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美妙的智能駕駛時代

作者:宋元明清    欄目:科技    來源:和訊網    發布時間:2017-10-15 13:10

人工智能被稱為人類歷史上的第三次革命,工業革命將人類從體力勞動中解放出來,信息技術把全世界緊密地聯系在一起,而人工智能則是要將人類從腦力勞動中解放出來。

無人駕駛的核心技術——車對車通信技術是能夠使車輛與交通信號燈、路標以及其他周邊車輛直接交流,可以大幅提高駕駛的安全性,阻止交通事故的發生。

徐琥

看過《速度與激情8》的朋友一定不會忘記影片中震撼的“汽車雨”場面,滿滿的黑科技加上強烈的視覺沖突效果,畫面中大批商用化無人駕駛汽車頗具科幻色彩。事實上,現實中無人駕駛技術的確有了不小的突破,自動駕駛汽車量產的勢頭不可阻擋,它的背后就是人工智能的技術支持。

機器人群將和人類和諧共處

通俗地說,人工智能就是對人的意識、思維的信息過程的模擬。

很多人可能認為人工智能是新領域,其實它已經有六十年歷史了。1956年夏季,以約翰·麥卡錫、明斯基和羅切斯特等為首的一批年輕科學家在達特茅斯學院舉行了一次聚會,共同研究和探討用機器模擬智能的一系列有關問題,Artificial Intelligence(人工智能,縮寫AI)這個詞就此誕生,也因此被認為是“人工智能”這門新興學科誕生的標志。

人工智能被稱為人類歷史上的第三次革命,工業革命將人類從體力勞動中解放出來,信息技術把全世界緊密地聯系在一起,而人工智能則是要將人類從腦力勞動中解放出來。

60年來,人工智能的發展經歷了曲折的過程:既有迅速發展的時期,也有在遇到一些技術瓶頸和道德倫理的質疑后走向低落的階段。

現在人工智能成為全世界關注的焦點,究其原因,除了近年來業內的熱點事件吸引了大家的目光,更主要的是人工智能在技術和應用上有所突破,在大數據、云計算和神經網絡等領域內均出現了全新進展,讓我們迎來了“知識和數據雙驅動的人工智能時代”。

現在,我們日常生活中已經開始使用人工智能。舉個例子,過去我們用簽名證明一個人的身份,實際上人臉是更直接的社會屬性。從今年起,鐵路北京站和北京西站已經正式開放基于人臉識別的自助驗證驗票通道,也就是說乘客可以“刷臉”進站。

未來,人工智能的運用將更加廣泛:在教育行業,機器只要學習了500份專家改過的卷子,就可以改其他幾十萬份卷子。在法律行業,人工智能可以整合各方面的信息,然后制作一份份文件,專業性不輸于律師。在醫院,人工智能可以幫助診斷疾病,它的醫學診斷技術和人類醫生一樣強,而且不會累,能一直工作……

今后,無論是搬運、碼垛、研磨、拋光等“灰頭土臉”的工業機器人,還是精細靈巧的微電子產品線上的機器人,都會隨處可見?;蛟S有一天機器人會變成機器人群、機器人類,跟人類和諧共存。

無人駕駛技術將造福人類

汽車已經以人工獨立駕駛的模式運行了100多年。這種模式的背后是一人一車、一人多車導致人類對自然資源的過度掠奪和過度消費。

無論是在發展中國家還是發達國家,交通擁堵都是空氣污染的主要來源。在美國,由于上班族在交通擁堵中寸步難行,他們汽車的發動機空轉每年會浪費29億加侖的汽油,覆蓋的面積足以填滿4個足球場。

每天,人們都要花費大量的時間在開車或坐車去上班的路上。中國汽車行業每年制造和銷售的新車比例還在不斷刷新紀錄,自2013年以來已經達到7%的年均增長率。同時,北京、鄭州等城市還不得不忍受那驚人的八車道交通擁堵和日益嚴重的霧霾。

無人駕駛,正是科技界和商業界對這些問題的解決方案。

無人駕駛的核心技術——車對車通信技術是能夠使車輛與交通信號燈、路標以及其他周邊車輛直接交流,可以大幅提高駕駛的安全性,阻止交通事故的發生。

在北京、上海這樣的汽車保有量高的城市里,交通高峰期上下班和極端天氣堵得人很焦慮。想象一下,倘若你有一輛無人駕駛汽車,上班路上就可以多睡一個小時;下班坐進車里,立刻像到了家一樣放松。周末,你可以坐著車到外面用餐,開懷暢飲也不用擔心開車的問題,多么美好。

待到無人駕駛普及的時候再回頭來看,估計那時的人會覺得:人類歷史上居然有一段時間,有上億的人每天花幾個小時,手動操作著好幾噸重的大鐵塊在狹窄擁擠的通道上移動,還因此每年導致幾百萬人死亡——簡直不可思議。

如果不積極響應無人駕駛技術的發展,人類會繼續付出生命和時間的代價,繼續承擔污染的危害,繼續喪失機遇。

L3汽車的量產勢頭不可阻擋

在我們談論無人駕駛時,經常會將“無人駕駛”、“自動駕駛”以及“駕駛輔助”三個詞混淆,認為三者之間是可替代的關系。其實不然,它們分別代表了不同級別的自動駕駛技術。

美國汽車工程師協會將自動駕駛技術進行了分級,這是目前國際公認的術語界定。L0屬于傳統駕駛,L1和L2屬于駕駛輔助,L3-L5屬于自動駕駛,L5的自動駕駛技術等級最高,也被稱為“無人駕駛”。從Leve0—Leve5,級別越高則意味著人為參與的程度越低,即智能化程度越高。

在我看來,L2到L3的跳升是質變,明確了駕駛掌控權由人轉移到車。至于L3、L4、L5 的差別,只是自動駕駛汽車的經驗積累的豐富程度不同而已。

目前,駕駛輔助技術已經在量產車上部署,通常稱為高級駕駛輔助系統(Advanced Driver Assistant Systems,簡稱ADAS)。

ADAS是利用安裝在車上的各式各樣傳感器,在汽車行駛過程中隨時來感應周圍的環境,收集數據,進行靜態、動態物體的辨識、偵測與追蹤,并結合導航儀地圖數據,進行系統的運算與分析,從而預先讓駕駛者察覺到可能發生的危險,有效增加汽車駕駛的舒適性和安全性。初級的ADAS以被動式報警為主,當車輛被檢測到潛在危險時會發出警報,提醒駕車者注意異常的車輛或道路情況。對于最新的ADAS 技術來說,主動式干預已較為普遍。

在L2階段,汽車生產商已經把汽車里的自動控制做到了極致,同時觸碰到了自動化的天花板。這個時候,就運用到了人工智能。人工智能是實現L2到 L3跨越的核心技術。

進入L3階段,我們不但要解決“車”的問題,還要解決“人”的問題。解決車的問題,就將車做成軟件定義的機器;解決人的問題,就要讓駕駛員的認知能夠用機器人替代,讓機器人具有記憶、決策和行為能力。于是,一個新的概念產生了——“駕駛腦”。

“駕駛腦”是指內置在汽車中的一組芯片集成,它將駕駛規則、緊急情況處理方案、路徑選擇原則等置入其中,幫助汽車在真實的行駛過程中,學會認知路況、車況,完成一系列復雜的決策、控制、交互,以最大安全性、最高效率的方式自主行駛。

駕駛腦分為駕駛大腦和駕駛小腦。人工駕駛的時候,三路機器視覺,圖像一路,GPS(GPS/BDS/慣導)一路、雷達一路,這三路視覺形成了現在的駕駛態勢圖,駕駛員通過生活視覺的認知,形成了對方向盤、油門剎車的控制。

駕駛大腦主要用來替代駕駛員的記憶,完成對環境和周邊車流的在線計算和交互,有效融合三路視覺通道送來的數據,通過二次路徑規劃,解決實時路徑規劃、實時決策和指揮的問題,并形成當時的認知箭頭,送給小腦。

駕駛小腦主要用來克服周邊環境的擾動,分析汽車自身的底盤、動力、傳動、轉向、自動、車身、懸架以及輪胎等狀態的運動參數,實現反饋控制和自動調整,解決自身平衡問題,確保與車輛行為能力適配,完成在正常情況下由駕駛大腦發來的任務。

給汽車裝上駕駛腦,駕駛腦在駕駛員開車時悄悄學習,通過推理、學習、交互等,不斷試探糾正駕駛員錯誤動作,汲取事故教訓,從而提高駕駛水平。

在預測無人駕駛的發展態勢時,有些人認為機器人技術在將來的發展速度會繼續延續過去十年的步調??墒?,無人駕駛技術的發展只會更加迅速。加速無人駕駛發展的另一股力量則來源于“車隊學習(fleet learning)”。由于“駕駛腦”會將它們的駕駛“經驗”數據進行匯總共享,所以每輛汽車都能從其他車輛提供的共享經驗中獲益。用不了幾年,“駕駛腦”就會積累起豐富的駕駛經驗,其豐富程度不亞于數千個人類駕駛員的綜合。

隨著駕駛腦的完善,智能駕駛的時代已經到來,L3汽車的量產勢頭將不可阻擋。目前,智尊保研制的無人觀光車首批15輛已經開始進入制造交付過程。我們可以預測,汽車終將被機器人替代,人工智能正以潤物細無聲的柔軟改變著整個世界。

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