法国已开放无人驾驶个案测试,德国允许驾驶员双手离开方向盘测试。现阶段,全球形成美国引领,逐步建立自动驾驶规则框架的浪潮。

    2015 年,国务院印发的《中国制造 2025》,明确将智能网联汽车列入未来 10 年国家智能制造发展的重点领域;2016 年,发布《中国智能网联汽车技术发展路线图》,引导汽车制造商的研发,支持未来政策制定;2018 年发改委发布《智能汽车创新发展战略》(征求意见稿),明确官方层面的支持态度,现已有北京、上海、广州等 9 大城市出台自动驾驶路测法规。我国基础设施落后,交通环境复杂,政府计划在 2030 年实现无人驾驶汽车上路,集中全国之力追赶全球先进发展态势。

    4.2 全球形成辅助驾驶和无人驾驶发展两大派,共同推进自动驾驶发展

    自动驾驶技术发展中,形成两条不同的发展路线:一种是跨界科技企业、初创企业为代表的「革命」派别,跨过中间级别,直指 L4 和 L5 级无人驾驶。通过各种外部传感器实时采集海量数据,根据机器学习长期积累的驾驶经验选择最优的解决方案,着重技术方案落地,暂时不考虑成本。国外代表厂商谷歌、国内代表创企蔚来和小马智行等。

    另一种是以传统车企、Tier 1 为代表的「渐进演化」派别,利用一系列的传感器和摄像头,在原有车辆上逐渐增加自动驾驶功能,逐步从辅助驾驶过渡到半自动驾驶,最终实现无人驾驶。国外代表厂商特斯拉、国内代表厂商比亚迪等。

    两种自动驾驶发展路线出发点不同,相互借鉴和交叉,最终会趋于靠拢和汇合。

    4.3 全球形成并购热潮,实现资源整合

    传统车企和 Tier 1 及百度、谷歌等实力企业以掌握自动驾驶关键技术的领头或特色初创企业为目标,以并购方式,加快技术和资产融合:

    • 2016 年,通用以超过 10 亿美元价格收购硅谷创业公司 Cruise Automation,增强 RP-1 高速公路自动驾驶系统自动化驾驶应用能力;

    • 英特尔以 153 亿美元收购 Mobileye,着眼图像识别等领先技术及自动驾驶软硬件系统;

    • 福特 10 亿美元投资的自动驾驶公司 Argo.ai,收购激光雷达公司 Princeton Lightwave;

    • 2017 年,百度全资收购美国科技公司 xPerception,旨在增强机器视觉软硬件解决方案等能力。

    4.4 以路测许可为参考,全球形成美德引领、日韩觉醒、我国追赶的发展态势

    由于地域、科技、政策等因素,美国加州成为全球自动驾驶的热土,业界普遍以加州无人驾驶测试许可来评价自动驾驶能力。从图 3 可以看出,2014、2015、2016年分别有 7、4、9 家公司获得加州无人驾驶路测许可,2017 年至今已有多达 25家公司获得许可,超过过去 3 年的总和,呈现爆发式的增长。

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    图 3  加州无人驾驶路测许可发放时间

    在目前获得加州无人驾驶路测许可的 45 家公司中,中资和华人背景公司共 14 家,占比高达 31%,仅次于美国 19 家,远高于欧洲 8 家、日韩 4 家。驾驶的产业进程呈现明显加速状态,自动驾驶领域的竞争逐渐趋于白热化,中美或将引领全球无人驾驶产业的发展。

    5. 结束语

    在自动驾驶发展浪潮中,我国在传感器、地图、自动驾驶、操作系统、整车制造、通信设备等各方面现已形成一定的基础规模,在核心硬件制造技术方面处于落后状态。在算法、数据和商业化落地方面,我国具有后发优势,在辅助驾驶部分已处于第一梯队,庞大的市场规模使我国有机会成为最早商业化落地自动驾驶的国家。

    对比全球发展情况,我国可从激光雷达成本、高精地图采集和路径优化等方面着重关键技术突破,重点开发机场、港口、矿区、工业园区和旅游景区等相对封闭区域的自动驾驶场景应用。相关部门设定城市公交道路等开放区域,开展智能汽车示范运行,系统验证环境感知准确率、「人-车-路-云」系统协同性等能力。

    提供资金和技术支持创业创新、专利研发,可通过竞赛等方式挖掘具备相关背景的青年 AI 人才,推动孵化器及大企业为科学家提供技术转化为商业应用的平台。鉴于北京聚集了现有大半的自动驾驶初创,将成为国内自动驾驶技术发展的核心聚集区域,相关部门可提供基础设施及政策服务的倾斜,促进企业间联结协作,促进北京形成类似美国硅谷、匹兹堡的产业聚集效应,带动全国自动驾驶产业发展。

    参考文献

    [1] 腾讯研究院,中国信通院互联网法律研究中心等.人工智能[M]. 北京:中国人民大学出版社,2018(11)

    [2] 陈慧岩,熊光明,龚建伟. 无人驾驶汽车概论[M]. 北京:北京理工大学出版社,2014

    [3] govtrack. 美国《自动驾驶法案》(全文). 2017[2018-06-30].

    https://www.govtrack.us/congress/bills/115/hr3388

    [4] 智能汽车. 加州公路管理局:2017年度的最新自动驾驶测试报告. (2018- 02- 09) [2018- 06- 30].

    http://www.199it.com/archives/689754.html

    [5] 中华人民共和国中央人民政府. 国务院关于印发《中国制造 2025》的通知.(2015-05-08)[2018-06-30].

    http://www.gov.cn/zhengce/content/2015-05/19/content_9784.htm


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