消杀、配送、巡逻……疫情下无人车解锁新技能

陈曦

2月26日上午,一辆憨态可掬的黄色小车行驶在天津新城市中心广场,吸引了附近路人的目光。中汽研数据资源中心管理部项目经理李川鹏介绍:“这是一台无人自动消毒车,从春节期间开始,每天两次为附近公共区域消杀。这种低速无人驾驶的最大优势是零接触式的消杀,节省人力的同时也避免了人员接触感染。”

无人自动消毒车、无人低速配送车、无人巡逻车、无人售卖车……在这次抗击疫情行动中,一支无人车大军组成了坚强的防线。在疫情严重的武汉,新建的火神山、雷神山两座医院也引入了很多低速无人配送车,用来承担部分患者的运送与药品、食品的配送工作。疫情下应用场景的增多,为无人驾驶特别是低速无人驾驶的爆发打开了行业想象空间。

低速无人车为何能率先应用

无人售卖车免费发放消毒液

“这次疫情中,中汽研在无人驾驶应用模式方面做了三个尝试:一是无人消毒车社区面临繁重的消杀任务,这辆车可以实现在园区内无人值守的循迹消毒工作,它们遇到行人会停障,遇到障碍物会避让;二是通过无人售卖车免费发放消毒液;三是通过远程驾驶给社区免费发放捐助的蔬菜。”李川鹏透露。

据介绍,这些应用都属于技术比较成熟的低速无人驾驶,所谓“低速”是指时速5-10公里,这个速度对现有传感器、算法都相对比较适用,无人车可以应对行驶中出现的任何情况。“低速无人驾驶落地的场景是健全的,但是如果把无人车放到高速复杂场景里,即使是三四十迈,在复杂的工况下,也会涉及很多技术难题。”

“低速和高速看似只是速度的变化,其实涉及的技术问题可不少。”李川鹏进一步解释:“自动驾驶技术涉及三个方面:一是感知,车辆去感知到路上周围的环境,感知就需要硬件,比如说雷达(形成周围的点云)、摄像头(反馈影像),惯导(地理位置坐标),也需要各个硬件的软件和算法;二是决策,相当于电脑的CPU,计算单元通过算法把采集到的数据加以计算,这是无人驾驶最核心的,无人驾驶能否迅速做出响应,很大程度取决于芯片性能和计算能力;三是控制,通过指令让车辆启动、加速、停车等等,传统车辆是机械式的,现在很多通过电子信号去精准控制,涉及信号模拟和转换技术,车辆本身也需要做适配。”

低速无人驾驶在上述三方面技术上更加成熟。感知方面,由于速度低,采集的信息更加密集;决策方面,决策时间可以稍长一些,反应可以慢一点;控制方面,也可以做到实时响应。高速行驶时车开得很快,感知难度加大,决策时间也非常短,硬件软件都需要提升。

离真正实现商用还有多远

虽然此次有很多低速无人驾驶的小车加入战“疫”,但也是小范围的使用。李川鹏提示:“速度并不是无人驾驶能否落地的决定因素。比如高速公路,虽然要求车速快,但是场景简单,完全可以实现道路的智能化,和汽车互联互通,可能比一般城市道路都要简单。”

场景越简单,无人驾驶技术也越容易落地一些。比如天津港集装箱码头就已经在应用无人驾驶技术,场地周围没有行人干扰,路径也是固定的,在A点B点之间往复行驶,算法需要判断的情况比较少。但是真实的路面上,车辆、行人、猫狗、天气因素、路边环境、障碍物等太过于复杂,未来需要无人驾驶各方面继续调优,还需要大量的复杂环境训练优化算法。“如果说未来无人驾驶汽车真正实现应用,最先落地的肯定是码头、机场这些环境相对简单的场景。”李川鹏说。

目前国内很多公司都很重视无人驾驶测试,国家划定一些开放的道路,发放牌照,让无人驾驶车辆在实际道路上进行测试。进行测试时,每辆车都会配备一名安全员。李川鹏解释:“测试也是学习的过程。安全员一旦踩刹车,人工干预了,车辆就会记录下来,供后台团队分析:为什么没有判断出来危险?障碍物尺寸太小?还是某个雷达有盲区?还是决策失误了?或者没有执行指令?把真实的路面上发现的问题反馈回来。”

“无人驾驶技术落地还有很长的路要走,需要大量的测试,跑的越长,遇到的情况越多,稳定性就会越好,采集的样本数量就会越多,算法越来越优化和完善。”李川鹏说。

未来单一场景和简单场景

将最先落地

这次疫情给了人们不小的启发,当无人驾驶技术与更多的场景相结合,其影响将不再限于单纯的驾驶领域、交通领域,生活的方方面面皆会因为它的到来而改变。“在未来实现无人驾驶肯定很复杂,但可以从低速简单场景最先落地,慢慢渗透到高速复杂场景,最终真正进入人们生活中,这需要一个过程。”

有的地方政府为支持无人驾驶技术发展,开始探索把路变成智能的,这是无人驾驶加快落地的另一条路径。道路上的交通设施,如路灯、交通信号灯、灯杆、车道线,都可以把道路信息采集下来,和汽车进行互通互联,协助安全驾驶,实现“车路协同”,未来无人驾驶很可能在这种智能道路上率先落地。

5G技术也能提供帮助,将会大大减少无人驾驶车辆各模块之间、车路之间通信的时延。无人驾驶从感知到决策、控制,或者车路互联都需要数据传输,5G通信可以大量节省传输时间,弥补计算单元的迟滞,也会提升整个无人驾驶系统的响应速度。”李川鹏说。

目前,5G在远程驾驶上的应用比较多,其带宽大、时延短、传输信量大的特点对远程驾驶非常重要,比如地下矿车作业场景,5G可以实现驾驶员在地面电脑前远程驾驶矿车,避免矿难事故人员伤亡。

这次疫情给低速无人驾驶带来了很多应用机遇,大家都来探索落地场景,无人车很出彩,给大家看到了一些希望。李川鹏表示:“不过,这次疫情带来的应用,还是试点和示范性质,真正大面积铺开还是有一些问题存在,比如这些无人车由谁来管理、运维,出现撞人事故究竟是谁的责任?法律层面上也有空白和不健全,很多无人车没有牌照,事故责任无法清晰界定。”

与经过很多代探索的汽车相比,无人驾驶才出现几年,作为新技术产物,它还有很多需要完善的地方。李川鹏举例说:“比如传感器设备、雷达等,目前还没有车规级的产品,没有那种经得起寒冷、炎热环境,和高原、海拔低环境严苛考验,应用条件范围比较大的产品,在某种极端情况下存在失效的可能。只有不断推动无人驾驶技术的应用,才能带动整个产业的发展,促进产业链相关环节的进步。当现在那些演示级产品向极限工况下探索,才会整体实现无人驾驶的未来。”

来源:科技日报 文中视频和图片均由本文作者提供

编辑:陈小柒

审核:王小龙

终审:冷文生