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人工智能推进自动驾驶研发进程

来源:汽车与配件 编辑:朱敏慧 发布时间:2018-07-23 12:58:05 评论:0

汽车若要实现真正意义上的自动驾驶,人工智能必不可少。大陆集团在2018 CES Asia展上,推出了运用人工智能技术的第五代摄像头和计算机视觉平台,对可能发生的道路状况进行预测判断,推进自动驾驶的实现。

人工智能推进自动驾驶研发进程


在围绕自动驾驶而展开的各项研发中,包括摄像头、雷达在内的各类传感技术是热点。如果把自动驾驶的整个过程分成感知、判断、执行三部分的话,那么通过传感技术而获得的对周围环境的感知能力,是实现自动驾驶的第一步。只有当车辆精确捕捉并分析道路环境状况后,才能做出正确的驾驶判断并及时执行驾驶操控。

从目前的传感技术研发来看,无论是激光雷达,还是多功能摄像头,其焦点还在于如何准确识别物体。下一步,车辆若要做到像人类一样具有思考能力,除了直观地识别道路状况外,还要对可能发生的各类交通行为进行预测。这时,就需要人工智能的介入,让车辆能够深度学习,更好地理解周围环境。


深度学习提高环境感知

在2018年6月举办的2018 CES Asia展上,大陆集团推出了第五代摄像头MFC 500,它在前一代摄像头技术上加入深度学习算法,从而提高车辆的环境感知、驾驶路径规划及运动控制能力。MFC 500的深度学习方法也具有可扩展性,这意味着更多的数据、更强的计算能力和更高的性能。据悉,MFC 500多功能摄像头将于2020年量产,其分辨率最高可达800万像素,并具有125 °广角,能更早地探测到交叉车流中的物体。该摄像头还能够与基于云端的环境数据互连,以便定位车辆和执行具有前瞻性的驾驶操作。

此外,大陆集团在本届CES展上还展示了一款运用人工智能(AI)、神经网络和机器学习技术来改善先进传感器技术的计算机视觉平台。借助人工智能技术,系统可以对包括车辆和行人在内的复杂交通状况进行预测。举例来说,传统的基于规则算法的自动驾驶系统,只有当行人出现在车道上时,才能判断行人是否对行车安全产生危险,并做出应急反应。而人工智能算法可以提前探测到行人的意图,就像是一位经验丰富的老司机,能本能地意识到潜在的危险情况,并提前做好应对准备。这套人工智能系统的关键在于,系统具有学习能力。首先系统从雷达和摄像头信号中获取真实驾驶情况下的环境信息,然后软件对这些数据进行分析,得出各种执行策略,供系统学习并使用。

大陆集团底盘与安全事业部系统与技术部高级副总裁Ralph Lauxmann表示,人工智能技术将赋予摄像头更多功能。未来,摄像头技术不仅可以通过行人的身高及骨骼来辨别成人或儿童,还能区分更多细节,如对行人所携带的行李进行分类,判断其是成人背包还是儿童书包。所有这些细节的辨识,其目的是帮助车辆更好地识别实际交通情况,避免危险状况的发生。

人工智能推进自动驾驶研发进程



人工智能改善驾驶安全性

自动驾驶的终极目标是实现零事故愿景,但是在其技术演进的过程中,安全问题是不可回避的话题,也一直为行业所关注。对此, Ralph Lauxmann认为,如果要提高道路安全性,可以从两个层面考虑。首先从技术层面来看,环境模型必须足够全面且丰富,所有的道路信息要进行捕捉并融合,这样才能使得车辆更好地进行反应,并做出正确的驾驶操作。如果车辆能够预见各类紧急情况,那么道路交通必将越来越安全。此外,从应用层面来看,当道路上具有自动驾驶功能的车辆越来越多时,整个道路状况将得到改善,当然这也有待相关法律法规的进一步完善。

就技术层面来说,提高自动驾驶安全性的关键在于准确获取环境信息。为此,系统必须对来自摄像头和雷达的各类数据进行融合、交叉验证,然后汇集到ECU,获得环境模型。其中,环境模型是否高效,取决于ECU的计算能力,而数据质量的好坏则取决于传感器。因此,带有深度学习能力的传感技术对自动驾驶技术研发尤为重要。

基于这种具有深度学习能力的人工智能系统,大陆集团正在进行各种提高自动驾驶判断力的研究。例如,通过使用抽象蓝图来检测行人。为实现这一功能,首先要将摄像头图像中的数千个像素组合起来,并建立参数化系统,然后允许系统搜索用于解决问题的各种参数组合。

正是预见到人工智能技术的重要性,大陆集团几年前开始在该领域进行投入:2015年成立了负责协调人工智能研究活动的中央预研部门, 2018年在匈牙利布达佩斯开设了深度机器学习研发中心,并与NVIDIA、百度以及多家大学及研究机构建立了合作关系。不久前,大陆集团与德国人工智能研究中心(DFKI)建立合作关系,双方将联合开发DFKI生态系统,运用AI技术进行研究并解决具体问题,包括数据分析和软件开发方法。

预计到2018年底,大陆集团全球约有400名工程师进行人工智能研发,该技术团队也将与大陆集团全球工程师一起,致力于各种自动驾驶技术的研究。据悉,在大陆集团内部设有自动驾驶研发平台,会捕捉不同国家及地区的需求,包括驾驶习惯、地图应用等,推出集成化解决方案。Ralph Lauxmann强调,为加速研发进程,大陆集团未来也将更多整合内部技术资源,并积极拓展各类外部合作机会。


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