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蘑菇車(chē)聯(lián)：車(chē)路云一體化為自動(dòng)駕駛落地提供系統(tǒng)級(jí)解決方案

來(lái)源： 環(huán)球科技網(wǎng)  日期：2020-10-19  責(zé)編： 殷緒江  
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   10月16日，F(xiàn)US獵云網(wǎng)2020年度人工智能產(chǎn)業(yè)峰會(huì)在北京舉行。蘑菇車(chē)聯(lián)副總裁、蘑菇OS部總經(jīng)理鄧志偉受邀發(fā)表《蘑菇車(chē)聯(lián)車(chē)路云一體化自動(dòng)駕駛方案》的主題演講，他表示：“近年來(lái)，圍繞自動(dòng)駕駛標(biāo)準(zhǔn)、政策以及技術(shù)路線的國(guó)際形勢(shì)正在發(fā)生重大變化。車(chē)路云一體化為單車(chē)智能提供車(chē)外賦能，提供體系化保障，蘑菇車(chē)聯(lián)率先落地引領(lǐng)趨勢(shì)。”對(duì)于自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)來(lái)說(shuō)，國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)和國(guó)家政策很重要，它代表著產(chǎn)業(yè)未來(lái)的關(guān)鍵著力點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì)。自動(dòng)駕駛是系統(tǒng)級(jí)工程，需要系統(tǒng)級(jí)解決方案，這也是蘑菇車(chē)聯(lián)車(chē)路云一體化自動(dòng)駕駛落地的底層邏輯。
    隨著AI、5G新基建的加速部署以及智能網(wǎng)聯(lián)相關(guān)國(guó)家政策的不斷出臺(tái)，相信大家都能深刻的感受到人工智能在自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用非常熱。而提到自動(dòng)駕駛，人們自然會(huì)關(guān)心的是一臺(tái)車(chē)如何只靠自己就能實(shí)現(xiàn)自主感知、分析決策和自主控制。但實(shí)際上，最近這兩年國(guó)內(nèi)外圍繞自動(dòng)駕駛標(biāo)準(zhǔn)、政策以及技術(shù)路線都發(fā)生了重大變化。
    為了更好地解讀L0-L5分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，給大家解釋幾個(gè)跟自動(dòng)駕駛等級(jí)相關(guān)的專業(yè)名詞：DDT（動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)）
    假設(shè)我們規(guī)劃了一個(gè)從A點(diǎn)到B點(diǎn)的自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)，其中會(huì)有超車(chē)、并線、加速、減速、環(huán)境識(shí)別等子任務(wù)，這些子任務(wù)就都屬于DDT的范疇。OEDR（目標(biāo)和事件探測(cè)及反應(yīng)）
    OEDR是DDT的子任務(wù)，包括監(jiān)測(cè)駕駛環(huán)境（檢測(cè)、識(shí)別和分類(lèi)對(duì)象和事件，并準(zhǔn)備按需要做出響應(yīng)）并對(duì)這些對(duì)象和事件執(zhí)行適當(dāng)?shù)捻憫?yīng)（即根據(jù)需要完成DDT和/或DDT后備）。ODD（設(shè)計(jì)運(yùn)行區(qū)域）
    給定的駕駛自動(dòng)化系統(tǒng)或其特征被設(shè)計(jì)為起作用的具體條件，也就是這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)自動(dòng)駕駛的條件限定。從右側(cè)表格的右下角開(kāi)始，如果有ODD的限制，就不是L5，沒(méi)有ODD的限制，就是L5。
    可以看出，在SAE的自動(dòng)駕駛分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)中，L0-L5只定義了一臺(tái)車(chē)在什么環(huán)境、什么條件下、能夠執(zhí)行什么動(dòng)作、達(dá)到什么結(jié)果，沒(méi)有任何外界環(huán)境因素介入。而到了2019年，歐盟、美國(guó)、日本聯(lián)合推出了一個(gè)新的支撐自動(dòng)駕駛的道路設(shè)施標(biāo)準(zhǔn)叫ISAD，這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)把車(chē)之外的道路設(shè)施分成了ABCDE五級(jí)，其中A-C代表數(shù)字化道路設(shè)施，A等級(jí)最高，代表協(xié)同駕駛，B等級(jí)代表協(xié)作感知，C等級(jí)則是動(dòng)態(tài)信息數(shù)字化。另外，美國(guó)交通部也在2019年提出了支撐自動(dòng)駕駛的協(xié)同信息分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，定義了車(chē)與外界信息交互的類(lèi)別，這里面就包括車(chē)輛與車(chē)輛以及車(chē)輛與設(shè)施之間狀態(tài)、意圖、行為的信息交互，最終是為了形成協(xié)同最優(yōu)的自動(dòng)駕駛路徑規(guī)劃。
   通過(guò)上述兩個(gè)新標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)布就可以明確，這兩年國(guó)際上對(duì)自動(dòng)駕駛的技術(shù)路線已經(jīng)發(fā)生了重大轉(zhuǎn)變。業(yè)內(nèi)紛紛將注意力從單車(chē)智能轉(zhuǎn)移到車(chē)輛和外界環(huán)境的連接協(xié)同，從而整體提升自動(dòng)駕駛的魯棒性。具體而言，車(chē)將自身行駛速度、軌跡和駕駛意圖傳遞給路，路把所有交通參與者的駕駛意圖信息上傳到云端，協(xié)助云端實(shí)時(shí)更新交通信息，再通過(guò)車(chē)、路、云之間的全局協(xié)同做出最優(yōu)決策，從而體系化地提升自動(dòng)駕駛的安全，同時(shí)將單車(chē)智能化的高昂成本部分轉(zhuǎn)移到路側(cè)。這是全球自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)走向大規(guī)模落地非常重要的路線突破。
    從單車(chē)智能到車(chē)外賦能，自動(dòng)駕駛趨勢(shì)重大變化的背后，是單車(chē)智能自動(dòng)駕駛面臨的兩大核心挑戰(zhàn)日益突出。從全球范圍來(lái)看，目前單車(chē)智能化的自動(dòng)駕駛路線主要有兩類(lèi)，以谷歌Waymo為代表的激光雷達(dá)+重地圖路線和以特斯拉為代表的重視覺(jué)路線。下面這張圖展現(xiàn)了Waymo自動(dòng)駕駛汽車(chē)的豪華配置。
   裝配了這么多豪華感知設(shè)備，還有高精度地圖的加持，整體的感知靈敏度肯定是非常高的，可感知范圍內(nèi)的感知精準(zhǔn)度也非常不錯(cuò)。但是這種方案的劣勢(shì)也在于它對(duì)高精地圖的依賴性非常高。目前國(guó)內(nèi)高精度地圖的大規(guī)模實(shí)時(shí)更新以及演進(jìn)還比較困難，而且根據(jù)前面提到的ODD，只要有任何條件的依賴，自動(dòng)駕駛都不能達(dá)到L5。其次是單車(chē)智能天然面臨的長(zhǎng)尾問(wèn)題，難以解決大量極端工況和不規(guī)則問(wèn)題。整個(gè)方案成本也非常高，不利于大規(guī)模商業(yè)化落地。
   再來(lái)看單車(chē)智能自動(dòng)駕駛的另一家代表企業(yè)，特斯拉。大家都知道特斯拉的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)主要是基于攝像頭和毫米波雷達(dá)的視覺(jué)感知。這種技術(shù)路線的硬件部署成本相對(duì)會(huì)低一些，但是由于沒(méi)有激光雷達(dá)，在感知的準(zhǔn)確性上存在缺陷，由于車(chē)視角較低，道路上的很多物體都會(huì)被遮擋，感知范圍有限。





 

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