光天气问题,就够自动驾驶喝一壶的了

  • 发表于: 2014/12/09 09:09:44 来源:车云网

自动驾驶面临的难题,多少人已经心知肚明,但是最为根本的,还是技术问题。且不论复杂的路况,现阶段而言,天气就够他们喝一壶的了。

车云按:关于自动驾驶面临的难题,基本上稍微有所了解的人都能够数得出一二三来。但是大多数人在提到的时候,都会说自动驾驶要解决的是成本问题、法律问题、复杂的交通路况问题,甚至人伦问题,一旦问到技术相关,很多人都会说我们已经准备好了。是啊,或许你已经在试验场上准备好了,你也准备好面临这个真实的世界了么?现阶段而言,天气问题,就够自动驾驶喝一壶的了。

今年10月,现代汽车在韩国本部悄无声息的搞了一场自动驾驶系统大赛。尽管赛事并非大张旗鼓,但赛情却异常激烈,12支参赛队伍只有4支进入到决胜局——在无人干预的条件下完成整个测试圈。障碍躲避,行人制动,路牌服从,貌似无甚特别,都是无人驾驶常见测试项……而第二天,比赛出现了变数,天公不作美,下雨了。

对KAIST无人驾驶开发团队而言,大赛并未要求他们的系统在暴雨中畅行无阻,但事实是他们的“作品”正好在一场暴雨后踏上征程,路面湿滑并非KAIST的最大障碍,更严重的问题是车前探头的拍摄角度。雨后初晴的强烈日光,经地面积水反射,正正好好不偏不倚地直射车前探头,然后整个无人驾驶系统因“晃眼”而难以识别路况,包括分道线,路牌,甚至行人(假人)。

有意思的是,我们可以完整观赏KAIST前后两天的全程比赛视频,同一辆车,同一赛道,同样的硬件和软件,唯一的差异就是头一天还是干燥路面,第二天则湿滑不已(车云菌:Stop!想起TopGear湿道圈速的立即面壁!)。如果可能,将两个视频一起打开并对比观看是非常有趣的,只是第二天湿滑路面测试视频需要跳过几个区段。


干燥路面视频


湿滑路面视频

看过两段视频,车云菌按照时间线小小总结一下:

2:02 – 由于无人驾驶车越过路面中心线并意欲蹿沟,安全车远程下达“急停”指令。唯一合理的解释是——此时车头正对太阳,而第一天在干燥路面上的测试,该项毫无压力。

2:50 – 行人检测失败,雨后烈日就出现在“行人”身后。当然,第一天的测试,该项是顺利通过的。

3:20 – 交叉路口直行,基本顺利,但相比前一天,貌似多了一丝犹豫,不是么?

4:15 – 车道检测失败,看起来整个软件系统经历一次完全重启才继续工作?

5:43 – 亲娘咧,直奔路灯杆而去!貌似经过路口时,系统完全无视了马路牙子的存在。而干燥路面上则顺利搞定。

7:20 – 再一次远程急停,看起来安全车上的技术人员有点儿发毛,因为KAIST貌似又奔着马路牙子去了……好吧,至少它没有遵照设定路线行驶,而是自作主张抄小道了。

8:40 – 先后两个路牌,一个检测成功,另一个失败。

9:15 – 仅有的一次点赞机会。干燥路面上,KAIST在此差点儿一头扎进路障,而湿滑路面下反而顺利通过。

9:45 – 湿滑路面之上,倒车入位也有点用力过猛。

观影结束,请允许车云菌引用高考作文必备句——透过现象看本质,我们从中学到什么?

首先,作为自动驾驶系统,感知周边环境,并随时将自己设定在最优状态,是基础中的基础(作为Coursera上安猪大神主讲《机器学习》公开课8次Octave/Matlab满分作业结课的车云菌,俺表示理论上毫无鸭梨);而且KAIST和许多其他团队确实为此下足了功夫。然而无论对人类驾驶员还是机器人,天气变化都是路面上不确定因素之主要来源。诚然,如果需要应对的仅仅是路面湿滑问题,那机器人表现只会更好,因为其可单独针对每个车轮来施加精确的牵引和制动——人类显然无法做到。

但一厢情愿是没有任何实际意义的,所有人都明白天气变化对自动驾驶系统最大的挑战就是,感知(探测)。湿滑路面可谓so easy,但与浓雾,大雨乃至暴雪组合在一起,事情就开始变得复杂;那么再加上漫漫长夜呢?露怯的机器人驾驶员是不是让人类乘客有点无心睡眠了?

我们从不怀疑自动驾驶系统比我们更了解也更遵守交规,在任何情况下它们比你我更清楚对错。但目前唯一的问题是,从摄像头,激光及毫米波雷达中,机器人真的收集了足够多、足够准确的数据来帮助它们做出英明决策了么?

车云小结:

我们应当感谢KAIST团队勇敢贴出了这两部视频,即使是他们的机器人并未如设计般表现良好,但借用一位智者的话——“偶遇成功之母,定逢失败之子”。作为一家科技媒体,车云菌见多了各种无比高大上的自动驾驶测试,而更有趣,同时也更具教育意义的,则是了解背后的种种挑战。说句实在话,KAIST至少不像兄弟团队一样驱车“勇闯战壕”噻!

不过嘛,俺们这是上集,下集看点在于,分析和自我分析,详解背后的故障原因,敬请期待。

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