区块链在无人驾驶领域的应用探索

区块链和无人驾驶同是眼下炙手可热的最新科技。二者都会在现有的行业里掀起一场巨浪,但也同样面对着不小的技术瓶颈和社会问题。与此同时,二者之间也一直在进行着沟通的尝试。在这个过程中,许多传统汽车巨头,比如Ford,Toyota等都在发挥着非常积极的作用。

Toyota Research Institute (TRI)正在开展与区块链方面领先的公司的合作,如Gem、BigchainDB、Oaken Innovations等,试图寻找区块链和无人驾驶之间可嫁接的桥梁,并希望将最新的成果应用于新一代无人驾驶汽车的研发上。

我们知道,无人驾驶系统在运行时主要涉及三个方面的内容:

1.感知

通过感知,汽车将有效地测量出自己所处的环境、距离周围障碍物的距离、路面的平坦程度、自身时速有多少、制动距离有多少。通过这些数据,汽车能够准确地判断自己的行驶状况,为自动驾驶的预判和规划环节提供了前提。

2.预判

预判则是汽车根据现有的行驶状态,对自身的行驶轨迹进行预判。同时,汽车还应该对周围环境进行预判,如迎面驶来的汽车、车前移动的行人等。通过预判,汽车将自身运动轨迹和周围客观环境进行比对,为路径规划提供分析和决策的基础。

3.规划

规划则是以前两个步骤为基础的。通过前两个步骤,车辆已经可以对周围环境和自身轨迹进行静态和动态的观察。规划环节则是汽车根据上述信息对自身的速度、方向进行调整,规避可能的碰撞,并带给驾驶人与乘客最佳的乘坐体验。

所以,这里面就涉及一个信息同步的问题。客观环境的速度和运动趋势固然可以预判,但是自动驾驶的两辆汽车之间则可能面临一系列的问题。比如,A、B两辆车按照原有轨迹行驶势必相碰,那么这两辆车必然要改变各自的运动轨迹。

如果信息不同步,A和B均不知道对方会如何规避,因此各自做出了避让决策。A车做出的判断是向左绕行,B车做出的判断是向右绕行,因为两辆车是相向而行,所以这样的策略导致两车依然会发生碰撞。

可是,如果两辆车可以做到决策的共享,那么事情就会变得大不一样。A车向B车声明:我方即将向左避让,我方的速度是多少,我方的方向是多少。这样在B车的路径规划中,A车的轨迹变成了确定事件。根据这个确定的事件,B车再做出的决策就一定是安全的。

所以,这里就存在一个同步信息的过程。而区块链技术中就有解决信息同步问题的方法。通过广播,一辆车可以将自己的路径决策告知周边车辆,以帮助周边车辆完成路径决策。这里有人会说,如果利用中心服务器来完成信息同步岂不是效率更高?的确,大家都把路径规划告知服务器,然后从中心服务器下载附近车辆的路径决策,这个过程确实效率要比区块链的分布式数据库要高,但是我们不能不考虑风险的问题。

在分布式状况下,一辆车发生障碍不会影响其它车辆,其它车辆的决策是不受这辆失控车的影响的,因此一旦出现系统故障,损失的程度、波及的用户数都有限。但是在中心服务器的状态下,一旦出现故障,可能某个区域的所有车辆都会出现信息同步障碍。那么极有可能出现大规模的交通事故。

此外,区块链技术还可以应用于车辆保险。现阶段的无人驾驶技术包括两方面,一种是辅助驾驶,即驾驶仍由驾驶员进行,但在极端危险的情况下,自动驾驶模式开启,防止发生严重的碰撞;另一种就是真正的无人驾驶,车辆自行决定路径。

在第一种模式下,车辆的风险一方面取决于车辆自身的属性,另一方面也取决于驾驶员的驾驶习惯。毕竟辅助驾驶功能只能在一定程度上减少发生事故的可能性,并不能根除由于驾驶习惯带来的危险。所以,驾驶习惯仍旧是决定车辆风险的很重要的因素。

为了给财产保险公司提供数据依据,车辆会记录此车驾驶员的各种驾驶数据。比如连续驾驶时长、急转弯发生的频率、急刹车发生的频率等。这些记录将会被区块链记录并无法被修改。

在保险公司向该车辆承保时,这些数据将成为定价的主要依据。因此,驾驶习惯好的司机可能会享受较低的保费,而习惯不良的客户会面临较高的保费。这样的保险定价也就更趋向于合理化个性化。

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