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2020年的自动驾驶行业形态已经趋于成熟

自动驾驶说 来源:自动驾驶说 2020-05-13 16:56 次阅读

2020年的自动驾驶行业形态已经趋于成熟 ,新闻里也不再有hype。如果我们看各公司最新的介入报告,会发现驾驶的水平并没有实质性的进展,越来越多的员工开始放弃自动驾驶行业。各公司于是开始另辟蹊径,寻找下一个技术突破口。

如今,大部分公司采取的研发方式是传统机器人研发的方法,将驾驶技术分割为几个模块,将人类驾驶的习惯逐一传授于无人车。

比如,我们将公司分为定位、视觉、路径规划与控制等几个部门,然后将各个部门的研发成果汇集到一个release里,放在车上测试。我们可以要求视觉系统将行人与骑自行车区分开来,然后要求路径规划在驾驶时对骑自行车的人永远保持一米的距离,但是对行人永远保持0.8米的距离。

这种开发思路有诸多优点,但也有不少弊端。首先,只要分别组建好团队,搭建出一个驾驶平台并非难事。各个团队只要专注做好自己的分内责任,就可以保证这辆车至少可以在路上开起来。但这种平行的开发方式的缺点是,无法保证各个部门之间的代码可以兼容。比如,如果视觉只能探测90米之内的行人,而无人车的车速提快之后,90米很可能不够用。如此导致部门之间的协调工作十分繁重。

另外,这种开发方式完全依赖人类的驾驶经验,但是人类的驾驶习惯很难量化。一些人看来比较危险的驾驶习惯,在另一些人看来却很平常。那么,我们该教无人车哪一种驾驶风格才对?像机器人一样驾驶的无人车,又该如何在众多人类驾驶车中生存?

何况,人类的驾驶经验十分复杂,如果都要转化为一个个数值逐一传授于无人车,恐怕要花上数十载的时间。行业内的几家领头公司已经至少潜心开发了四五年的时间,经过这段时间的研发,在规定的场景(ODD)内已经可以做到90%的驾驶功能。然而,接下来的10%却难上加难,不知还需要多少年才能做到99.9%。

人类的驾驶经验往往也并不是完美的。研发自动驾驶的初衷就是让人类摆脱遭遇车祸的痛苦,而研发自动驾驶的人自己往往也造成过车祸,不完美的人类研发出的软件往往也是不完美的。即使我们可以避免大部分的车祸,但仍会有一小部分车祸场景是工程师们所预料不到的。

因此,自动驾驶行业急需一个技术突破口。于是,各公司将注意力转向了深度神经网络。在已有部门的基础上,很多公司组建了独立的研发团队,搭建深度神经网络系统,指望着通过独立的系统,摆脱人类驾驶经验,让无人车自主学习,一步到位。但这样的研发方式的缺陷是,无人车一旦发生问题,就很难找到问题的根源,也就是所谓的“黑匣子”。同时,网络的训练需要大量数据,数据的收集也是一大难题。

其实,无论是传统机器人的研发方式还是深度神经网络的研发方式,都逃不开安全验证这一步。我们在探索研发方式时,最好可以找到二者的结合点,尽量做到在人类驾驶经验的指导前提下,利用深度神经网络,并保证在上路前进行严格的仿真测试。

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原文标题:找不到技术突破口,自动驾驶行业还能撑多久?

文章出处:【微信号:zidongjiashishuo,微信公众号:自动驾驶说】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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