慧拓智能王健:平行驾驶在特定场景中的应用

  • 车云菌
  • 发表于: 2018/07/28 10:55:11 来源:车云网

平行驾驶会构造真实世界的映射,可以做更大空间、更大时间的预测,形成特定场景更好的描述。

7月13日,在由车云、武汉经开投资有限公司、武汉现代制造业创业服务中心联合主办的“智商业·驭未来”第三届中国智能汽车创新发展论坛上,吉林大学教授、青岛慧拓智能机器有限公司联合创始人王健发表了名为《平行驾驶在特定场景中的应用》的演讲。

 吉林大学教授、青岛慧拓智能机器有限公司联合创始人 王健吉林大学教授、青岛慧拓智能机器有限公司联合创始人 王健

以下为演讲速记,车云菌做了不改变原意的删减:

我今天要讲的是慧拓智能的特定场景平行驾驶解决方案。

首先简单讲一下什么叫平行驾驶, 大家都知道车是由车本身、司机、信息构成的三角体。它由三个世界构成,第一是车本身的机械结构,第二是人的心理世界,第三是周围的真实环境。

把这三个世界拆分后就形成了上图的右半部分,就是很典型的平行世界。我们通过一定的通讯方法,把马路上跑的车和云中的虚拟世界链接,形成这样的信息交互结构。

 

这是按照平行理论产生自动驾驶理论框架,第一个真实世界里面是无人车,我们会有一定的传感器把车辆信息传递到云端。云端也平行世界,结合车周围的环境,会有一套计算能力反向控制这台车。

现在大家采用摄像头、激光雷达传感器,尽可能使一台车变得智能化。但是我们认为,即便这么多年,这样的自动驾驶车还没法达到商用化。智能化水平总会有极限能力,我们希望能够通过平行驾驶的方法,让单车智能水平要求不要那么高,不要对传感器的精度和可靠性要求那么高。在这样的情况下,我们思考能不能放在云端做一定的可靠性保证?

 

这是我们的想法,所有车的传感器系统都传到云端,真实环境和云端可以形成融合。信息传到云端后会进行物理世界构造,无论是车还是交通参与者,都会在虚拟世界构造出来。构造出来后会进行决策和命令下发,如果本地决策和云端决策有一定冲突,就会有仲裁,最后执行。

大家经常问我们的问题,传统基于传感器单车智能自动驾驶,网联自动驾驶,以及平行自动驾驶,到底有什么区别?都是自动传感器,中间会有互联,平行世界跟网联的最大区别在于,我们会构造真实世界的映射,映射可以做更大空间、更大时间的预测,这样可以形成特定场景更好的描述。

下面有两张图,给大家讲一下具体区别。

 

从技术上讲,横轴是我们决策的时间,纵轴代表能够预测多远距离会有风险。从这两个维度,传统单车智能感知范围十分有限,加上网联的好处是能够获得更远的距离信息。在平行里面能做到什么呢,所有交通场景都在平行,就可以在更远的时间跟更远的空间做出更精确的结果,这个结果对无人驾驶来讲会更有用处,这是真正意义上的区别。

 

从成本上来看,我们做特定场景,10辆车和20辆车是完全不一样的概念。云平台是很大的投入,如果车辆很少的话,这个方案并不占优势,因为我们的方案要靠量来均摊,蓝色和绿色线是网联和单车智能自动驾驶,红色线代表平行自动驾驶。对于我们来讲,车的数量上来后,固定场景下的运营成本就会大大降低,而往后成本增加基本上就很少了。

上面讲了平行的技术方案,下面讲我们公司做的三个场景。

第一个是无人矿山,这是一个很有意思的产品。我在矿山连续待了两周,从挖煤到运送到火车站,煤炭真的非常适合做无人驾驶。环境艰苦,露天暴晒,车内温度四五十度,而且不易招人。

 

上图是卡特无人矿卡,在矿山里面扬尘很大,摄像头很难工作,矿山里面大多数用的都是雷达。没有车道线, 无人矿卡会自动装载,然后自动循迹运输,遇到路口会停止下自动检测,这是很典型的矿山工作卡车。这些工作的前提要依赖庞大的云端,就是我们说的平行。云端会进行所有路线规划和障碍物下发、装载点下发。

上图右下角是遥控驾驶,平行场景有很大的特点,一旦无人车预测出来要失效,无论是主动失效还是被动失效,比如说雷达掉电了,云端马上会报警,人会远程接管这辆车。

第二个场景是物流,武汉有很大的物流园可以做物件的分发,也可以做端到端的物流。现在做得比较多的是低速配送车,还有卡车。我们公司现在主要做货运卡车,已经有两个案例落地了,6月30日刚刚发布了产品。

第三个场景是市政,主要是洒水车、清扫车、垃圾车,这些车都是低速半低速,工作时间往往是半夜,基本上没有什么障碍物,相对容易做,而且需求量很大。目前产品正在青岛落地。

 

平行驾驶非常适合特定场景里面的运营管理,因为它由四部分组成,第一是对车辆进行描述。第二是预测车未来在什么时间、什么地方会发生什么样的事。第三,引导车该怎么办。第四,当车一旦发生失效情况,要保证运营不出事,要有应急的人工备份。

我的报告就到这里,谢谢大家。

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