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无人驾驶汽车的无限展望 (二)

这篇文章是 无人驾驶汽车的无限展望 (一) 的续篇.

为什么自动驾驶的研发现在才开始慢慢见诸报端, 接近实用?为什么越来越多的汽车厂商开始参与其中?原因很简单.

成本,  技术水平.

本世纪初,数字照相机的精度和价格才开始优于传统胶卷照相机.

即使在2015年的今天,谷歌无人车顶的激光雷达(LIDAR),六十四束激光,三百六十度扫描,其单个定制的成本还要八万美元左右。随着技术进步和大规模量产,未来几年内激光雷达在自动驾驶车的成本中有望下降到一千美元以下.

2004年以后,谷歌才开始拥有自已的地图软件。而精确到厘米量级的地图数据和定位技术,是自动驾驶技术的基石.

处理器运算速度,图像识别/深度学习的技术也就是最近几年才有了长足的进步,可以让电脑不断提高识别分析复杂的路况的能力,以迅速做出正确判断.

移动通讯技术2008年以后开始了第三代到第四代的演变,提供更可靠更快捷的无线数据传输. 而预计到2020年将铺开的第五代无线网络技术,有比第四代网络高百倍的带宽,更大的覆盖面,一毫秒以内的迟滞,将会极大增强自动驾驶汽车的安全和实用性.

美国高速公路交通安全局,提议把自动驾驶技术分为四级.

第一级,单一车辆控制的功能,比如"自动刹车",实现了自动控制.

第二级,至少两项功能可以同时自动化,比如“巡航功能” 和“保持在自己的道上” 的功能.

第三级,司机在特定场景完全放弃对汽车的控制,如果有需要,车会给司机足够时间的警告恢复人工控制.

第四级,车从出发到抵达停车, 全部自动化,无需人工干预.

只有真正到了第四级,无人驾驶技术才可以把人们从方向盘的束缚中解放出来.

目前的无人驾驶技术,还有哪几类主要问题需要解决呢?

第一个问题是,无人驾驶技术,不可完全严格遵守字面上的交通规则,而要根据实际情况做出人性化的处理.

谷歌在最初测试的时候,遇到的问题是,如果严格按照交通规则字面上的意思指挥车辆,有时车开不动了.

比如常见的四个方向都有  STOP (停) 标志的路口,按照交通规则理论上说,每一辆车到了路口,要完完全全停下来,看看周边路口的车,让先到的车通过,然后再启动前行。但是由于大部分到达路口的车辆,没有全停下来,而是慢慢往前拱,所以谷歌的最初测试车辆等待了半天,无法通行.经过此事后,谷歌修改了软件,在有全停标志的路口,也采取缓慢往前拱的做法.

沃尔沃汽车公司设计的自动巡航技术,为了安全预防碰撞,在高速路上和前面的车保持相当的距离.  但由于这个距离空间足够大,导致旁边道上的车辆总爱换道时往里面挤, 反而使行驶更不安全.

自动驾驶车辆的设计,必须要在交通规则之上,充分考虑到司机的人性特点,有一定灵活性而不过于死板。但这种灵活性,在不同国家和地区又会有细微的文化上的差别,因此大量的路面测试至关重要.

第二个问题是,无人驾驶技术,要有能力在大雨大雪或其它恶劣天气情况下行驶.

下大雪时,空中飘荡的雪花会限制能见度,各类路标被覆盖,精确定位更困难,普通人开车路面看不清,也要靠猜测.

有工程师指出,汽车可以装备穿透地表的高精度雷达,即使大雪大雾大雨天气,仍可定位。其次,如果天气过于恶劣,出行不安全,汽车根本就不应该上路.

大雨大雪时,无人驾驶汽车会适度减慢速度,以便安全行驶。这种情况下,其实最大的安全隐患,反而是有司机操控上路的车辆.

第三个问题是,无人驾驶技术,要在遇到警察或者其他人为指挥交通的情况下,做出正确判断.

路上的行人,对于自驾系统而言,只是屏幕上一团移动的像素,如果是一个警察在路口不断挥手叫停,系统暂时无法分辨出来.

如何让自驾系统处理人工指挥交通时的场景?没有完美的答案.

一种简单的解决方法是让自驾系统在这个时候警告乘客, 立刻启动人工驾驶模式。或者让全球定位系统保管一个实时的数据库,记录哪些路线上有人工指挥交通,然后行驶时尽量避免.

更进一步的解决方案,可以要求交通指挥员身上穿戴一个有 RFID的马甲,实时和在场的无人驾驶系统通讯,指挥其停车和前行.

第四,无人驾驶汽车要防止黑客破坏驾驶系统

最近有科学家已经实验验证,可以用一个简单的激光笔欺骗无人车上的激光雷达,使其误以为前方有障碍物而规避。这给无人驾驶车的研发者敲响了警钟,防止黑客破坏,必须要提到议事日程上了.

理论上说,如果黑客要破坏自驾系统,首先要进入到车的电子控制系统内,第二要在系统内输入新的代码,第三,代码要改变刹车和方向盘的操控.

传统有人驾驶车辆,一般至少包含一亿行左右的软件代码。无人驾驶车,代码复杂程度至少要增加一个数量级。代码抵御黑客侵袭的挑战非常艰巨。

安全领域的专家指出:没有任何系统是百分之百地安全的,所有的问题都是一个道高一尺,魔高一丈的资源投入的对垒。如果侵入系统极为困难,而且黑客无法通过侵入无人驾驶系统来迅速牟利,那么破坏的动力就会小一些。

如果自驾系统有足够多的软硬件failsafe (自动防故障装置),把潜在的被黑的损失限定在一个可以承受的范围之内,那就可以开始投入商用.

除了上面罗列的问题外,目前的技术暂时无法处理下面的一些特殊场景:

无人车在一个大的开放式的停车场,或者多层的停车楼里,会不知所措.

逆光时, 汽车的摄像机无法分辨交通信号灯的颜色.

自驾车的传感器对于路面的障碍物识别仍然有限,无法区分一块石头和一团揉起来的纸.

谷歌的项目经理Urmson 说,解决这些特殊问题,只是需要更多时间和资源而已.

悲观者总是不断寻找极端的例子,断言一些技术难题无法解决,因此无人驾驶永远无法实现。但他们忘记了软件,硬件技术正在加速地发展,所有驾驶测试经验在积累叠加,所有零部件成本在不断下降,这股力量像滔滔洪水一样将帮助人们不断攻克一个个技术难题.

无人驾驶技术,哪怕在局部的区域路线上铺开,只要在统计上比普通司机安全几倍, 大量节省的时间和安全的红利马上滚滚而来.

美国著名历史学家,上世纪七十年代国会图书馆馆长Daniel Boorstin,曾有名言,“自由意味着一个机遇,成为我们从未想象可以做到的自己” (Freedom means the opportunity to be what we never thought we would be)

摆脱方向盘的桎梏,获得更多时间自由和经济自由的人们,可以期待什么样的从未想象的新生活呢?

这个美好的愿景,将按什么样的时间表和路线图展开?

且听下回分解.

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