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  • 清华大学汽车工程系主任杨殿阁:智能汽车与自动驾驶地图

    2019-02-28 10:47:54 来源: 盖世汽车综合 评论:
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    2月20-21日,2019全球第二届自动驾驶论坛在武汉举办,本次论坛以“智能驾驶 改变未来”为主题。清华大学汽车工程系主任杨殿阁发表了主题演讲,演讲内容如下:

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    尊敬的各位领导,各位嘉宾,今天非常高兴在这里跟大家有一个相聚的机会,也非常感谢组委会提供了这样的机会。

    今天我的汇报主要有四部分内容,第一部分是从个人的角度来谈一谈对于智能汽车技术变革的理解,第二部分想讲讲智能汽车跟自动驾驶地图的关系,第三部分讲中国的自动驾驶地图发展的现状,第四部分想介绍一下我们中国的自动驾驶地图工作组的一些工作情况。

    汽车从1886年诞生到现在135年时间,这是一个稳定的传统产业。但现在我们所有人都看到,汽车产业正在发生一场剧变:传统汽车企业正在转型,同时大量的新兴企业正在切入传统的汽车产业,比如谷歌、苹果、优步,中国的百度、腾讯、阿里和滴滴等,这些企业都是新兴势力的代表,与互联网有关,代表未来。当所有的这些企业在不约而同集体切入传统汽车产业时,我们说一定有一股特别巨大的力量推动着这些企业在做这件事情,这种力量一定是一种革命性的力量。从另外一个角度可以得到一个印证,大家也可以看到世界各国欧洲、美国、日本,包括到中国,政府层面都高度重视这件事情,把智能汽车上升到国家层面,从国家的产业规划和政策的角度来推动发展。所以我们汽车产业正在发生一场巨大的技术变革。

    这场技术变革的典型特征就是新四化,汽车的电动化、智能化、网联化和共享化,当然也有人会用低碳化来代替电动化,在新四化的背后,我们说是能源的技术革命,人工智能、大数据、共享经济等新技术的进步力量推动。新四化带来的不仅仅是汽车产业的巨大的变革,它也是未来交通出行方式的变革。特别是随着高级别的自动驾驶,特别是无人驾驶来临的时候,改变的不仅仅是汽车的拥有和使用的方式,交通基础设施,交通管理,交通相关的法律法规,这一系列的内容都需要发生改变,整个交通体系都需要被重构。

    衣食住行是人类的四大基本需求,当交通出行方式改变时,整个社会形态会发生巨大的改变。所以我们说智能汽车带来的不仅是汽车产业的一个变革,也是未来交通出行的重构,也是未来社会形态重要的变化的机会。

    说到这里,大家都会想无人驾驶到底什么时间点会实现呢?大家平时在看很多互联网的文章,有些企业宣称L4、L5的自动驾驶很快就要面试了,给大家的一个感觉,无人驾驶时代很快就要来临一样。但是真实的情况不是这样子的?

    根据美国斯坦福大学的预测,真正实现L4的高级别自动驾驶,节点应该在2020到2025年,而且最先是在卡车、共享出租车等专用车辆上实现。对私家车而言,L4级的自动驾驶应该在2030年左右的节点,而L5的自动驾驶至少要等到2035年以后。

    结合中国的实际情况,L1-L2的自动驾驶已经开始规模产业化,到2025年预计50%的新车将具备L1-L2的自动驾驶功能,到2030年,我们的基本上所有的新车都会具备L1-L2级自动驾驶,那就意味着如果到2030年,你在车上不具备辅助驾驶的功能,你的车将卖不动。

    L4级自动驾驶是区域有条件的无人驾驶,预计在2020到2025这个期间,特别是在奥运会之后开始真正的产业化推进。我国北京2022年的冬季奥运会将是一个很好的自动驾驶的展示舞台。L4级自动驾驶将首先在专用车辆,在特定区域实现产业化应用,比如说公交、矿山、港口,然后包括一些园区的无人驾驶,但是真正的成熟的L4级自动驾驶商业模式的成熟期应该在2030到2035年。

    针对L5级的无条件无人自动驾驶,未来一定能够实现,不过时间将非常久远,道路将非常曲折,L5级自动驾驶的成熟商业模式预计到2045-2050年左右才能实现。

    L5级无人驾驶实现为什么会需要这么长的时间呢?我们来分析一下不同自动驾驶技术背后的推动力量。大家注意,就是L1-L3级自动驾驶的真正推动方是汽车企业和零部件公司,应对的是消费者的需求,消费者需要辅助驾驶技术减轻驾驶压力,提升行车安全。在这种商业模式下,成本是一个非常重要的因素,因为车还是要卖给终端用户的,用户是否愿意出钱购买这个功能是技术落地的重要决定因素。这也决定了L1-L3自动驾驶必定会采用以视觉和毫米波雷达为主的低成本方案,对这个级别的自动驾驶,用户只要能接受就能落地。

    L4级自动驾驶是场景及运营需求驱动,车企开发L4级汽车将不是卖给个人用户,而是卖给运营方。运营方真正在意的是能否满足运营需求以及运营所带来的收益。比如说在港口,有300辆货车,有400到500个司机,一年几千万的工资投入,如果L4级无人驾驶上来,一年可以节省几千万工资呕吐突入,这就是运营带来的收益,这种条件下,车即使增加了一些成本,只要能满足运营需求就能落地。

    但是L5级无条件的无人自动驾驶的市场需求推动方并不明确?针对交通安全和交通效率带来的巨大收益,可能政府会很关心L5的大规模应用,政府确实会去推动这件事情。但政府不是一个商业主体,难以形成有效的市场推动力量。所以这也注定了L5级自动驾驶需要更长的时间去落地。

    汽车从驾驶辅助到无人驾驶,从感知到决策、控制、架构、车联网、信息安全、自动驾驶地图、标准法规和测试验证,有很多关键技术需要突破。我今天在所有共性关键技术里面重点就讲我们自动驾驶地图这部分内容。

    首先来看一下自动驾驶地图和智能汽车的关系。针对5个级别的自动驾驶,L1-L2级ADAS系统,最多使用亚米级的ADAS地图就可以了,地图只是一个选项。到L3级自动驾驶,除了ADAS地图,可能会用到HD MAP,但不是必须的。但如果是到了L4级自动驾驶,厘米级高精度自动驾驶地图则是必须的。到L5级自动驾驶,自动驾驶地图不仅是必须的,还必须是实时自动更新。

    我们再看一下车载电子地图的发展历史,从上世纪80年代电子地图产生,地图的精度是在一百米左右。到上世纪的90年代,随着卫星定位系统的发展,地图精度得到大幅度提高,精度提升到5米到10米,本世纪初开始出现ADAS的map,地图增加了道路的坡度、曲率等,到2012年后,开始出现高精度的自动驾驶地图。与传统地图相比,自动驾驶地图不仅是位置和形状精度大大提高,更为关键的是地图结构、内容及体系都发生了巨大的变化,地图从给司机使用,变为给自动驾驶的计算机使用。

    自动驾驶地图应该是什么样子?这是去年我们自动驾驶技术工作组提出的一个7层模型,与日本的四层模型相比,我们的模型更加完善。在这个模型里面,传统的道路级的地图数据在里面依然是很重要的一层,也就是说传统路网数据是自动驾驶地图的一部分,在此基础上,要有高精度的车道级数据。在此基础上,要有一层高精度的道路环境3D数据,此外还需要有一层数据兼容实时的环境感知信息,叫动态障碍物层。第七层信息,与驾驶员相关,部分与驾驶决策相关的信息会存在地图里。传统地图可能每公里只是几十K的数据,但是到自动驾驶地图的时候,每公里可能是几百兆,当时1G的数据量。数据更新的频率也发生了很大的变化。传统的路网数据是按月来更新的,动态交通信息是按分钟来更新的。将来自动驾驶地图真正要更新的时候将是按秒来计算的。

    自动驾驶地图是智能汽车决策的关键数据基础。整个智能驾驶地图我们可以看做是一个超级的地图容器,它本身也是一个巨大的传感器,它会把所有的感知信息融合在自动驾驶地图上,形成一个虚拟的行驶环境,在虚拟的行驶环境里面进行感知、认知和理解,进而根据车辆动力学来规划出自己的行驶的路线,再把行驶的路线变成车辆运动的轨迹,再把这个轨迹变成它的油门,方向盘和刹车的信号,在控制车辆的行驶,实现车辆的自动驾驶。所以我们可以看到在这个过程中,自动驾驶地图是非常重要的,是整个自动驾驶大脑的核心。

    下面给大家介绍一下中国自动驾驶地图的进展。近年来,地图产业涌入了很多的新的进入者,除了传统的图商,新增了很多新的创业企业,互联网企业、汽车零部件企业以及整车企业。根据我们工作组的调研和统计,国内百度、四维和高德等几家传统图商在自动驾驶地图的发展过程中还是领先的,起着主导的作用,整个地图数据的制作加工上面也是处于领先的。目前这三家图商,自动驾驶地图基本都采集了30万公里左右,覆盖了高速路、大城市的环路。预计在2020年左右可以覆盖主要的城市道路。在数据的采集加工制作方面,这几家图商除了进口一些高精度采集设备以外,基本上也都具备自主开发测量设备的能力。从地图数据的加工上,地图的自动化加工技术和能力也得到了大幅度的提升,AI技术在地图加工中发挥了重要的作用。

    最后给大家介绍一下我们自动驾驶技术工作组的一些工作。在2018年4月份,在中国汽车工程学会协会和智能网联汽车联盟的支持下,成立了自动驾驶地图工作组。工作组由学会、协会和联盟指导,清华大学和国汽牵头组织,目前成员单位已经有38家企业,包括整车企业,零部件企业,图商。工作组的一个重要任务就是对接ISO,欧洲的OADF和NDS,以及日本的DMP。推动中国自动驾驶地图标准和产业应用的发展。在地图工作组成立后,我们启动了三个方面的课题研究:一个是自动驾驶地图的标准体系,一个是自动驾驶地图政策法规如偏转问题,一个是中国自动驾驶地图的技术路线图。在过去的一年中我们开了两次的工作组的内部会议,举办了两次大的学术交流活动,在工程院、学会和协会的支持下,与国家政府部门就有关自动驾驶地图测绘及出版发行、插件和偏转等问题进行了探讨交流。由于保密原因,中国的车载地图使用过程中有很多的限制,地图数据精度是有限的,而且是经过加密偏转的,同时地图数据中没有高程和曲率等信息,而这些信息对自动驾驶是非常重要的。

    后面我们自动驾驶地图工作组也将重点围绕这三方面开展工作。一个很重要的一个工作是我们希望能够解决自动驾驶地图的出版发行,这涉及解决审图问题,解决加密插件问题等。同时我们自动驾驶地图还可能会涉及众包采集问题,如何推进众包采集自动驾驶地图,这也将是我们工作组后面重点要推进的一个工作。

    工作组还将重点推动我们中国的自动驾驶地图技术标准体系的建设。自动驾驶地图应该有哪些标准,这些标准该怎么去起草?什么时间起草,标准的内容如何确定。我们怎么去跟NDS地图标准兼容,怎么去跟DMP兼容?当然里面还有一些刚才提到的地图在线更新,地图分包采集等。

    除数据标准外,自动驾驶地图中还隐藏着车辆安全问题,我们现在的地图里头有一个插件,这个插件是我们09年的时候引入的,根本没有车辆安全等级的考虑。这就意味着不管是什么级别的车控软件,只要加了这个插件进来以后,安全等级立马就掉下来了,满足不了汽车的控制的使用要求,这也是一个很重要的问题,这也是我们工作组正在推动的一些工作。

    刚才介绍的这些工作,大家也可以看到,所有的这些工作恐怕不是任何一个企业自己能做的,也不是我们清华大学自己能做的,这些事情是需要全行业去做的,就像今天比如我们在做500多人,如果每个人有自己的声音,500多个声音,政府都不知道该听谁的,但如果500多个人凝聚在一起,统一起来用一个声音发声,国家就知道你整个行业的诉求是什么。所以这也是我们自动驾驶工作组的很重要的一个目的,希望凝聚全行业的力量来推动这件事情的发展,我们其他的智能汽车相关技术也是希望用这样的方式去发展,整车企业、零部件企业、ICT企业和科研院所,跨界融合,协同创新,联手实现自动驾驶共性关键技术的突破,建立自动驾驶关键基础支撑,构建良好的产业发展环境,全面推动自动驾驶应用落地和产业化,在此过程中提升中国汽车产业的综合竞争实力,助力中国汽车强国梦的实现。

    我的汇报就到这里,谢谢大家的倾听。


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