專家解讀智能車環(huán)境感知及高精度定位技術(shù)

首先看一下無人車智能汽車的相關(guān)定義，很早的時(shí)候百度在百科里面用的定義是這個(gè)，最近已經(jīng)換掉了。這個(gè)定義是什么?定義的是在普通汽車的基礎(chǔ)上面通過增加先進(jìn)的傳感器、控制器、執(zhí)行器，使這個(gè)車具備智能的環(huán)境感知能力，自動(dòng)分析汽車行駛的安全狀態(tài)和危險(xiǎn)狀態(tài)，按照人的意志到達(dá)目的地，最終實(shí)現(xiàn)替代人來操作的新一代汽車。下面這個(gè)圖更容易理解，智能網(wǎng)聯(lián)汽車做到三個(gè)事情：替代人的眼睛、耳朵、有先進(jìn)的中央決策系統(tǒng)替代人的大腦、執(zhí)行系統(tǒng)替代人的手腳。這個(gè)角度來說，智能汽車關(guān)鍵技術(shù)分三大部分：環(huán)境感知技術(shù)、中央決策技術(shù)、底層控制技術(shù)。

反過來看底層控制技術(shù)，汽車行業(yè)做了這么多年，對我們汽車零部件廠商，底層的控制系統(tǒng)是比較放心的。對于無人車來講，這些控制系統(tǒng)能夠功能實(shí)現(xiàn)，能夠不斷地完善，九到十年是沒有問題的。所有人知道對于無人車來講主要的困難決定在哪?中央決策系統(tǒng)。對于人來講，駕駛汽車，我們說會不斷學(xué)習(xí)，遇到各種各樣的情況會不斷學(xué)習(xí)，遇到各種意外的情況有應(yīng)急的處理措施。最關(guān)鍵的一點(diǎn)人其實(shí)可以犯錯(cuò)的，比如說你撞了人或者出了交通事故是你負(fù)責(zé)任，但背后是一套完善的法律體系做保障。這一套法律體系用了一百年的時(shí)間建立起來，一整套的完整的環(huán)節(jié)做后面的支撐體系。但對于無人車來講，恰恰缺乏的是這個(gè)。對于無人車，它對環(huán)境、對各種各樣的路況、交通事故，如果不能做到預(yù)知，遇到就不知道怎么處理。我們說谷歌公司、百度公司的加入讓我們智能車有一定的智能學(xué)習(xí)的能力，但我們想這個(gè)能力是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，現(xiàn)在恐怕連5歲、8歲的小朋友能力都不到，別談到18歲成熟的人的能力。最關(guān)鍵無人車遇到意外情況的時(shí)候不知道怎么處理，這時(shí)候出了交通事故，背后法律體系的保障是不完善的。中央決策一定是無人車發(fā)展過程當(dāng)中非常大的瓶頸，這個(gè)瓶頸想要克服，一定要通過環(huán)境感知系統(tǒng)的加強(qiáng)來解決這個(gè)問題。環(huán)境感知系統(tǒng)，如果無人車行駛過程中環(huán)境感知能力超出人的感知能力，除了汽車行駛過程中對周圍所有環(huán)境信息做到全息感知以外，做到超視覺、超視野的感知，很多的危險(xiǎn)是可以提前避免的，避免一些復(fù)雜情況的出現(xiàn)，這時(shí)候我們說才有可能，中央系統(tǒng)處于比較簡單的狀況。

所以對于無人車，今后十年的發(fā)展，中央決策技術(shù)、環(huán)境感知技術(shù)這兩部分是我們很重要的挑戰(zhàn)。

我在這選了美國高速公路管理局關(guān)于智能汽車定義的分類，選擇它主要是因?yàn)閺母骷壸兓臅r(shí)候，哪些技術(shù)上面取得突破，給了一些相關(guān)的條件。我們現(xiàn)在智能車的水平更多處在二三級別，部分的智能駕駛向有條件智能駕駛的過渡階段，關(guān)鍵需要突破的技術(shù)恰恰是環(huán)境感知能力的提升和中央決策技術(shù)的提升。

智能車的環(huán)境感知技術(shù)分為自主式的環(huán)境感知，加裝雷達(dá)、攝像頭都是自主式的環(huán)境感知。通過上午姚教授介紹的車路協(xié)同，協(xié)同式的環(huán)境感知。未來，一定是二者結(jié)合，通過協(xié)同式環(huán)境感知加上自主式的環(huán)境感知，車輛行駛過程當(dāng)中對周圍環(huán)境有一個(gè)很好的了解。

自主式的環(huán)境感知又有不同的觀點(diǎn)，以谷歌公司為主的，更喜歡用的是LIDAR這種，大家知道LIDAR非常貴。最近推出了一個(gè)更便宜一點(diǎn)的16線的LIDAR。LIDAR系統(tǒng)昂貴的價(jià)格阻礙了這個(gè)大批量產(chǎn)業(yè)化的很重要的瓶頸。

不僅是奔馳、奧迪、大陸系的公司，更多的是把計(jì)算機(jī)視覺和雷達(dá)技術(shù)融合在一起，更好的實(shí)現(xiàn)車輛低成本對周圍環(huán)境的感知。

信息感知完了要做什么事情?不同的傳感器獲得信息，做信息融合以后，要做的一個(gè)事情，高精度地圖基礎(chǔ)上面做定量，車輛高精度定位，高精度定位基礎(chǔ)上面做什么?根據(jù)車輛行駛的目的地、任務(wù)，做車輛路徑和軌跡規(guī)劃。我們剛才在講汽車的中央控制、決策，中央控制決策在做什么呢?最核心的內(nèi)容其實(shí)就是在做軌跡的規(guī)劃，而且這個(gè)軌跡的規(guī)劃做什么?做車輛動(dòng)力學(xué)的輸入控制。汽車行駛過程中怎么走?這是對于智能汽車最關(guān)鍵的，要躲避所有的障礙，達(dá)到目的地，要知道每一步做什么事情。

針對這樣的工作，需要高精度地圖的支持。無人車環(huán)境下面，高精度地圖和傳統(tǒng)地圖已經(jīng)完全不是一個(gè)概念了。整個(gè)地圖的建模、地圖的信息，包括整個(gè)對地圖感知的方式都會發(fā)生徹底的改變，這樣的地圖當(dāng)中，右圖當(dāng)中看到每一個(gè)固定的建筑物、標(biāo)識都可能成為定位輔助。

要解決對無人車中央決策、軌跡決策的問題，我們從會場到虹橋火車站，首先還是要路網(wǎng)級的信息，要知道哪一個(gè)地方堵車，什么地方不堵，車要走哪些路。這個(gè)對無人車是不夠的，還需要知道任何一個(gè)時(shí)間、任何一個(gè)時(shí)刻在哪一條車道上面。不僅要知道車道，還要知道在路上行駛的周圍所有的障礙物、潛在的障礙物，這個(gè)時(shí)候選擇的路徑是什么。

我們看到在高精度地圖上面，如果說這是駕駛員看到的視野，右側(cè)在高精度定位出你車的位置。在這樣的地圖上面車走的車道，這還不夠，通過你的環(huán)境感知系統(tǒng)知道你周圍所有的障礙物的基礎(chǔ)上，在這個(gè)路上面規(guī)劃出車輛行駛的路徑。講到這里，今天最想講的一個(gè)觀點(diǎn)，前面介紹的所有的內(nèi)容在說什么呢?就是在講高精度地圖、高精度定位。大家對地圖、導(dǎo)航、定位都有自己的認(rèn)識，每個(gè)人手上都有手機(jī)，都有導(dǎo)航，汽車廠商以前認(rèn)為導(dǎo)航很重要，但不是最核心的技術(shù)，但對于智能汽車、無人汽車來講，我們說地圖定位、導(dǎo)航，已經(jīng)不是傳統(tǒng)的定位導(dǎo)航了，是整個(gè)智能汽車最核心的部分，涉及到的是什么?智能汽車中央控制決策。智能汽車真正怎么走?未來十年二十年里面最大的瓶頸技術(shù)就在這個(gè)地方，大家看一下，比如說2015年歐洲，大眾、奔馳、寶馬做了什么事情?收購了Here。2015年 4月份Uber宣布做智能車以后，兩個(gè)月之后購買了一個(gè)地圖團(tuán)隊(duì)。大家如果說看今年1月份通用和Mobileye做的什么事情，宣布做高精度地圖，基于 Mobileye技術(shù)來制作高精度地圖的采集。我們再看比如說豐田公司，豐田公司很少談智能車，今年1月份重點(diǎn)談的是什么?面向智能汽車做的高精度地圖。我們看到世界上所有大的汽車公司，包括百度、谷歌，為什么能做智能車?因?yàn)橛袕?qiáng)大的地圖數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。但我們可以看到中國的汽車行業(yè)對高精度地圖、高精度定位和導(dǎo)航的重視程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如國外大的汽車公司，但這些恰恰是我們智能汽車非常核心的關(guān)鍵技術(shù)。如果這些技術(shù)不突破、這些技術(shù)不掌握在自己手里面，將來你說開發(fā)出很好的智能汽車，這個(gè)還是值得猶豫的。所以非常希望我們國內(nèi)汽車行業(yè)對今天我們在座的企業(yè)包括各位專家所做的事情予以更多的重視。