让自动驾驶解放双手双脚?首先得从线控做起

“如果说感知定位是自动驾驶车的眼睛,决策规划是它的大脑,那么执行控制就好比手和脚。”

相比起感知和决策,“控制”在自动驾驶中表现得很低调,不常被提及。近日,在中国科学院深圳先进技术研究院汽车电子中心,李慧云博士介绍了团队在自动驾驶控制层取得的创新成果。“控制层是自动驾驶真正落地的基础,”李慧云如是说。

△ 由中科院深圳先进院汽车电子中心李慧云博士团队搭建的自动驾驶技术原型实验车在园区内路测

自动驾驶控制,从林肯MKZ说起

今年的世界互联网大会会场,深圳星行科技(Roadstar.ai)的无人驾驶车队为参会人员提供定点接驳服务。星行科技联合创始人衡量在接受采访时说,10辆亮相的无人驾驶车采用的车型为林肯MKZ。

李慧云提到,很多无人驾驶领域的公司都会选择林肯MKZ作为自动驾驶测试车型。我们查阅资料发现,2016年,百度在美国测试无人车时,所用车是林肯MKZ。此外,包括英伟达、Drive.ai、景驰和小马智行在内的国内外公司都曾用过或正在用林肯MKZ作为测试车。

△ 百度在美国测试无人车时,曾用过林肯MKZ作为测试车

为什么是MKZ?李慧云说,面向量产的自动驾驶汽车必须对车辆的传统执行机构进行电子化改造,升级为具有外部控制协议接口的线控执行部件系统,主要包括线控油门、线控转向和线控制动。一家名为Dataspeed将基于线控底盘的MKZ的CAN总线协议破解并封装成ADAS Kit提供于开发者使用。这意味着,只要有林肯MKZ、ADAS kit和一定的工程能力,就能改造出供自动驾驶开发用的工程样车。自动驾驶技术公司在样车的基础上,可以增加传感器、计算硬件等配置,形成自己的感知、定位、决策、控制算法。

不能脱离“双脚”谈“大脑”

中国人工智能学会理事长李德毅院士2018年8月在公开场合演讲时说,自动驾驶车的量产举步维艰,最重要原因在于线控的制动

△ 李德毅在首届中国国际智能产业博览会上谈自动驾驶

“汽车的底层线控系统一般都是封闭的,整车厂和Tier1(一级供应商,产品直接供应整车厂的汽车零部件供应商)不会轻易对外部开放。”李慧云提到,虽然对自动驾驶而言,线控制动至关重要,但目前落地自动驾驶的执行控制部分被国外Tier1垄断。

李慧云说,团队原是研究新能源车的。“我们之前做的是电机、电池、电控,从2016年起,团队开始做自动驾驶线控。”在这个领域,团队实现了突破,开发出全电子系统的线控行车制动与驻车制动系统,使一辆普通的混合电柴油、燃油车或是电动车可以通过改装,具备升级为自动驾驶车的基础。

据了解,线控制动是以电子系统取代人工加液压或气压制动单元。“当感知决策系统发出减速或停车指令时,整车控制系统启动收卷电机,使制动踏板下降,如同驾驶员踏下制动踏板,产生制动转矩,”团队的石印洲高级工程师和林定方工程师进一步解释。

△ 团队开发的驻车制动系统和行车制动系统

相比液压或气压控制单元,纯电子系统的线控制动的体积很小,任何车型的空间都适用。“据说林肯MKZ的改造费在数十万元,而除去人工成本,我们的改造费在一万左右,”李慧云说。

具体到乘车人的体验上,李慧云告诉我们,线控系统从感知和决策层收到信号指令后,知道前面有障碍物需要停车,要符合人体舒适感受地、平缓地停下来,而不是急刹车。而对于车辆而言,是减少对车的损耗。

△ 在2018中国智能车未来挑战赛“复杂动态交通场景视觉认知基础能力离线测试”中,李慧云博士团队获得第三名。

让无人车“读懂”路况

除了在控制层取得创新,在自动驾驶感知决策上,团队也提供了新的解决思路。

李慧云说,目前市场主流的三种解决方法各有千秋。以视觉为主的感知,需要对道路标志线及车辆、行人、交通标志进行识别,在复杂的环境下或者光线不足的夜间,识别误检率、漏检率较高。以激光雷达为主的高精地图导航,受天气光照干扰较小,但无法对周围环境中的语义信息进行提取,即“读不懂”路标和红绿灯含义,在城市道路中不能单独使用。以高精度GPS为主的感知,不能用于有高楼遮挡的环境,依赖于自建或商用的高精度地图,对计算平台的存储与信号采集的要求较高,而且同样缺乏语义理解。

对此,李慧云认为,让无人车“读懂”路况作出正确的判断,要多种方法结合。基于此,团队的王峥博士提出基于轻量级矢量地图的无人车导航方法,在准确导航的同时极大降低了对存储空间的要求。

△ 由中科院深圳先进院汽车电子中心李慧云博士团队搭建的自动驾驶技术原型实验车在园区内路测

王峥与方文其博士通过对关键信息的标记(车道,标志,速度,红绿灯等)增加无人车对环境语义的理解能力。“5km道路区域仅占用约500k的数据存储空间,且定位精度可达到厘米级。同时结合激光雷达的实时障碍物检测能力,通过改变矢量地图中参考路径,实现了避障,车道线切换等功能,” 李慧云如是说。

具体到避障这一场景,团队中邹洁工程师提出了基于圆锥曲线的动态避障方法。该方法有别于传统方法,即在检测障碍物之后,做出行为决策,划分出可行驶区域,再进行路径规划和优化,生成轨迹后输出。团队的解决方法是在发现障碍物后,同时进行路径规划和避障,把中间的五个步骤都省去了,提高避障效率。

△ 自动驾驶技术原型实验车在夜间行驶

李慧云透露,下一步团队将针对封闭场景下的特殊应用优化无人驾驶方案,比如港口物流,工业区无人作业等。

文/李旖露

编辑/毛毛

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