张毅:车路协同技术将让智能驾驶初见曙光

2017年11月19日,清华大学研究生院、智能网联汽车与交通研究中心联合举办首届“智能网联汽车与交通”交叉领域博士生学术论坛。其中,张毅教授在《人工智能与智能驾驶》主题演讲中指出,车路协同技术发展将让智能驾驶初见曙光。

张毅教授指出,人工智能是不是具有人工智能有三大特点,第一个能不能模仿人去感知环境,这一点非常重要,整个交通环境中间你要看他的脸朝向,交通里面也有,人感知自然就有;第二个方面像人一样去思考,有人的意识,如果人工智能做不到这一点离人的需求差很远,第二点非常重要也是最难实现的一点,能不能像人一样的思考;第三点模仿人的动作和反应,对于人来讲我遇到这样的情况我会做这样的动作,对人不是问题但是对系统就是一个问题。

第一个方面是环境重构,用机器实现人的思考方式,人工智能2.0不从人的三维方式思考环境,而是从机器处理角度,便于计算重新构建一个空间,重新构建一个便于计算减轻计算任务的空间。

第二个方面是思维,我们很多功能很多系统都没有具有思维方式,从规则性的变成人的思维方式距离还很远。

第三个就是模仿人类的动作,能不能建模?现在来讲很难建模,但是有一种方法,有一万个十万个主体做控制的时候,这就是群决策群控制需要发挥作用的地方。

自动驾驶怎么用到人工智能,国际发展原来两个思路,一个是自动驾驶思路,一个是网联思路,最开始我们认为两条路完全不一样,但是最后发现逐渐逐渐有一些变化。一种强调自主性,一种是自动化,自动化就是机器人,自主性希望带有人的意识智能的东西,现在发展过程两者逐渐趋同,于是两者开始融合了。目前现在我们都已经看到这两者是可以结合的,基于车路协同,基于网联系统,基于智能网联可以实现人驾驶或者自动驾驶。

他认为,从传统一些辅助驾驶开始到最后最难的是什么?最难的不是自动驾驶,最难的是有人和无人同时存在的混驾状态,这是对人工智能三个要求是要求最高的。

他表示,辅助系统的存在情况,于是我们说这个发展很重要,人工智能应用在交通里面路非常长,怎么来实现换一种思路实现自动驾驶? 协作式有很好的发展前途,在现今交通信号的控制的情况下,两大重要问题一个是安全,协作可以把安全解决了,效率怎么办?信号灯我们是被动接受,如果能够知道信号灯的信息是不是更好?信号灯信号提供给车载设备,引导通过这个路口最佳的速度,它是一定保证安全情况下的,这样驾驶就有效减低排放、节省能耗、提升效率,既然单车可以实现,多车是不是实现?这样信号灯的配时就不是信号灯控制车,而是信息交互以后车调整红绿灯,保证车最高效的通行,这就是信号控制最新的发展阶段。

他分析,自动驾驶环境中原本要探测周边近距离和远距离的目标,或者用高精度的地图确定,这样的情况下,做智能驾驶,通过车联网平台,给车很多附近道路的信息、周边移动物体的信息,如果信息都可以从周边来,把人的信息也给到了,车还需要这么高的(硬件)依赖吗?

项目组做实验,基于车路协同,不用传感器,把信息交互以后,后车跟前车,连车距雷达都不要,可以实现!

他还表示,两个车跟踪比较容易,第一辆车转弯没有了后边车跟不了,基于这个平台,你前车所有信息给我,我能够完全自动驾驶,这个我们已经实现了。

第三步,既然是跟车可以做到,尝试去掉前车,如果车辆行驶路径能够通过某种方式确定,配合一些短距离传感器获取周边环境,就可以做自动驾驶了,也实现了!高精度的路口的区划图,数据全有:电线杆位置信息及马路数据是现成的。需求路径汽车自己就可以确定,车辆不是靠别人仅靠自己就可以做自动驾驶了,我们现在正在做这一步,如果这一步可以完成自动驾驶就可以实现了。

他总结,这是我们现在希望要研究的群决策群控制,所有这些汽车都是一个主体没有一个总体,这样的情况下怎么很好的做协作,我们的这个平台下将结合人工智能局部的实现,会给我们一个更好的解决方案。

  • 发表于:
  • 原文链接:http://kuaibao.qq.com/s/20171209A0765O00?refer=cp_1026

扫码关注云+社区