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无人驾驶车要上路,阿里无人车路线车路协同

2019-10-12 01:10

原标题:无人驾驶车要上路,阿里AI Labs觉得应该先给“路”装上眼睛 | 你好AI

BAT全部入局无人车领域后,作为最后一个进入者,阿里巴巴在刚刚结束的云栖大会“人工智能峰会”上,发布首款L4车路协同的新能源智能车——一辆中巴大小的白蓝色智慧物流车。

阿里巴巴达摩院近日与交通运输部公路科学研究院成立了车路协同联合实验室。

“首先它实现了L4自动驾驶能力,同时它具备了车路协同的功能,我们将重新定义车和路,以及云的三端协同。”阿里人工智能实验室(A.I. Labs)总经理浅雪,代表这个刚成立2年的团队宣布了这一消息。

这个实验室研究的“车路协同”,简单说就是如何让道路智能化,拥有眼睛和大脑,能跟路上跑的车交流信息,辅助自动驾驶车辆做出决策。

美国汽车工程学会SAE将自动驾驶分为L0至L5六个等级,L4是高度自动驾驶,对道路和环境仍有一定要求,最高等级L5则为完全自动,由AI接管,不受道路环境限制。阿里的无人车选取物流骨干线路作为应用场景,给出的方案是“车路协同”。浅雪表示,该方案是为了更加安全和更低的成本。

与之相对的概念是“单车智能”,这也是现在包括谷歌在内的大部分公司采用的无人驾驶方案,它们试图通过让无人驾驶车本身更加智能,来解决实际上路中的驾驶和安全问题。

安全和成本问题是自动驾驶商业化的难题。阿里AI实验室首席科学家王刚介绍,目前每量自动驾驶车辆平均价格约为20万美金。即使单车非常智能,但高昂的价格也不可能让很多人使用。

那么阿里为什么投入“车路协同”这个研究方向呢?

“中国的公路高频使用非常好,我们可以用很少的钱把路变得智能化,同时因为路的智能化可以降低车的配置,降低车的硬件成本,让整体的自动驾驶成本降低,从而让技术真正普惠大众。”王刚说。

可以说车路协同是种曲线救国的技术方案,目的就是降低自动驾驶车要为传感器付出的成本,并弥补车辆自身智能局限性带来的安全隐患,从而让它更快上路。

车路协同技术方案的核心技术之一是感知基站,这意味着让路有了上帝视角。

当人们讨论无人驾驶车什么时候能大规模商业化,安全是最核心的问题。从舆论反应来看,用户对无人驾驶车安全隐患的容忍度比对人类司机安全性的容忍程度要低。

感知基站由多种传感器和高效运算单元组成,悬挂在道路之上,类似交通摄像头。感知基站可实时感知周围环境,并将感知信息发送给自动驾驶车辆,其工作半径达200米。

但在环境复杂的现实场景中,无人驾驶车的识别和决策能力,并不令人满意。

感知基站弥补了单车智能的不足。王刚演示了一个场景,感知基站把道路前方的物体传递给车,帮助一辆自动驾驶汽车视线范围之外的障碍物。“我们还做了大量的测试,车在30公里/小时的情况下,如果在刚才演示的场景下,突然冲出一个行人,100%会撞伤,但有了感知基站的帮助,我们实现了100%的成功避让率,这个例子充分证明了协同智能的威力。”

一个典型案例是今年3月18日Uber无人车在美国亚利桑那州发生的撞人事故。49岁的女性Elaine Herzberg在骑自行车横穿马路时被处于自动驾驶模式下的Uber无人车撞击死亡。根据事故报告,当时正值夜间,这位女性或处于嗑药后的迷幻状态,而Uber无人车虽然通过雷达发现了她,但并没有将她识别为行人。

阿里将感知基站定义为“某种意义上的共享经济。”浅雪说,通过这样的服务构想,在未来可以大大降低自动驾驶和智能物流车的成本。“我们从商业、应用场景、感知准确率以及如何降低成本方面一直在思考自动驾驶汽车的推进和演变。”

这起事故在美国引起了对无人车上路和安全性的广泛讨论。“我们告诉人们的是,请遵守法律,请考虑周全,”吴恩达曾对外表示。

在阿里车路协同的方案中,智能的路可以大大降低单车智能的成本。但对于感知基站的部署和成本,浅雪表示,目前正在谈,具体的信息还不方便透露。

也就是说,现阶段无人驾驶车的识别能力和安全性,需要依赖于一个人人都遵守交通规则的环境。然而在现实场景中,这几乎不可能。

不过从“共享”的定义上来看,阿里想以车路协同作为入局无人车领域的突围战术,同时还希望做自动驾驶领域的生态系统。

此外,现实的行车场景会给单独依赖车身传感器的方案带来很大挑战。

5个月前,阿里方面才透露,阿里AI实验室正在进行无人驾驶研究。相比之下,百度研究院早在2013年就开始了无人驾驶项目,腾讯在2016年也成立了自动驾驶实验室研发无人驾驶技术。

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