数字绿土赵宝林:智能驾驶四大核心技术有待突破

肖莹

6月17日,第一电动网以“智能汽车的进阶之路”为主题,举办了第四场系列沙龙,来探讨汽车智能化的发展现状以及未来无人驾驶应用的影响因素。北京数字绿土科技有限公司副总裁赵宝林,以无人驾驶的核心技术为切入点,探讨了当前阶段智能驾驶的较有意义的应用模式,预测了未来无人驾驶相关法律及保险制定形式,以及对解决交通拥堵的积极意义。

绿士科技赵宝林谈智能驾驶四大核心技术有待突破

北京数字绿士科技有限公司副总裁赵宝林

智能驾驶需要突破的核心技术

赵宝林谈到,无人驾驶主要依赖于两种环境条件,静态环境识别和动态环境识别。静态环境识别基本就是扫描道路和道路周边这些设施的高精度的三维地图,现在主体走的是测量车在马路上扫,会把路边的辅助设施,甚至斑马线,甚至道路标志线扫得非常清楚,它的精度会在厘米级的精度。静态的环境有了以后,车在行进过程中,还会有一些突然并过来的车,甚至穿插进的摩托车,称之为动态干扰因素,需要车辆能在第一时间发现它,避让它,采取智能驾驶引导的决策。

基于这两方面,绿士科技采用的方案基本是激光雷达加上可见光的光学传感器做辅助。激光雷达反应速度非常快,也灵活一些,主要做高精地图的定位、数据采集的用途。在动态环境识别这一块,第一时间发现目标,当这个目标出现以后,对机器来讲,判断它是一个人,还是摩托车,还是汽车来讲,这是一些可见光的传感器扫描带有纹理特征的东西来识别,通过这两种东西来判断目前的路况,再加上人工智能的运算,来决定对下一步驾驶引导做一些决策,我们现在做的工作主要集中两块。

基于以上无人驾驶初期阶段的讨论,赵宝林表示,智能驾驶主要的核心技术主要有四个方面:第一,传感器:无人驾驶需要探测精度和速度比较敏感,做进一步的探测需要更丰富的纹理特征,表示性信息;第二,数据算法,由于传感器测回来的东西会有一些误差,如何把数据校准,例如,有的时候机械的光束打出去跟测试系统会有一个延时,利用周边的数据把这个时间补充回来,相当于传感器传回来的信号数据处理,这个部分是非常非常困难的地方;第三,动感目标的判断及决策,这是主机厂商做整个无人驾驶最核心的一块;第四,整机控制,方方面面的数据回来,需要结合路面的情况做的一些驾驶决策的策略。

法律形成及保险模式的预估

在法律进程上,赵宝林预计会到智能驾驶车辆技术成熟,有大量车辆上路后才能法律才可能会成型。至于无人驾驶的保险,顺着法律来说,可能是法律在某个细节上的一个具体措施和保障。从这个角度看,尽管智能驾驶的汽车在人工智能下面有很高的智能性,以目前人类对人工智能的解决态度,包括一些科幻大片的讲法,即便再智能,这个机器在社会学上还会认定一个责任主体的问题,所以赵宝林认为不太可能把一个智能的机器作为一个责任的主题,责任主体还是会划归到个人消费者,保险主机厂商可以做一部分,但大的主体框架上还是会落实到个人和运营车辆上。

智能驾驶可能是解决交通拥挤的有效方案

赵宝林谈到,在我们的生活环境中有太多不按常规办事,如果纯粹是智能驾驶,大家完全可以根据大数据来分析车辆实时流动的情况。如果没有突发性东西的干扰,那么整个车辆控制系统会在全局做平衡负载。效果其实很明显的,例如在互联网领域,淘宝、京东也好,一到6.18、双11,那么多的网络流量不堵,就是因为它有一个全局性的系统解决方案。

智能驾驶也是这样,如果纯粹是智能驾驶,加上大数据,不但车辆对周围的小环境有个感知,结合大数据,其他的传感器,还能对全局性有一个感知。形成统一的调度,如果基于这样的考虑,智能驾驶在缓解交通方面有很大的作用,但前提是不要在很多地方有人为干预的东西。

最后,针对如何走向智能驾驶最成熟的顶端——无人驾驶,赵宝林表示,这需要依托整体环境和系统来考虑,目前辅助驾驶技术已经进入了应用阶段,但是对于无人驾驶的大众化应用目前还是持保守态度。

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