无人驾驶汽车的发展面临哪些机遇和挑战?说出来你别不信!

发展无人驾驶汽车已经成为一种趋势,无人驾驶汽车将会给社会各个行业带来极大的改变,也必将会带动很多新兴行业的兴起。因此也会带来很多商机和财富。无人驾驶汽车通过智能化交通信息平台,车与车,车与路之间的协同,从而实现对行程的智能化管理,缓解交通堵塞以及资源浪费的问题。

但是实际交通环境复杂多变,人工智能与人脑智能之间存在较大的差距,传感器的精度也会出现一些问题,因此无人驾驶汽车的发展也会面临很多挑战。在复杂交通环境下车辆无人驾驶仍然需要做进一步研究,并需要解决如下几个问题。

第一个问题就是复杂交通环境下的可靠环境感知。复杂交通环境可以分为静态环境和动态环境。静态环境包含道路基本构造以及附属设施(包括标志,信号等),动态环境包括机动车,非机动车以及行人等地面移动物以及气候,天象等。尽管目前视觉,听觉和脑信息处理已经取得了一些进展,但是大部分研究局限在实验环境下,只适合简单的交通环境,因此应对复杂环境来说就有些局限性了。

第二个要解决的问题就是拟人认知的视听觉信息处理与决策。因多模态异构传感器设备数量增多,对无人驾驶汽车的实时反应能力提出了更高的要求,但是车上的资源毕竟有限,因此使得环境感知信息不完整,高度动态变化,多模态,甚至不一致性等特点,因此对无人驾驶汽车认知与决策模型提出准确性,实时性,鲁棒性等方面严峻的挑战,因此需要建立参考人类认知机理的无人驾驶车辆视听觉信息认知模型,并在实车中进行综合应用。

而目前国内对于无人驾驶依然持积极的态度。首先,工信部就在联合一些行业公司做技术规范的研究起草工作。国内不少城市也将无人驾驶纳入城市的发展规划中。向雄安已经开始了无人车的测试。合肥等一些省会城市也在小范围测试自动驾驶公交车,远期结合人脸识别、指纹识别等AI技术来精准识别通行者。 近年来,我国在云计算、大数据和5G等领域的快速发展,也为无人驾驶技术商用化的的基础设施不断助力。 但目前面临的困难也很明显。首先,就是5G和AI技术尚处于发展起步期,多方位的信息链接,高可靠、宽带宽和覆盖面广的5G网络是必要条件。毕竟高速行驶中的无人驾驶汽车对于信息获取和反应实效要求极高。

其次,汽车要想实现无人驾驶,汽车的感知、决策与控制三大系统能力缺一不可。因此,建立的图像识别技术、传感器的感应技术等基础上的深度学习能力对于复杂路况上汽车的可靠度有很大的影响。而目前这样的技术有的还有待技术的进一步发展,成本的进一步降低或者结合路测数据不断优化和改进智能控制和规划,并且需要相当长的时间。

最后,无人驾驶对于高精度地图的需求目前也形成制约。目前,国内高精度导航的基础设施北斗导航系统依然处于建设中,最早也要到2020后开始逐步走向市场。因此,无人驾驶前景光明,但是目前的路依然很崎岖。

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