引领无人驾驶未来的技术
Posted 09/12/2017 by Jatinder (JP) Singh
我带着15岁的女儿去了她的第一场大型演唱会 - Roger Waters的“Us + Them”巡演。如果你想知道为什么这篇关于汽车技术的博客文章会提到Roger Waters,请等一下,让我娓娓道来。我们都很喜欢这场演唱会,我是开车去的,开过去和开回来的时候,无论是拥堵的交通,还是在停车场进进出出都让我抓狂。这时候我就想,如果有一辆能够自动驾驶的汽车载我来,载我去,轻松穿梭于拥挤的车流中,这会让我多么轻松、多么自在。这就像搭乘一辆没有司机的出租车,不用付钱也不用给小费。在无人驾驶汽车上路之前,我们还必须跨越许多技术、基础系统和法律方面的障碍。不过毫无疑问的是,无人驾驶汽车能够带给人们的便利是巨大的。
汽车制造商正在大力投资相关技术,以求将“无人驾驶”的理想变为现实。未来的汽车将是电动、互连和自主的。我们取得了很大的进步,在探索相关知识方面进行的努力也获得了回报,这一梦想实现的日子越来越近了。在技术的发展进程中,有一些成果对于无人驾驶汽车上路至关重要。
计算硬件
现在的计算机差不多可以是一只手掌的大小。计算能力呈指数级增长,非常复杂的操作系统、数据处理和机器学习等应用得以高效运行。类似的发展趋势也发生在汽车中使用的传感器、执行器和处理器上。传感器尺寸减小的同时,数据分辨率、屏幕分辨率以及精度也在提升,而功耗则越来越低。此外,我们也获得了大规模量产带来的制造成本优势。举个例子,原来装在无人驾驶汽车顶部的超大(还非常昂贵)LiDAR传感器现在已经可以做到小型化和低成本,并很隐蔽地装在保险杠内部。
机器学习技术现在非常热门,而它的兴起一部分得益于计算硬件的发展。机器学习算法需要不断改进和调整,因此硬件也要灵活和可配置以适应这些变化。汽车级FPGA就是理想的选择。
机器视觉,结合机器学习,是无人驾驶汽车的关键硬件技术。许多笔记本电脑和智能手机现在都配备了用于用户登录的面部和目标识别功能。这项技术有助于汽车识别行人、车道和物体,如树木和交通标志。自动化程度达到4级和5级的无人驾驶汽车需要配备数百种这样的传感器,这意味着硬件必须能够实时处理信息,并使用机器学习技术实现像人驾驶时一样瞬间进行决策。
操作系统软件
让无人驾驶汽车成为现实的关键是软件。汽车操作系统中使用的软件技术可以帮助我们实现可配置的汽车,并提高其自主性。又一次,基于软件的机器学习应用为汽车带来了智能功能。现代操作系统极其复杂,尤其是自动驾驶系统,需要衡量车辆安全性、功能性和安全性。事实上 ,操作系统的这些方面是无人驾驶汽车是否能够获得市场接受最为关键的因素。
操作系统的复杂程度随自动化等级的1级到5级递增。它要非常灵活、高度可配置和不断更新,充分利用基础系统和应用的发展和创新。人身安全和车辆安全功能需要频繁更新,目前的软件每六个月或每年更新一次的模式将被淘汰。我们正处于全新汽车生态系统发展的最前沿。
汽车行业尚未解决这个影响面如此之广的问题。开发、测试、安全和可靠性是实现最终的软件部署的关键。估计这类软件的功能将超过目前最先进的操作系统中使用的软件。在实现汽车电气化/混动化以及提升上述类型操作系统部署能力的进程中,汽车制造商将发挥领导作用。此外,无人驾驶汽车中这类软件的质量和可靠性还需要得到人们的信任和认可。
汽车应用软件的另一个要求是使用起来要直观。它必须执行数据收集、处理、传感器融合、聚合和显示功能。操作系统必须能够获取和处理所有的信息,并通过简单好用的界面将其呈现给驾驶员。最后我们将得到一个功能丰富的人机界面(HMI),具有流媒体娱乐选项,在行驶过程中可由车上乘客使用。
导航和地图
与传统地图导航不同的数字化绘图是我们现实世界的数字化呈现。现在智能手机上的导航软件将地图与环境信息或大数据结合在一起。虽然目前的算法足以让我们到达目的地,但它们只适用于自动化程度为3级的汽车。完全自主的汽车将需要更高的分辨率和精度——1厘米,而当前精度约为1米。
导航必须从静态地图演变为更具交互性并持续更新的地图,不仅要考虑道路上影响驾驶各种目标,例如建筑、树木、交通变化、道路标志、事故,准确的定位更是不必说了。车道偏离和GPS技术必须准确定位汽车位置,并有效地将汽车驶上最佳车道,让汽车畅行无阻。
自动驾驶汽车可能需要每隔几秒钟的实时更新。一些创业公司已经推出了提升用户导航体验的解决方案。 一个很好的例子是Waze应用,该公司使用众包(crowdsourcing)模式来捕获来自大量用户的实时数据,然后向用户提供实时信息。但是,为了满足自动驾驶汽车的需求,还有更多的创新有待实现。
高带宽通信
最后一点要说的自动驾驶汽车的通信或大数据处理。硬件、软件和导航领域的发展成果都是为了让智能汽车能够获取、处理和理解各种传感器的数据。智能汽车将依托于这些数据实现自动驾驶。
生成的数据量及汽车和基础设备之间的通信将是海量的。智能汽车需要相互沟通,获悉各自的位置并分享有关路况和危险的实时信息。想象一下,未来的道路上将有成千上万这样的汽车。
未来这样的汽车将结合本地边缘计算以及云计算技术。它们将是车轮上的服务器 - 收集数据、处理、存储和通信。相关企业已然兴起并且数量将不断壮大,它们将结合汽车制造商和硅谷的知识来开创未来。现在的车展上,电脑处理器厂商都是自动驾驶汽车市场的主要玩家。
总结
技术的进步正在帮助智能自动驾驶汽车成为现实。 随着相关行业不断发展,自动驾驶汽车所需的技术必须灵活、灵敏、可配置,并能够处理大数据,同时学习复杂的算法。 本周在法兰克福举办的国际汽车展IAA上可能会展出很多无人驾驶汽车。在相关技术完备之前,能够自动载着我去演唱会的汽车仍是我的梦想。