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專家:無人駕駛處理復(fù)雜路況和應(yīng)對極端天氣仍存在挑戰(zhàn),在我國大規(guī)模普及還需10至15年

每日經(jīng)濟新聞 2024-07-11 17:31:55

在技術(shù)層面,當前的自動駕駛技術(shù)雖然已經(jīng)取得了顯著進展,但在處理復(fù)雜路況和應(yīng)對極端天氣時仍存在挑戰(zhàn)。根據(jù)學術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的共識,我國無人駕駛車輛的大規(guī)模普及可能還需要10至15年。

每經(jīng)記者 石雨昕    每經(jīng)編輯 陳星    

2024(第二十三屆)中國互聯(lián)網(wǎng)大會于7月9日至11日在北京召開。大會以“互聯(lián)三十載 智匯新質(zhì)變”為主題,聚焦人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)要素、算力、數(shù)字政府、智慧教育、數(shù)據(jù)安全等熱點。

中國互聯(lián)網(wǎng)大會現(xiàn)場 圖片來源:每經(jīng)記者 石雨昕 攝
 

《每日經(jīng)濟新聞》記者注意到,近日,無人駕駛出租車在武漢街頭與行人相撞事件引發(fā)社會廣泛關(guān)注。

在大會召開期間,圍繞無人駕駛出現(xiàn)故障的可能原因、影響無人駕駛車輛安全性因素、何時能大面積普及等問題,沈陽航空航天大學計算機學院院長、教授趙亮接受《每日經(jīng)濟新聞》(以下簡稱NBD)記者專訪時表示,目前,自動駕駛技術(shù)正處于快速發(fā)展階段,已經(jīng)在某些特定環(huán)境下實現(xiàn)了較高的自動化水平(L4級別),但整體上仍未完全成熟。主要不足包括應(yīng)對復(fù)雜和動態(tài)道路環(huán)境的能力、極端天氣條件下的可靠性以及對人類行為預(yù)測的準確程度。

“無人駕駛實現(xiàn)100%安全仍是一個巨大挑戰(zhàn)。我國無人駕駛車輛的大規(guī)模普及可能還需要10至15年。”

自動駕駛應(yīng)對復(fù)雜和動態(tài)道路環(huán)境能力不足

NBD:有市民反映,無人駕駛出租車在道路上運營期間,出現(xiàn)車輛在綠燈狀態(tài)下停滯不前、紅燈時沖入路口中央、轉(zhuǎn)彎時卡頓不動等情況,并引發(fā)交通擁堵現(xiàn)象,對市民出行造成了一定影響。從技術(shù)角度看,為何會出現(xiàn)這些問題?未來能否避免?

趙亮:從技術(shù)角度來看,這些問題通常源于自動駕駛系統(tǒng)的感知、決策和控制模塊協(xié)調(diào)不足。感知模塊可能在識別交通信號或動態(tài)環(huán)境變化時出現(xiàn)誤判,特別是在復(fù)雜的城市交通環(huán)境中,傳感器數(shù)據(jù)可能受到干擾或遮擋。決策模塊在處理實時數(shù)據(jù)時,可能由于算法的局限性或計算資源的不足,導(dǎo)致決策錯誤??刂颇K在執(zhí)行決策時,可能因硬件性能限制或信號延遲,導(dǎo)致動作執(zhí)行不流暢。

以上缺陷可以通過優(yōu)化算法、傳感器融合、增強車載計算能力等技術(shù)手段改進。最重要的是目前無人自動駕駛技術(shù)主要依賴單車智能,還缺少車-車、車-路旁、車-人的互聯(lián)互通。如果進一步引入C-V2X(蜂窩車聯(lián)網(wǎng))技術(shù),在可靠互聯(lián)的加持下,能更大程度確保道路安全。

NBD:目前自動駕駛技術(shù)處于什么階段?未來能否實現(xiàn)100%安全的無人駕駛?

趙亮:目前,自動駕駛技術(shù)正處于快速發(fā)展階段,已經(jīng)在某些特定環(huán)境下實現(xiàn)了較高的自動化水平(L4級別),但整體上仍未完全成熟。主要不足包括應(yīng)對復(fù)雜和動態(tài)的道路環(huán)境的能力、極端天氣條件下的可靠性以及對人類行為預(yù)測的準確程度。無人駕駛實現(xiàn)100%安全仍是一個巨大挑戰(zhàn),可能需要多個領(lǐng)域的突破和長期的積累。

NBD:您認為我國無人駕駛何時能大面積普及?要提高自動駕駛安全性需要從哪些方面入手?

趙亮:根據(jù)學術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的共識,我國無人駕駛車輛的大規(guī)模普及可能還需要10至15年。這一過程中需要解決多方面的問題。

在技術(shù)層面,當前的自動駕駛技術(shù)雖然已經(jīng)取得了顯著進展,但在處理復(fù)雜路況和應(yīng)對極端天氣時仍存在挑戰(zhàn)。為了提高系統(tǒng)的魯棒性(注:魯棒性就是系統(tǒng)的健壯性,是在異常和危險情況下系統(tǒng)生存的能力)和可靠性,需要進一步優(yōu)化感知、決策和控制算法。此外,傳感器的性能直接影響自動駕駛系統(tǒng)的感知能力,未來需要研發(fā)更高精度、更耐用的傳感器,并推動多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)發(fā)展,以提高感知的準確性和穩(wěn)定性。同時,自動駕駛系統(tǒng)需要處理大量實時數(shù)據(jù),這要求高性能的車載計算平臺,未來需進一步提升計算能力,確保實時性和低延遲。

基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)也是關(guān)鍵的一環(huán)。自動駕駛車輛的普及依賴于智能交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),包括車路協(xié)同系統(tǒng)、高精度地圖和5G通信網(wǎng)絡(luò)等。這些基礎(chǔ)設(shè)施可以提供更準確的定位和實時交通信息,提升自動駕駛的整體安全性和效率。特別是高精度地圖,是自動駕駛車輛實現(xiàn)精準導(dǎo)航的關(guān)鍵。需要建立全國范圍內(nèi)的高精度地圖系統(tǒng),并保持實時更新,以確保導(dǎo)航的準確性和可靠性。此外,公眾對無人駕駛技術(shù)的接受度和信任度也要逐步提升,這需要通過長期的示范運營和教育來實現(xiàn)。

趙亮 圖片來源:受訪者供圖
 

企業(yè)應(yīng)建立完善的事故應(yīng)急處理機制

NBD:在實際運行過程中,影響無人駕駛車輛安全性的因素有哪些?

趙亮:一是復(fù)雜路況,如行人、非機動車和突發(fā)障礙物等,特別是在城市中心區(qū),這些因素對自動駕駛系統(tǒng)的感知和決策提出了很高的要求;二是極端天氣,如雨雪、霧霾等會嚴重影響傳感器的性能,導(dǎo)致感知數(shù)據(jù)不準確;三是網(wǎng)絡(luò)信號,網(wǎng)絡(luò)信號的不穩(wěn)定可能影響車輛與云端的通信,導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸延遲或丟失,增加故障風險,這在需要實時處理大量數(shù)據(jù)的情況下尤為明顯;四是道路設(shè)施,不完善的道路標識和信號系統(tǒng)也會影響車輛正常運行。

在網(wǎng)絡(luò)受限的極端場景下,為了提高無人駕駛的可靠性,必須增強本地計算和決策能力,在一定程度上減少對外部通信的依賴,同時通過多傳感器融合技術(shù)提高感知系統(tǒng)的魯棒性。例如,在雨雪和霧霾等惡劣天氣情況下,可以采用圖像處理技術(shù)去除圖像中的干擾物,確保感知數(shù)據(jù)的準確性。

NBD:不同城市道路規(guī)劃不同,自動駕駛系統(tǒng)適應(yīng)不同路況條件的關(guān)鍵是什么?如何提高自動駕駛道路預(yù)測的準確性?

趙亮:適應(yīng)不同城市道路規(guī)劃的關(guān)鍵在于自動駕駛系統(tǒng)的靈活性和自適應(yīng)能力。具體來說,首先,多樣化數(shù)據(jù)訓(xùn)練是提升系統(tǒng)通用性和適應(yīng)能力的基礎(chǔ)。通過收集和訓(xùn)練大量來自不同城市、不同路況的數(shù)據(jù),自動駕駛系統(tǒng)可以更好地理解和應(yīng)對各種復(fù)雜交通場景。例如,不同城市的道路標識、交通規(guī)則和駕駛習慣可能存在差異,系統(tǒng)需要通過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練來學習這些差異,從而在不同城市環(huán)境下都能表現(xiàn)出色。

其次,高精度地圖和實時定位技術(shù)是確保車輛在不同城市道路上實現(xiàn)準確導(dǎo)航的關(guān)鍵。高精度地圖不僅提供詳細的道路信息,還包括車道級別的細節(jié)、交通標志和信號燈的位置等。結(jié)合實時定位技術(shù),車輛可以在復(fù)雜的城市道路環(huán)境中實現(xiàn)精準導(dǎo)航,避免因地圖誤差導(dǎo)致的導(dǎo)航錯誤。

實時學習和更新也是不可或缺的一部分。通過機器學習和人工智能技術(shù),自動駕駛系統(tǒng)可以在實際運行過程中不斷學習和優(yōu)化決策能力。例如,系統(tǒng)可以通過不斷積累和分析實時數(shù)據(jù),優(yōu)化路徑規(guī)劃和避障策略,從而提高整體決策的準確性和魯棒性。

傳感器融合技術(shù)則通過結(jié)合多種傳感器的數(shù)據(jù),提高對復(fù)雜路況的感知和理解。例如,雷達、激光雷達和攝像頭等傳感器可以互為補充,在不同環(huán)境條件下提供穩(wěn)定和可靠的感知信息。這種多傳感器融合不僅提高了系統(tǒng)的感知能力,還能夠在傳感器數(shù)據(jù)不完全一致的情況下進行合理判斷,從而提升整體系統(tǒng)的可靠性。

為了進一步提高道路預(yù)測的準確性,需要不斷優(yōu)化預(yù)測算法,結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和實時信息,增強系統(tǒng)對動態(tài)變化的應(yīng)對能力。例如,可以引入先進的深度學習模型,對交通流量和行人行為進行預(yù)測,從而提前應(yīng)對潛在的風險。通過多層次數(shù)據(jù)分析和預(yù)測模型,自動駕駛系統(tǒng)能夠更準確地預(yù)測道路環(huán)境的變化,作出更為安全和高效的決策。

 

NBD:除了技術(shù),您認為無人駕駛商業(yè)化運營還面臨哪些挑戰(zhàn)?

趙亮:在商業(yè)模式方面,需要探索可持續(xù)的商業(yè)模式,確保無人駕駛技術(shù)的經(jīng)濟可行性。這包括尋找盈利點,如無人駕駛出租車服務(wù)、物流配送等,同時考慮如何降低成本,提高市場競爭力。

在無人駕駛交通事故中,目前我國法律還在逐步完善中。如果出現(xiàn)事故,應(yīng)根據(jù)具體情況,由交通管理部門、企業(yè)和保險公司共同調(diào)查和處理,明確責任歸屬,確保受害者得到合理賠償。例如,可以設(shè)立一個專門的調(diào)查委員會,對事故原因全面調(diào)查,依據(jù)調(diào)查結(jié)果明確責任方,并由保險公司賠償。

同時,企業(yè)應(yīng)建立完善的事故應(yīng)急處理機制,確保在事故發(fā)生后能夠迅速響應(yīng)并妥善處理。此外,國家應(yīng)加快制定和完善相關(guān)法律法規(guī),明確責任劃分,為未來無人駕駛技術(shù)提供法律保障。這需要立法機構(gòu)、技術(shù)企業(yè)和社會各界形成合力,共同推動自動駕駛技術(shù)的健康發(fā)展。

封面圖片來源:每經(jīng)記者 石雨昕 攝

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