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无人驾驶技术距离量产到底有多远?


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日期:2018/4/27 11:26:07
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近日,一辆通过激光雷达和GPS识别技术的沃尔沃卡车,在北京789艺术区上演了一场直行、转弯等动作的无人驾驶秀,且整个过程中驾驶室内都没有驾驶员,可见沃尔沃在无人驾驶技术方面,已经相当成熟。

 

 

要说自动驾驶演示,近几年国内也并不少见,2015年宇通客车就开始了自动驾驶路试,而今年一汽解放J7在卡车行业也完成了自动驾驶路试演示,但这种自动驾驶还都属于较低级别的自动驾驶,并不是真正意义上的无人驾驶。

 

 

按照2014SAE(国际汽车工程师协会)针对自动驾驶汽车制定的分级标准划分,自动驾驶可分为5个等级(如上图所示),现在普遍应用的是SAE 3级别的自动驾驶,而沃尔沃卡车这次展示的自动驾驶技术已经达到SAE 4的高度自动化级别,属于无人操作驾驶模式,当然还有一个SAE 5最高级别的完全自动化驾驶模式,这个级别就是真正的无人驾驶了。

 

就目前来看,要达到SAE 4以上更高的自动驾驶级别,技术上已不成问题,但要真正量产实现上路运营,还需要一些时间。那么,无人驾驶距离量产上路运营到底还有多远,有哪些问题还没解决?

 

安全问题难保证

 

科技能改变人们的生活,也存在很多技术风险。所以无人驾驶上路运营,首先面临也是最重要的就是安全问题。

 

 

去年,美国特斯拉汽车公司生产的一辆S型电动轿车在无人驾驶模式下发生撞车事故,导致司机身亡;今年118日,美国拉斯维加斯一辆无人驾驶巴士在获准上路的首日又与一辆卡车发生碰撞;此外,在国内也出现过无人驾驶导致乘车人伤亡的案例。而这几起事故的发生,都是由于车辆的自动驾驶系统,在被剐蹭、碰撞时,难以做出更为合理的反应。

 

 

据了解,汽车在完成自动驾驶过程中,主要是由其搭载的自动驾驶系统的三个层级来完成,包括感知层、决策层和执行层。其中感知层用来完成对车辆周围环境的感知识别,包括摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达、红外夜视、GPS IMU(惯性测量单元)等多种传感器,以及高精度地图和V2X 车联网等辅助应用技术;决策层则是智能系统对外界环境信息的理解,并结合自身位置信息等作出决策规划的层级;最后就是执行层,主要负责决策层的各种指令,停车、加减速、转弯等。

 

由于真正的无人驾驶是不需要司机操控,完全由汽车的自动驾驶系统来判断外界环境,但外界环境又是一个不可预测的,行驶中不仅会遇到抢红灯、加塞违规等各种各样车,也会遇到有急着横穿马路、路边等待玩耍的人,还有突然出现的动物等等这些不确定因素。这种情况下,无人车的自动系统实现减速、停止、避让是没多大问题。

 

但是如果无人驾驶汽车遇到能避免撞击但又不得不撞的事故时,面对那些混着好人坏人、老人小孩的行人以及不同价位的车辆,该选择冲向谁?机器的大脑可不像人的大脑,能在紧急情况下,还能对人性伦理进行思考,然后做出符合人性的选择。

 

人为驾驶模式下,驾驶员有时候对一些环境的认知都不能准确把握,如果再将这一问题交给智能系统,可想而知,无人驾驶模式下的安全问题将更加难以保证。

 

政策法规不完善

 

201775,百度创始人李彦宏乘坐无人车在北京五环上行驶,期间由于打电话,不握方向盘,没系安全带,被交管介入调查。无人驾驶因此再次引发社会高度关注,而这也正是无人驾驶难实现的另一个原因——政策法规。

 

 

 

任何新生事物的发展都要遵守制度标准,而与无人驾驶汽车相关的政策法规,现有的都还不完善,2003年我国发布《道路交通安全法》,经过了2007年和2011年两次修订后,都没有涉及到无人驾驶相关的政策。按照其第十六条规定,任何单位或者个人不得拼装机动车或者擅自改变机动车已登记的结构、构造或者特征;不得改变机动车型号、发动机号、车架号或者车辆识别代号。无人驾驶汽车在定义上是否属于非法改装车辆,判断标准是什么,并没有相应的法律法规体系。因此,完善的法律法规体系是加快无人驾驶汽车的量产以及实现上路运行的标准,也是为无人驾驶汽车的研发、测试和商业化应用提供制度保障。

 

无人驾驶是未来汽车发展的一个趋势,不仅能节约运输行业的大量的人力成本,而且还能释放人们的双手,带来更多的自由空间。但安全、法规是目前首要解决的两大问题,只有安全得到了保证,政策法规得到支持,才能真正实现无人操控的驾驶。


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