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    杨殿阁:高级别自动驾驶所需要的关键技术突破

    2018-03-14 21:00:17 盖世汽车综合

    腾讯分分彩计划手机版 www.mensshirtsguide.com 2018年3月13日,中国汽车工程研究院联合德国慕尼黑展览集团于在2018年3月13日-14日在上海浦东喜来登大酒店举办2018新能源和智能网联汽车国际创新发展论坛,此次活动的主题主要还是围绕新能源汽车和智能网联汽车的新动态和新趋势展开讨论,下面是清华大学汽车工程系系主任杨殿阁教授在会上的发言:

    2018慕尼黑上海电子展,自动驾驶关键技术

    尊敬的王主任、谢院长、李社长,各位嘉宾各位朋友大家好。我是来自清华大学汽车工程系的杨殿阁,今天非常高兴有这样一个机会在这里和大家分享一下关于智能汽车关键技术的思考。今天的汇报主要三部分内容。第一,关于对自动驾驶汽车到底距离我们有多远这件事情的个人看法。第二,高级别自动驾驶技术所面临的关键技术突破。第三,我们清华大学在自动驾驶技术方面的一些进展。

    汽车的电动化、智能化、网联化、共享化,这是汽车的新四化,正在带来革命性的变化,改变的不仅仅是汽车产业,还有汽车出行方式。出行方式的改变会引发整个社会形态的巨大变化,这是一场技术革命。说到这一点,我们国家领导人是非常关注的,行业内人士知道,去年12月份发改委发布了“智能汽车创新发展战略”,意味着智能汽车的发展在中国在未来会成为国家战略去推进。我们工信部也在推进智能网联汽车相关的标准,春晚的时候百度无人车队在大桥上行驶,今年CES展览上丰田公司也宣布要做出重要的转型,竞争对手将是谷歌、苹果这样的公司,从汽车制造商转变为交通服务运营商。我们会想高级别的自动驾驶、无人驾驶到底离我们有多远。

    简单看一下智能汽车的分级,首先和大家统一一下认识,说到智能汽车大家会发现这个名词有点乱,智能汽车、智能网联汽车、自动驾驶,甚至把自动驾驶当成智能汽车的高级阶段,中国之所以这么叫因为我们有三个部委用不同的发文方式。比如工信部发文的时候通常称之为智能网联汽车,如果科技部发文经常是叫自动驾驶,发改委发文就叫智能汽车。这三个名词说的是一件事情,都是智能汽车自动驾驶。说到自动驾驶并不是指无人驾驶,自动驾驶的一级、二级定义为低级别的自动驾驶,也就是现在大家熟悉的辅助驾驶。紧急避撞这样的系统,是一二级的,到第三级是人机共驾,第四、第五级的时候,控制到监视到失效应对,都是无人的。我们把四五级称之为高级别自动驾驶。我们的分别和德国的分类是一致的。

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    这是日本目前的现状,日本汽车企业重点推广的是一二级自动驾驶技术,主要是驾驶辅助技术,通过辅助技术提升汽车的安全性。日本希望通过一二级智能驾驶辅助技术的推广在2018年把交通死亡人数控制在2500人之内。冬季奥运会日本会开展高级别自动驾驶的展示示范,高级别的自动驾驶它的推广节点主要是在2021—2030。作为零部件企业来说自动驾驶技术推进应该领先于整车企业,这是大陆公司的,2020年之前大陆重要的目标还应该是驾驶辅助,2025开始全自动驾驶将进出产业化推广。右侧是欧盟的技术路线图,2025年之前重点是驾驶辅助,2030高级别自动驾驶的运营才会进入推广的阶段。到2025以后高级别自动驾驶会进入产业化。从这张表上能看得更清楚一点,2020这个节点,所有的新车里面装备1、2级驾驶辅助技术的汽车,在新车中的占比在50%左右。到2025年比例会到80%,3—4级智能汽车可能会在10—20%。2030年百分百车辆都具备1—2级智能功能,5级在10%左右。大家会很期盼,但是对于大部分人来说到2030年10%车辆都是一些专业的车辆,并不是我们平时开的车。比如公交车和港口用的物流专用车,包括一些专车,可能这些车上最新实现高级别自动驾驶。

    简单总结一下,智能汽车自动驾驶发展是必然趋势。它会带来社会的巨大变化,这场技术变革对于我们所有人来说包括政府、企业、科研院所大家都是要高度重视的,因为你不重视这场变革就会在产业革命过程当中失去你的机会。我们要高度重视自动驾驶技术的研发,但是在这里我也非常想提醒我们的汽车企业,虽然现在自动驾驶很热,但是对于我们汽车企业来说到2020重点推广还是1—2级的驾驶辅助技术,高级别自动驾驶驾驶在2030节点才能实现。对于很多企业企业来说,当前对重要的还是专注于驾驶辅助技术的应用,让先进技术很快落地,特别是对于中国汽车企业来说。做高级别自动驾驶,比如说1、2级很多驾驶辅助的功能必须提前实现,如果这些产业化都做不到,想做后面高级别的非常难。希望汽车企业能够投入更多的力量在智能汽车的研究上,但是要更关注把实用化技术尽快推广到产业应用当中。同时我们也应该向互联网企业学习做顶层的宏观布局。

    下面我谈一下如果实现高级别自动驾驶,我们还需要做哪些事情。为什么现在产业化重点还是1、2级的,很多关键技术还需要突破,这些技术在短期肯定是解决不了的。第一,汽车的架构。技术路线图大家可以看到,对智能汽车来说要实现4—5级,从感知到决策到控制全部由汽车自己完成的,即使需要人干预,人不干预也可以解决这些问题,意味着车要实现对自己的完全控制。这个汽车出现任何问题都要自己能处理,首先得知道自己能出现什么问题。这里面我们会发现汽车现有的架构是满足不了这一点的,汽车用了很多总线,但是车上的节点可能只有几十个,大量的电器根本没有联网,如果真正想实现高级别自动驾驶所有电器都要联网。不能说坏了没有联网不知道,这个汽车要死人的。从总线到网络到架构需要一种革命性地变化。同时还有另外一个问题,汽车现在硬件、软件是高度耦合的,比如你给丰田开发的系统拿到奔驰车上用不了的,但是我们人开车的时候谁都可以开,肯定是和硬件没有关系的。我们的手机和电脑,发展很快的原因就是硬件和软件是高度分离的,做软件的时候不需要考虑硬件,做硬件的时候不需要考虑软件。软硬件分离是未来智能汽车发展非常关键的要素,整个汽车上要有和硬件解耦的汽车大脑。计算平台很重要,今天开发智能汽车的人,车上装了一大堆设备,到做无人驾驶的时候不可能这样,我们车上可能是6—8个摄像头、4—6个雷达,加上各种各样超声波传感器,大量的接口,要有一个计算平台把所有的信息都接进来,还要高性能处理这些信息,要很强大的计算能力,同时要满足智能驾驶的需求,需要人工智能技术,你的平台要支持深度学习计算。未来需要全新的超级计算平台在车上支持我们自动驾驶的发展,现在来看这一点也需要做工作的?;褂懈兄际?,我们现在做得很多,但是到现在为止感知技术还很难很完善地满足高级别自动驾驶的需求,对于智能汽车来说要实现高级别的自动驾驶,它的决策能力是不如人的,人是有完整的法律体系的保障,出现任何事情最后驾驶人可以兜底,比如撞死人,最严重的情况是你承担这个责任,比如你赔钱或者坐牢甚至通过赔偿性命。大家对无人汽车来说这个事情很难解决,解决这个问题怎么办,感知能力必须要超过人的感知能力,通过感知能力弥补决策能力的不足。很多事情发生了以后不好处理,那就尽可能不要让这个事情发生。智能汽车和人相比不仅仅要达到像人一样的感知能力,而是要超过人的感知能力,达到这种感知能力对于智能汽车单车的感知能力是不够的,需要协同式的感知能力,车车、车路通信,要看见看不到的东西。

    还有需要重点关注的是自动驾驶地图,我这里放了一张路线图,现在做自动驾驶的时候很多人觉得自动驾驶地图不太需要,我们现在不用高精度地图不是也做得很好吗?现在很多做演示的人做的是寻迹,开过的路都跑过了,到未来简单的寻??隙ú恍械?。自动驾驶的低级,可能不需要自动驾驶的地图,只需要驾驶辅助的地图,ADAS地图,但是到了4和5级,大家可以发现这种自动驾驶地图不仅需要而且是必备性,如果不具备这种自动驾驶地图,智能汽车自动驾驶的实现是很难的。有了地图就可以把感知和地图结合起来,让你汽车行驶的时候始终知道你行驶在哪里,离障碍物多远,也可以把动态障碍物叠加在地图上。这是基于自动驾驶地图的决策和控制,这是我们目前做汽车很多人能想到的一种方式,这种方式是基于控制逻辑来做自动驾驶。这是比较简单的,特别是做汽车企业的人来说比较简单,但是对很多互联网企业来说很难。做这件事情需要整车的动力学建模,整车控制要做得很精确。对互联网企业来说他们会想不用控制逻辑来做,能不能基于人工智能深度学习去做,也可以。谷歌和百度没有在汽车本身做大量工作,但是通过大量数据采集,给车一个图片和传感信息,这个车直接告诉你方向盘的转角、油门刹车这样的信号,我们实验室也做过这样的工作,确实能做,特定条件下可以做到很好的效果。直接用深度学习做自动驾驶的训练,也可以让汽车无人开起来。但是这么做行不行呢?这么做是有问题的。它什么时候出了事情,什么时候撞死了人你不知道,这个不知道对汽车产品来说是不可以接受的。如果手机、电脑这样的产品出了问题大家可以重新启动,对汽车来说出了问题撞死人是不可以重新启动的。去年日本有一家很有名的公司叫高田,有85年历史,做安全气囊的,20%多的市场份额,85年汽车企业去年破产了,因为它的安全气囊出问题了。这么多年一共有10个安全气囊出问题,死了10个人,他们一共卖了1.2亿个,这样的比例都不能接受。如果你造了智能汽车用深度学习训练,什么时候撞死人也不知道,这样的汽车能卖吗?肯定不可以。汽车解决的是真正问题,各种各样极端条件下汽车的动力学控制99%已经做到最优了,对未来高级别的自动驾驶一定是把深度学习、人工智能的技术和传统的车辆动力学控制技术结合起来,是一种可控的学习网络,这个需要比较长的时间做工作。

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    最后一个,汽车的车载信息安全问题。汽车的安全性非常重要,比手机、电脑重要得多。手机、电脑出了问题,出了勒索软件,最多付点钱就解决问题,但是对于汽车要死人的,而且汽车安全问题不是一辆车,如果整个系统安全性被攻破了,死的就不是一两个人了,整个安全问题是非常重要的问题。但是这个安全问题从单车的安全到系统的安全都需要综合考虑,这也是需要比较长的时间去攻破的。

    下面我把清华这方面做的工作讲一下。清华为了更好地做好智能汽车自动驾驶这方面的工作,专门成立了智能汽车校级交叉中心,由汽车系牵头,我们软件学院等等10个院系联合起来,围绕智能汽车一块开展相关的工作。这些年在这个工作的基础上我们也取得一些成绩,这是我们做1、2级驾驶辅助技术,基于视觉来做,我们去年也上了上汽的通用50,一下子量很大了。这个技术主要是我们在苏州创业团队做产业化具体的工作,在去年获得中国汽车工业科技进步一等奖。高级别自动驾驶方面我们做了很多尝试,大家知道长安汽车当年从重庆开到北京,影响比较大,当中有一部分核心技术也是和我们合作的,出重庆和入北京的这部分,当时我们和长安一块做。去年北京车展上北汽无人驾驶的车辆很多人试驾过,一部分技术也是和我们合作的。左侧这个图是低成本无人驾驶车辆在无人驾驶大赛里面,其他用的是激光雷达的方案,我们有意地用了很低成本的方案,视觉的毫米波雷达为主,成本控制在几万内。整个比赛路段30公里,能够自己完成这个工作,用低成本的方案做3级自动驾驶证明是可以的。右侧是我们天津做技术孵化的产业化团队,清智,做的无人驾驶公交,4月份开始在世界智能大会之后一直做示范运营。这是我们另外一个产业团队,我们最近用这个小车在清华里面做图书的运送,上周完成了首次图书运输任务,现在任务主要由无人小车完成。

    稍微总结一下,智能汽车自动驾驶技术离我们已经很近了,高级别的可能10年左右就可以实现了,但是对我们所有企业来说如何选择发展道路是很重要的事情,我们希望大家既能看到未来也能看到现在,希望更多的企业能够投入更多的力量在智能汽车自动驾驶技术的研发上。我的汇报就到这里,谢谢大家。

    (提示:本文根据发言整理,未经专家审核)

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