让汽车有思想地互相交流, 难道这才是突破无人驾驶瓶颈的最优解?|潮科技

科技动态 36氪

作者| 田煦阳

编辑| 傅博

目前为止,绝大多数的自动驾驶汽车都选择应用摄像头,雷达,激光测距雷达(lidar)等传感器来模仿人类驾驶员的双眼,完成对于周遭环境的探测。

值得一提的是,其中最为重要的部件当属lidar;据The Information先前的报道,由于其重要性及有限的产量,lidar遭到了各大车企的哄抢,经常处于断货状态。由此,各大厂商在突破技术难题上的疯狂和热忱可见一斑。

不过我们今天文章的主角可不是lidar(激光雷达)。

以lidar为代表的外置传感设备有着一个重大的缺陷:无法探测到“视线”外的障碍物,如停在弯道处的汽车,造成了安全隐患。

在上周推出可投入应用的无人汽车——MCity巴士的密歇根大学(University of Michigan),针对这一问题,选择了一条与主流公司截然不同的路线,提出了全新且极富建设性的解决方案。

MCity的巴士

在我们揭开这一名为V2V的脑洞大开方案的神秘面纱前,不妨先来看一看MCity巴士是何方神圣。

走自动驾驶研究前沿的密歇根大学,抢在Google等一众大公司前率先推出了投入应用的无人车,也就是今天的主角MCity巴士。

虽然其执行的搭载约15名师生完成在校园中3公里长的通勤任务,稍显稀松平常了些;但这给科研人员提供了宝贵的近距离观测机会,为今后开发更安全更高效的无人车打下了基础。

师生们坐在无人驾驶巴士里

背景介绍完毕,让我们来对这名为V2V的神奇方案一探究竟。V2V的命名与耳熟能详的B2B,C2C属于一个路数,为Vehicle to Vehicle的缩写,意味交通工具间的交流。

在V2V这一模式中,众多无人汽车可互相连接成一张“车联网”,应用专用短波通讯系统(Dedicated Short Range Communications,DSRC)以每秒十条信息的速度共享诸如位置、速度、方向等数据。Gabor Orosz说道:

“通过汽车间的V2V交流,我们可以看到其他物理传感器无法看到的景象,毋庸置疑,这不仅能提升被测试车辆的安全性,也为周围的其他汽车提供了更好的驾驶环境。”

除了V2V这一发明,Mcity项目组的另一全新创举则是将AR技术引入到对于无人车迭代升级至关重要的测试环节中。根据MCity项目的主任及密歇根大学工学院教授Huei Peng的介绍:

“其实这一测试场所在2015年已经投入使用。去年来,我们为其增加了一些新装备来完善测试:如通过AR技术构建更加真实的测试环境,以及Mcity交通管控中心。”

通过AR技术,MCity项目组得以将32英亩的测试场地用虚拟汽车塞得满满当当,以模拟城市和近郊的复杂交通环境。值得一提的是,这些虚拟汽车也具备与实体汽车进行交流的能力。

利用AR进行测试有两大好处,一是节约成本(避免了汽车报废的问题),二是避免了安全事故。

Peng主导的测试中,除了AR技术外,还包含汽车-基础设施通信(包含红绿灯等)和之前提到的V2V。他的专属测试车为Mcity研发的独一无二的Lincoln Open CAV, 意为自动互联汽车(Connected and Automated Vehicle)。

在控制台看到的实时路况图

在测试中,林肯测试车在红灯前准确无误地停了下来。这一判断并非来自摄像头等物理传感器,而是来自于车辆-基础设施通信。

如果仅看这一个案例,似乎并不能体现出V2V相较于传统传感器的巨大技术优势。在接下来的测试中,V2V彻底让我们大开眼界,并深深折服。

在一个绿灯前,林肯自己做出了判断,减速刹车。这是为何呢?原来一辆交叉方向的汽车并没有减速,闯了红灯;为了躲避这一突发事件,无人车利用V2V迅速地做出了正确的抉择。

本次测试的林肯车

但对于利用传统传感器的无人汽车来说,能否在如此短时间内做出判断需要打上一个大大的问号。发现闯红灯目标—进行感知—传输信号—控制系统接收并判断信号—发出指令—减速刹车,这一漫长的处理过程很可能导致无人车躲避不及,酿成悲剧。

V2V通信的革命性在此体现得淋漓尽致。

目前制约无人车发展的最大瓶颈就是其应对复杂繁多的突发事件的糟糕表现,无论科学家多么努力地输入每一种可能的事故情况,都无法穷尽所有可能。

但Mcity的V2V选择另辟蹊径,提出了相较之下十分优秀的解决方案。研究人员仅需输入几种典型事件,剩下的交给汽车通过交流自行做出判断即可。

尽管还需经过大量的测试,数不清的危险场景模拟,密歇根大学开发的V2V迈出了无人车研发的一大步。

“我们相信,汽车之间的互联性和自主性才是最大化安全潜能的正解。”Mcity项目的副主任Carrie Morton不无憧憬地说道。

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