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自動駕駛路測 虛實結合的方案

高工智能汽車 ? 來源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-06-23 09:39 ? 次閱讀
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2018年4月11日,工業和信息化部、公安部和交通運輸部聯合發布了《智能網聯汽車道路測試管理規范(試行)》。規范明確測試主體、測試駕駛人及測試車輛應符合的條件。

測試車輛應在封閉道路、場地等特定區域進行充分的實車測試,符合國家行業相關標準,省、市級政府發布的測試要求以及測試主體的測試評價規程,具備進行道路測試的條件。

到目前為止,全國已有北京、上海、深圳、重慶等地發布了自動駕駛測試法規,各地區已有汽車OEM,自動駕駛公司獲得了上路測試的牌照。包括上汽、蔚來汽車、騰訊自動駕駛實驗室、長安、百度、一汽、東風、廣汽、吉利、北汽福田等多家企業獲得了各地上路測試的試驗牌照。

但在全球大力推進自動駕駛路測的背景下,是自動駕駛事故頻發的倒影~

2016年,Uber無人車在舊金山曾發生過闖紅燈事件;2018年3月18日,該公司在亞利桑那州坦佩市進行測試的一輛自動駕駛汽車發生車禍,導致一名路人死亡。2018年6月,美國亞利桑那州一輛Waymo自動駕駛車輛發生交通事故,事故造成數人受輕傷,視頻顯示一輛汽車的駕駛員闖紅燈導致了這起交通事故。

盡管目前國內公開道路測試并未發生重大事故,但在各地相繼開展自動駕駛路測的情況下,如果說誰的壓力最大?那非路測相關監管部門莫屬。

自動駕駛的路測,在目前的技術條件下,屬于一種實驗驗證、改進技術性質的測試。換言之,如果發生事故,受害者的角色如同小白鼠一樣。如何化解技術優化與實際測驗之間的矛盾,成了亟待解決的問題。

但無論是自動駕駛還是無人駕駛,初衷卻是減少交通事故的發生甚至是杜絕交通事故。負面事件對正處于高速發展中的行業來說,并非好事。行業反而需要更多正面案例來促進正向發展。

路測的先決條件之封閉試驗場地

傳統汽車要走向自動駕駛,除了各家技術方案公司的努力,包括但不限于OEM、自動駕駛公司,還需要對實驗結果進行不斷測驗,進行對稱調試優化。

路測無疑是最直接的方式,但由于汽車的重量以及速度,在實際場景中測試有重大的安全隱患,尤其是在技術尚未成熟之前。可是沒有實際的路測,技術的更新升級似乎難度又很大。

為此,歐美等先行國家,率先在國內各地推出了自動駕駛路測的試驗、測試場地,對要申請上路測試的自動駕駛車輛做性能評估,最大限度減小事故發生的可能。

圖:世界首個自動駕駛試驗場美國密歇根州密歇根大學的M-City

美國有超過十家的測試場,包括密歇根大學的M-City,匹茲堡市和賓夕法尼亞州 托馬斯·D·拉爾森交通研究所,德克薩斯州自動駕駛汽車試驗場,阿伯丁測試中心,美國移動中心,康特拉科斯塔郡交通管理局GoMentum Station,圣迭戈政府聯合會,愛荷華城市地區開發集團,威斯康星大學麥迪遜分校,北卡羅來納州三角園區高速公路。另外在英國、德國、法國、日本也有相應的測試基地。

這些測試基地的特點是,成立較早,設施齊全,涵蓋各種測試道路,環境。如丘陵、斜坡和各種路面的地質,雙層高架公路、鐵路道口、混凝土基礎路面、制造結冰和濕滑路面的水塔等。隧道用于測試導航、傳感器通信技術,鐵路道口和軌道;地下通道和可變路網;類似城市街區的道路網格系統等。還有交通信號燈和指示牌等,一應俱全。

中國目前建成和在建的有上海智能網聯示范區,遼寧盤錦北汽無人駕駛體驗項目,京冀智能汽車與智慧交通產業創新示范區,浙江5G車聯網應用示范區,重慶智能汽車與智慧交通應用示范區,武漢智能網聯汽車示范區,吉林智能汽車與智慧交通應用示范基地,深圳無人駕駛示范區。

上海智能網聯示范區,是目前國內智能網聯汽車測試能力最全、技術水平最先進的示范區,示范區分四個階段展開建設——封閉測試區與體驗區、開放道路測試區、典型城市綜合示范區、城際共享交通走廊,從而逐步形成系統性評價體系和綜合性示范平臺。

第一階段的測試區內設有1個GPS差分基站、2座LTE-V通訊基站、16套DSRC和4套LTE-V路側單元、6個智能紅綠燈和40個各類攝像頭,道路方面實現了北斗系統的厘米級定位和WIFI的全覆蓋,場景設計上完成了隧道、林蔭道、加油/充電站、地下停車場、十字路口、丁字路口、圓形環島等交通場景的搭建,可為無人駕駛、自動駕駛和V2X網聯汽車提供多達29種場景的測試驗證。

遼寧盤錦北汽無人駕駛體驗項目,于2016年10月投入運營,該項目是世界上第一個正式投入運營的無人駕駛汽車商用化項目。運營路線是一條長約22公里的風景廊道,單向只有一條車道,沒有交叉路口,沒有社會車輛,沒有行人。

綜合運用了V2X、V2V、V2I等諸多車聯網相關技術,保證了技術的可靠性和安全性;同時在景區內實行車流、人流相分離的運行辦法,使車輛與行人不發生復雜的干涉關系;運用“運動空間單獨分隔原理”,對車輛之間的距離、行駛速度、雙向車輛交匯方式等都做了相應的控制,保障車輛運行安全。

京冀智能汽車與智慧交通產業創新示范區于2018年底,建設道路總長為10公里的封閉試驗場地,里面包含30種以上城市道路元素,并完成約100公里的開放/半開放市政道路基礎改造,覆蓋場景達180種以上。

之后,繼續擴展示范區的建設和示范場景,爭取到2020年底,封閉試驗場地可包含100種以上城市道路元素,并完成長達200公里的開放/半開放市政道路基礎實施改造,覆蓋300種以上場景,以實現1000輛全自動駕駛汽車在開放道路、半開放道路和封閉道路的多種復雜場景下應用示范。

浙江5G車聯網應用示范區分別是以云棲小鎮為核心的(杭州)西湖區,以烏鎮為核心的(嘉興)桐鄉市。云棲小鎮初步建設成了5G車聯網應用示范項目,實現了基于LTE-V車聯網標準的智能汽車的車——車、車——路信息交互場景。

在云棲小鎮上,中國移動布設了34個LTE-V路面站點,全程都布設了高清攝像頭,實現車與車、車與人、車與網之間的互聯互通,使得路上的一切都可以實時傳遞到指揮中心,并反饋到車端。

國內的自動駕駛試驗場地,基本的特征是處在剛起步階段,無論從技術人員配置、測試規范、場地設施等條件上,相比于國外還有不小的距離。

公安部交通管理科學研究所副所長潘漢中表示,自動駕駛汽車運行安全測試的評價模式,一般分為封閉場地試驗、上路測試許可申請、上路測試驗證、綜合測試認證、車輛量產銷售的過程,其中前三項是由管理部門和第三方機構完成,目前國內在這三方面的工作還不夠,有較長的路要走。

虛實結合的方案

按照三部委發布的《智能網聯汽車道路測試管理規范(試行)》文件,自動駕駛汽車上路測試前需要滿足14項測試項目,并取得第三方機構的檢測認證。

序號 智能網聯汽車自動駕駛功能檢測項目
1 交通標志和標線的識別及響應
2 交通信號燈的識別及響應*
3 前方車輛(含對向車輛)行駛狀態的識別及響應
4 障礙物的識別及響應
5 行人和非機動車的識別及響應*
6 跟車行駛(包括停車和起步)
7 靠路邊停車
8 超車
9 并道行駛
10 交叉路口通行*
11 環形路口通行*
12 自動緊急制動
13 人工操作接管
14 聯網通訊*

這14項測試要求背后,實際上體現的是基本的駕駛能力:認知、操作、運行。自動駕駛汽車不僅需要有感知環境、決策規劃、控制執行的能力,還需要按照交通法規行駛。

因此在相應的測試場地中,就會涵蓋各種交通標志,標準道路和非標準道路測試場景。相應的自動駕駛測試車輛需要具備相應的能力,才能通過測試。

同時,為了符合將來的道路使用場景,測試環境中還覆蓋了V2X設施,不僅可以輔助現有自動駕駛的測試,還可以對路測進行監督、管理。

當然,完成了這些測試,也并不代表自動駕駛汽車就可以“無害化”路測了。

路測場地的設立,目的在于對自動駕駛車最大限度進行資格審查,但自動駕駛實測的安全閾值很高,并非幾十公里的測試就可以達到。

百度自動駕駛測試負責人邢亮也表達了類似觀點,目前的自動駕駛技術,是很難做到識別所有道路交通標志的,同時收集各種Corner case的道路,也任重而道遠。如果要盡可能完備的測試,還需要依賴一定的場景庫,對測試車輛進行虛擬測試。

同濟大學新能源汽車工程中心副主任熊璐表示,傳統汽車的測試更多的是線性的,可確定性的,比如各種配件的性能指標,功能的安全標準,而智能汽車的測試,則因為有了深度學習,卷積神經網路變成了非線性的,很多的測試環節難以量化。

因此智能汽車的測試,需要經歷在有限的測試場景中測試,到尋找更多有挑戰性場景測試的過程。而這需要依賴危險場景提取、虛擬測試、硬件在環測試、加速測試技術等手段。

以虛擬測試為出發點,將真實硬件系統與虛擬環境結合,形成測試工具鏈,構建測試場景庫和測試數據庫,開展平行測試和同步測試,滿足不同階段的測試需求,有著較高的測試效率。目前國內已經有一些公司或者政府機構,在做類似的場景庫,以期達到虛擬化測試的目的。

虛擬化測試最大的好處,就在于成本低,同時可以盡可能多的模擬現實環境中難以遇到的場景,更有針對性的訓練自動駕駛技術。但無論是試驗場地,還是虛擬化測試,都或多或少存在一些制約行業前進的問題。

完備測試的困難重重

以實際測試場地為例,目前國內的測試場地并不多,大多測試設備也都需要進口,人員配備方面也不完善。而要進行測試的自動駕駛公司、OEM則很多,這導致了測試費用居高不下。

業內人士不無怨言,完成單次測試需要數十萬甚至數百萬,如此巨額的成本對于絕大部分公司而言,都實難承受。

且即使完成了相應的測試,目前各家的技術都還處在早期,理想情況下要實現技術的升級迭代,需要完成多次的測試。但現實的條件嚴重制約了自動駕駛公司的繼續升級優化,客觀上拖了自動駕駛快速前進的后腿。

而涉及到虛擬測試,問題可能會更多。邢亮表示,虛擬測試依賴的是場景庫,不同的自動駕駛公司實際上都有建立自己的場景庫,進行訓練,而各個場景庫之間實際上是千差萬別的。這也就造成了不同廠商的自動駕駛車輛,可能能夠通過自家場景庫的測試,但卻無法通過其它家場景庫的測試。

作為第三方測評機構,或者官方機構,其所建立的場景庫是否通用?如不通用,那相應的路測方需要提前適配,所需要花費的時間很久。

邢亮表示,最好的解決方案是能夠建立全國統一的虛擬測試場景庫,所有的公司都在統一平臺上訓練,測試,這樣標準也好統一。

這一點上,其實可以參考歐美的做法。

在美國,行業標準都是由大的OEM、Tier1以及政府機構統一協調制定,過程是三方會定期舉辦技術研討會,由業內技術專家出席,討論制定未來的技術前進方向,以及相關的標準制定。當然,主角還是擁有數十年行業經驗的技術專家。

綜上,全國的自動駕駛路測,目前正在如火如荼的進行當中,但相應的監管、測試的標準尚未定型,無論虛擬測試還是測試場地的測試,都有不少的難題。

而隨著各地逐漸開始上路測試,各種問題也一定會浮出水面。如何穩妥的解決好這些即將可能出現的各種復雜問題,分而治之可能不是最好的辦法。

建立一個有效的自下而上的組織,包含自動駕駛公司、OEM、供應商、政府機構,定時的進行技術討論,同時視實際情況建立統一的測試、管理平臺,不失為一個快速有效的解決辦法。

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原文標題:轟轟烈烈的自動駕駛路測,趕鴨子上架的測評體系 | GGAI視角

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