作者:高雅丽 来源:科学网 www.sciencenet.cn 发布时间:2017/11/28 12:23:41
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智能车挑战赛:无人驾驶的“速度与激情”

 

11月25日,江苏常熟北三环高架,一辆无人驾驶的智能车行驶在路上,识别车道线、检测交通信号、监测前方车辆距离,面对重重障碍,智能车反应迅速,平稳地到达终点。

这是“第九届中国智能车未来挑战赛”赛场的一幕,来自高校、科研机构和企业的21支车队参加了比赛。

今年7月,我国《新一代人工智能发展规划》公布,无人驾驶智能车辆作为人工智能与机器人结合的典型智能系统,备受瞩目。中国自动化学会理事长、中国工程院院士、西安交通大学教授郑南宁在“2017中国智能车大会暨国家智能车发展论坛”表示,以智能辅助驾驶和智能安全为代表技术的智能车研究,正在以超乎想象的速度发展。

道路环境测试难度提高

据《中国科学报》记者了解,本届高架快速道路测试区域设有起点、入口匝道、模拟收费站、故障车辆、施工路段、终点,以及汇入有人驾驶的车流等场景,无人驾驶智能车需要在限定时间内出发,正确驶入匝道。

国家自然科学基金委员会信息科学部三处流动项目主任、北京理工大学副教授邓方说:“与去年相比,今年高架桥项目难度有所提高,有一定数量的人工驾驶车辆会在路上与智能车之间发生交互,十分考验智能车的自主驾驶能力。”

高架桥上路途较为平坦、车线清晰,

19个参赛车队完成了任务。而在11月26日举行的城乡道路测试上,发生了尴尬的一幕:有几辆车在“乡村简易道路”无法正常行驶,只有14个车队完成比赛。

智能车挑战赛总裁判长、中国科学院自动化研究所研究员王飞跃说:“设置赛点之前,没想到乡村道路会难倒这么多车队,这也充分证明,下届比赛还需要对智能车进行动态考察。”

来自广汽研究院的一位参赛队员说:“比赛实际路况有千万种,赛前我们并不知道会有矩形拐弯,路况的复杂度大大增加了。”

道路难度提高,意味着对无人驾驶技术有了更高的要求。对于今年的比赛,王飞跃评价道:“与往届相比,今年的测试的难度、智能车的技术水平有很大提高。这次有9个车队第一次参加比赛,表现可圈可点。”

无人驾驶技术仍需进步

邓方说:“去年有不少智能车在高架桥上无法实现自主掉头,必须有人工干预,今年虽然有所进步,但是智能车的技术动作不够完美,还是有一些瑕疵。而且在一些核心部件上,仍然会依赖国外技术。”

中国从20世纪80年代就开始了进行智能车的研究,在国家自然科学基金委重大研究计划“视听觉信息的认知计算”的支持下,中国智能车未来挑战赛已经举办了九届。综合本次赛程设置,可以得知,未来对无人车的感知、规划、决策能力会提出更高要求。

由国防科技大学、中南大学、吉林大学共同研制的“红旗三代”智能车获得了比赛三等奖,国防科技大学教授徐昕说:“红旗三代在高架快速道路用时19分46秒完成任务,是用时最短的车辆之一。与去年相比,针对高速公路和城区的复杂环境,进行了技术和算法的改进。但是对于无人驾驶车辆,环境感知和理解能力需要进一步加强,与熟练驾驶员相比,无人车在驾驶决策和驾驶技能上依然存在差距。”

对于无人驾驶的智能车而言,并不是“速度越快越好”,道路测试着重考察无人驾驶车辆的交通场景识别能力、不同道路环境的适应性和行驶机动性等4S性能,即安全性(Safety)、舒适性(Smoothness)、敏捷性(Sharpness)和智能性(Smartness)。

西安交通大学教授辛景民说:“车速越慢则场景越复杂,例如在十字路口,或者车道线不清晰的情况下,这对智能车动态规划的能力要求很高。”

本次比赛中,西安交通大学“发现号”表现不俗,获得了一等奖,但在郑南宁看来,“智能车的技术仍需改进”。他说:“车辆出隧道的时候,左转角度大、速度快,碰到了路沿上,场景识别能力还需要进步,这也是明年需要提升的地方。”

智能车未来走向何方

当前,无人驾驶智能车辆的研究与开发不仅包括基础理论和关键技术的突破,也涉及到大量工程与试验问题,国内汽车制造公司、信息科技公司以及创业公司纷纷积极致力于无人驾驶、自动驾驶等智能车及相关关键技术的研发创新。

2017年7月27日,美国众议院当天一致通过两党法案《自动驾驶法案》,将首次对自动驾驶汽车的生产、测试和发布进行管理。在国内,智能车何时可以上路、实现批量化生产,是众多人关心的问题。

一位不愿具名的教授说:“智能车上路需要技术的成熟、成本的降低和法律层面的推动,这三个问题也是未来走向产业化的障碍。”

郑南宁说:“无人驾驶技术要达到成熟应用还有相当大距离,‘无人驾驶’只是辅助驾驶,未来还是应该有人在车里。中国人多、交通环境更为复杂,智能车上路依然需要谨慎思考。”

“无人车上路的难点在于道路的复杂程度大,各种突发情况比想象的多,例如不遵守规则、没有打转向灯等现象。”徐昕说。他表示,国防科技大学将与东风集团合作,提升智能车对越野环境复杂环境的感知和控制能力,同时会面向智能车量产的开发,研究控制系统的低成本和可靠性问题。

郑南宁认为,在当前技术条件下,智能车并不能测试上路。在对智能车的研发上,需要更多政策上的支持和提供更加开放的环境,“我希望未来产学研能够实现更好的合作,共同在基础研究上解决一些问题。”

 
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