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    清華大學楊殿閣:智能汽車與自動駕駛地圖

    來源:蓋世汽車網 | 2019-02-25 10:15:49
    我們自動駕駛地圖工作組也將重點圍繞這三方面開展工作。一個很重要的一個工作是我們希望能夠解決自動駕駛地圖的出版發行,這涉及解決審圖問題,解決加密插件問題等。同時我們自動駕駛地圖還可能會涉及眾包采集問題,如何推進眾包采集自動駕駛地圖,這也將是我們工作組后面重點要推進的一個工作。

    2月20-21日,2019全球第二屆自動駕駛論壇在武漢舉辦,本次論壇以“智能駕駛 改變未來”為主題。清華大學汽車工程系主任楊殿閣發表了主題演講,演講內容如下:

    2019全球第二屆自動駕駛論壇

    尊敬的各位領導,各位嘉賓,今天非常高興在這里跟大家有一個相聚的機會,也非常感謝組委會提供了這樣的機會。

    今天我的匯報主要有四部分內容,第一部分是從個人的角度來談一談對于智能汽車技術變革的理解,第二部分想講講智能汽車跟自動駕駛地圖的關系,第三部分講中國的自動駕駛地圖發展的現狀,第四部分想介紹一下我們中國的自動駕駛地圖工作組的一些工作情況。

    汽車從1886年誕生到現在135年時間,這是一個穩定的傳統產業。但現在我們所有人都看到,汽車產業正在發生一場劇變:傳統汽車企業正在轉型,同時大量的新興企業正在切入傳統的汽車產業,比如谷歌、蘋果、優步,中國的百度、騰訊、阿里和滴滴等,這些企業都是新興勢力的代表,與互聯網有關,代表未來。當所有的這些企業在不約而同集體切入傳統汽車產業時,我們說一定有一股特別巨大的力量推動著這些企業在做這件事情,這種力量一定是一種革命性的力量。從另外一個角度可以得到一個印證,大家也可以看到世界各國歐洲、美國、日本,包括到中國,政府層面都高度重視這件事情,把智能汽車上升到國家層面,從國家的產業規劃和政策的角度來推動發展。所以我們汽車產業正在發生一場巨大的技術變革。

    這場技術變革的典型特征就是新四化,汽車的電動化、智能化、網聯化和共享化,當然也有人會用低碳化來代替電動化,在新四化的背后,我們說是能源的技術革命,人工智能、大數據、共享經濟等新技術的進步力量推動。新四化帶來的不僅僅是汽車產業的巨大的變革,它也是未來交通出行方式的變革。特別是隨著高級別的自動駕駛,特別是無人駕駛來臨的時候,改變的不僅僅是汽車的擁有和使用的方式,交通基礎設施,交通管理,交通相關的法律法規,這一系列的內容都需要發生改變,整個交通體系都需要被重構。

    衣食住行是人類的四大基本需求,當交通出行方式改變時,整個社會形態會發生巨大的改變。所以我們說智能汽車帶來的不僅是汽車產業的一個變革,也是未來交通出行的重構,也是未來社會形態重要的變化的機會。

    說到這里,大家都會想無人駕駛到底什么時間點會實現呢?大家平時在看很多互聯網的文章,有些企業宣稱L4、L5的自動駕駛很快就要面試了,給大家的一個感覺,無人駕駛時代很快就要來臨一樣。但是真實的情況不是這樣子的?

    根據美國斯坦福大學的預測,真正實現L4的高級別自動駕駛,節點應該在2020到2025年,而且最先是在卡車、共享出租車等專用車輛上實現。對私家車而言,L4級的自動駕駛應該在2030年左右的節點,而L5的自動駕駛至少要等到2035年以后。

    結合中國的實際情況,L1-L2的自動駕駛已經開始規模產業化,到2025年預計50%的新車將具備L1-L2的自動駕駛功能,到2030年,我們的基本上所有的新車都會具備L1-L2級自動駕駛,那就意味著如果到2030年,你在車上不具備輔助駕駛的功能,你的車將賣不動。

    L4級自動駕駛是區域有條件的無人駕駛,預計在2020到2025這個期間,特別是在奧運會之后開始真正的產業化推進。我國北京2022年的冬季奧運會將是一個很好的自動駕駛的展示舞臺。L4級自動駕駛將首先在專用車輛,在特定區域實現產業化應用,比如說公交、礦山、港口,然后包括一些園區的無人駕駛,但是真正的成熟的L4級自動駕駛商業模式的成熟期應該在2030到2035年。

    針對L5級的無條件無人自動駕駛,未來一定能夠實現,不過時間將非常久遠,道路將非常曲折,L5級自動駕駛的成熟商業模式預計到2045-2050年左右才能實現。

    L5級無人駕駛實現為什么會需要這么長的時間呢?我們來分析一下不同自動駕駛技術背后的推動力量。大家注意,就是L1-L3級自動駕駛的真正推動方是汽車企業和零部件公司,應對的是消費者的需求,消費者需要輔助駕駛技術減輕駕駛壓力,提升行車安全。在這種商業模式下,成本是一個非常重要的因素,因為車還是要賣給終端用戶的,用戶是否愿意出錢購買這個功能是技術落地的重要決定因素。這也決定了L1-L3自動駕駛必定會采用以視覺和毫米波雷達為主的低成本方案,對這個級別的自動駕駛,用戶只要能接受就能落地。

    L4級自動駕駛是場景及運營需求驅動,車企開發L4級汽車將不是賣給個人用戶,而是賣給運營方。運營方真正在意的是能否滿足運營需求以及運營所帶來的收益。比如說在港口,有300輛貨車,有400到500個司機,一年幾千萬的工資投入,如果L4級無人駕駛上來,一年可以節省幾千萬工資嘔吐突入,這就是運營帶來的收益,這種條件下,車即使增加了一些成本,只要能滿足運營需求就能落地。

    但是L5級無條件的無人自動駕駛的市場需求推動方并不明確?針對交通安全和交通效率帶來的巨大收益,可能政府會很關心L5的大規模應用,政府確實會去推動這件事情。但政府不是一個商業主體,難以形成有效的市場推動力量。所以這也注定了L5級自動駕駛需要更長的時間去落地。

    汽車從駕駛輔助到無人駕駛,從感知到決策、控制、架構、車聯網、信息安全、自動駕駛地圖、標準法規和測試驗證,有很多關鍵技術需要突破。我今天在所有共性關鍵技術里面重點就講我們自動駕駛地圖這部分內容。

    首先來看一下自動駕駛地圖和智能汽車的關系。針對5個級別的自動駕駛,L1-L2級ADAS系統,最多使用亞米級的ADAS地圖就可以了,地圖只是一個選項。到L3級自動駕駛,除了ADAS地圖,可能會用到HD MAP,但不是必須的。但如果是到了L4級自動駕駛,厘米級高精度自動駕駛地圖則是必須的。到L5級自動駕駛,自動駕駛地圖不僅是必須的,還必須是實時自動更新。

    我們再看一下車載電子地圖的發展歷史,從上世紀80年代電子地圖產生,地圖的精度是在一百米左右。到上世紀的90年代,隨著衛星定位系統的發展,地圖精度得到大幅度提高,精度提升到5米到10米,本世紀初開始出現ADAS的map,地圖增加了道路的坡度、曲率等,到2012年后,開始出現高精度的自動駕駛地圖。與傳統地圖相比,自動駕駛地圖不僅是位置和形狀精度大大提高,更為關鍵的是地圖結構、內容及體系都發生了巨大的變化,地圖從給司機使用,變為給自動駕駛的計算機使用。

    自動駕駛地圖應該是什么樣子?這是去年我們自動駕駛技術工作組提出的一個7層模型,與日本的四層模型相比,我們的模型更加完善。在這個模型里面,傳統的道路級的地圖數據在里面依然是很重要的一層,也就是說傳統路網數據是自動駕駛地圖的一部分,在此基礎上,要有高精度的車道級數據。在此基礎上,要有一層高精度的道路環境3D數據,此外還需要有一層數據兼容實時的環境感知信息,叫動態障礙物層。第七層信息,與駕駛員相關,部分與駕駛決策相關的信息會存在地圖里。傳統地圖可能每公里只是幾十K的數據,但是到自動駕駛地圖的時候,每公里可能是幾百兆,當時1G的數據量。數據更新的頻率也發生了很大的變化。傳統的路網數據是按月來更新的,動態交通信息是按分鐘來更新的。將來自動駕駛地圖真正要更新的時候將是按秒來計算的。

    自動駕駛地圖是智能汽車決策的關鍵數據基礎。整個智能駕駛地圖我們可以看做是一個超級的地圖容器,它本身也是一個巨大的傳感器,它會把所有的感知信息融合在自動駕駛地圖上,形成一個虛擬的行駛環境,在虛擬的行駛環境里面進行感知、認知和理解,進而根據車輛動力學來規劃出自己的行駛的路線,再把行駛的路線變成車輛運動的軌跡,再把這個軌跡變成它的油門,方向盤和剎車的信號,在控制車輛的行駛,實現車輛的自動駕駛。所以我們可以看到在這個過程中,自動駕駛地圖是非常重要的,是整個自動駕駛大腦的核心。

    下面給大家介紹一下中國自動駕駛地圖的進展。近年來,地圖產業涌入了很多的新的進入者,除了傳統的圖商,新增了很多新的創業企業,互聯網企業、汽車零部件企業以及整車企業。根據我們工作組的調研和統計,國內百度、四維和高德等幾家傳統圖商在自動駕駛地圖的發展過程中還是領先的,起著主導的作用,整個地圖數據的制作加工上面也是處于領先的。目前這三家圖商,自動駕駛地圖基本都采集了30萬公里左右,覆蓋了高速路、大城市的環路。預計在2020年左右可以覆蓋主要的城市道路。在數據的采集加工制作方面,這幾家圖商除了進口一些高精度采集設備以外,基本上也都具備自主開發測量設備的能力。從地圖數據的加工上,地圖的自動化加工技術和能力也得到了大幅度的提升,AI技術在地圖加工中發揮了重要的作用。

    最后給大家介紹一下我們自動駕駛技術工作組的一些工作。在2018年4月份,在中國汽車工程學會協會和智能網聯汽車聯盟的支持下,成立了自動駕駛地圖工作組。工作組由學會、協會和聯盟指導,清華大學和國汽牽頭組織,目前成員單位已經有38家企業,包括整車企業,零部件企業,圖商。工作組的一個重要任務就是對接ISO,歐洲的OADF和NDS,以及日本的DMP。推動中國自動駕駛地圖標準和產業應用的發展。在地圖工作組成立后,我們啟動了三個方面的課題研究:一個是自動駕駛地圖的標準體系,一個是自動駕駛地圖政策法規如偏轉問題,一個是中國自動駕駛地圖的技術路線圖。在過去的一年中我們開了兩次的工作組的內部會議,舉辦了兩次大的學術交流活動,在工程院、學會和協會的支持下,與國家政府部門就有關自動駕駛地圖測繪及出版發行、插件和偏轉等問題進行了探討交流。由于保密原因,中國的車載地圖使用過程中有很多的限制,地圖數據精度是有限的,而且是經過加密偏轉的,同時地圖數據中沒有高程和曲率等信息,而這些信息對自動駕駛是非常重要的。

    后面我們自動駕駛地圖工作組也將重點圍繞這三方面開展工作。一個很重要的一個工作是我們希望能夠解決自動駕駛地圖的出版發行,這涉及解決審圖問題,解決加密插件問題等。同時我們自動駕駛地圖還可能會涉及眾包采集問題,如何推進眾包采集自動駕駛地圖,這也將是我們工作組后面重點要推進的一個工作。

    工作組還將重點推動我們中國的自動駕駛地圖技術標準體系的建設。自動駕駛地圖應該有哪些標準,這些標準該怎么去起草?什么時間起草,標準的內容如何確定。我們怎么去跟NDS地圖標準兼容,怎么去跟DMP兼容?當然里面還有一些剛才提到的地圖在線更新,地圖分包采集等。

    除數據標準外,自動駕駛地圖中還隱藏著車輛安全問題,我們現在的地圖里頭有一個插件,這個插件是我們09年的時候引入的,根本沒有車輛安全等級的考慮。這就意味著不管是什么級別的車控軟件,只要加了這個插件進來以后,安全等級立馬就掉下來了,滿足不了汽車的控制的使用要求,這也是一個很重要的問題,這也是我們工作組正在推動的一些工作。

    剛才介紹的這些工作,大家也可以看到,所有的這些工作恐怕不是任何一個企業自己能做的,也不是我們清華大學自己能做的,這些事情是需要全行業去做的,就像今天比如我們在做500多人,如果每個人有自己的聲音,500多個聲音,政府都不知道該聽誰的,但如果500多個人凝聚在一起,統一起來用一個聲音發聲,國家就知道你整個行業的訴求是什么。所以這也是我們自動駕駛工作組的很重要的一個目的,希望凝聚全行業的力量來推動這件事情的發展,我們其他的智能汽車相關技術也是希望用這樣的方式去發展,整車企業、零部件企業、ICT企業和科研院所,跨界融合,協同創新,聯手實現自動駕駛共性關鍵技術的突破,建立自動駕駛關鍵基礎支撐,構建良好的產業發展環境,全面推動自動駕駛應用落地和產業化,在此過程中提升中國汽車產業的綜合競爭實力,助力中國汽車強國夢的實現。

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