專家解讀智能車環(huán)境感知及高精度定位技術

智能網(wǎng)聯(lián)大潮下，ADAS作為離現(xiàn)實最近的自動駕駛實現(xiàn)手段，備受行業(yè)關注。近日，“第三屆智能汽車技術國際論壇暨創(chuàng)新展”集合諸多行業(yè)專家、學者針對此話題展開深入探討，蓋世汽車將論壇中部分演講進行梳理，以饗以內(nèi)。

清華大學汽車安全與節(jié)能國家重點實驗室楊殿閣教授

以下內(nèi)容為清華大學汽車安全與節(jié)能國家重點實驗室楊殿閣教授關于“智能車環(huán)境感知及高精度定位技術”的演講實錄：

我就智能汽車環(huán)境感知及高精度導航技術談一些自己淺顯的認識。

我的報告分三部分：結合智能車的發(fā)展歷史跟大家探討一下智能車的環(huán)境感知技術對智能車發(fā)展的驅動。

我們首先看一下智能汽車的發(fā)展歷史，大家在互聯(lián)網(wǎng)上搜索智能汽車、自動駕駛，搜到的最早的歷史在一百年前，1925年在美國紐約，美國一家無線電公司，在一輛轎車基礎上面做了“無人”駕駛汽車。大家知道今天討論的是車在高速公路上面的無人駕駛，一百年前美國已經(jīng)有人在城市里面實現(xiàn)了“無人”駕駛。我仔細查了這個車的資料，發(fā)現(xiàn)沒有什么環(huán)境感知的能力，所以也不具備避撞、不具備選擇路線的能力。所有無人駕駛的實現(xiàn)通過無線遙控來實現(xiàn)，充其量是一個無線遙控的汽車，不能稱之為自動駕駛的車。第一代自動駕駛車，應該是1953年通用和美國無線電公司聯(lián)合開發(fā)的無人駕駛車，這個車實現(xiàn)的理念在39年貝爾先生提出的魔術公路的基礎上面，通過道路鋪設磁釘?shù)姆绞綄崿F(xiàn)車輛的導航引導。英國的道路交通研究所在1960年把這個技術發(fā)揮到極致，通過道路磁釘?shù)囊龑?，在不同路況不同天氣的情況下實現(xiàn)了車輛差不多114公里速度的無人駕駛。我們看到在五六十年前自動駕駛的汽車，它的環(huán)境感知能力是比較弱的，車輛的導航引導主要通過道路磁釘來實現(xiàn)。

到八九十年代，計算機視覺技術以及雷達的發(fā)展，讓無人車技術進入新的階段。在80年代，慕尼黑在奔馳轎車上面基于計算機視覺實現(xiàn)了無人駕駛。圖中看到 1987年美國DARPA在ALV的計劃，通過計算機視覺實現(xiàn)車輛在復雜山區(qū)情況下的無人駕駛。中間是豐田ASV智能車，這個車很有名，很多人看過這一張圖，豐田在這個車上使用了雷達、使用了計算機視覺、車道保持等很多ADAS功能。最右邊是美國加州伯克利PATH技術，它把雷達技術、車間通信技術、道路磁釘技術綜合應用在一起，實現(xiàn)了汽車隊列的自動駕駛。跟50年前的道路磁釘技術相比，我們說PATH的自動車具備更多環(huán)境感知的能力，車輛不僅能夠感受到在路上的位置，通過雷達具備了避撞功能，同時具備了路線自動選擇的能力。所以我們看到八九十年代視覺傳感器的發(fā)展對智能駕駛的推動非常大，特別是我們今天看到ADAS的很多應用都是在這個階段產(chǎn)生的。

進入21世紀以后，無人車發(fā)展進入一個新的階段。其中可以看作里程碑的是美國的DARPA大賽。2004年舉行了第一次無人車的大賽，第一屆、第二屆的大賽都在沙漠地區(qū)完成，一共200多公里的路程。第二屆大賽，斯坦福大學使用了LIDAR，使用了計算機視覺。第三屆大賽是在城市里面舉行的。這個比賽雖然辦了三屆，但對于無人車的發(fā)展和推動是非常大的。

我們看到中間谷歌第一代智能車，這是基于斯坦福相關的技術基礎上，基于LIDAR技術開發(fā)出來的。右側是谷歌第二代的智能車，在電動車技術上開發(fā)出來的無人智能電動車，我們要理解到，就是說對智能車的發(fā)展來講，特別谷歌、百度這樣的公司進入這個領域，除了跟我們智能車技術相關以外，新能源車在里面也起到了非常重要的推動作用。

對智能車來講，21世紀，這十年里面激光雷達，特別LIDAR是無人駕駛發(fā)展的很重要的推動力。將近一百多年的歷史，傳感器技術的發(fā)展、環(huán)境感知能力的不斷增強是無人車發(fā)展重要的推動力。當然今天我們談到無人駕駛，大家會覺得這是很遙遠，特別對普通的百姓來講，雖然谷歌無人車在加州跑了上百萬英里，拉到北京，這個可能就不行了。我們大家知道，無人車的實現(xiàn)需要比較長的時間的，但是馬云先生也說了，理想我們還是要有的，萬一實現(xiàn)了呢。

我們汽車企業(yè)、行業(yè)對智能車相對來說比普通的百姓更加樂觀一些。這是李駿院士昨天報告的一張圖，我專門截了下來，大家可以看到，我們在2025年，在摯途 4.0實現(xiàn)的時候是全自動化的無人駕駛。這里面我注意到了，他把智能車起名為摯途，我想體現(xiàn)了我們在攻克智能車、無人駕駛的過程當中充滿了信心，也充滿了應對各種各樣困難的決心。不僅一汽，大家如果最近一段時間參加各種各樣的論壇，比如說日產(chǎn)、寶馬、大眾、奔馳，大家?guī)缀醪患s而同把他們產(chǎn)業(yè)化的時間放在 2025年，在2025年基本上可以實現(xiàn)它的產(chǎn)業(yè)化。

這是昨天一位先生的圖，從這一張圖可以看到，這代表汽車零部件公司、汽車電子公司，他的規(guī)劃里面到2025年全自動的駕駛能夠得以實現(xiàn)，其實不僅大陸是這樣，如果大家把博世這個圖找出來，發(fā)現(xiàn)也是到2025年。

昨天有一個專家提到IEEE的預測，IEEE的預測比我們汽車廠商更加樂觀一些，2020年預測到沃爾沃、通用、奧迪、寶馬、奔馳、日產(chǎn)都會推出全自動駕駛的無人車。到2040年市場滲透率達到75%，我們看到是非常樂觀的一個數(shù)字。

這是清華大學跟工信部，以及我們的聯(lián)盟一起制定的關于對我們國家智能化發(fā)展的預測。根據(jù)我們的預測，在最近兩到三年之內(nèi)，從2016年到2018年更多是 ADAS的推進，自適應巡航、車道保持、輔助泊車、輔助換道等等。到2020年左右有條件的自動駕駛，高速公路的自動駕駛，交叉口輔助通行等等。預測 2025年車路協(xié)同控制，市區(qū)自動駕駛、無人駕駛得以實現(xiàn)。我們對車聯(lián)網(wǎng)技術也做了預測，縱軸，我們認為最近一些年內(nèi)，比如說車聯(lián)網(wǎng)更多的停留在聯(lián)網(wǎng)輔助信息交互的階段，在中期發(fā)展到聯(lián)網(wǎng)的協(xié)同感知階段，到2025年左右真正會走到聯(lián)網(wǎng)的協(xié)同控制決策階段。

前面看到了各家廠家對于無人車發(fā)展的預測，我們說理想非常美好，但現(xiàn)實很骨感。從現(xiàn)在到2025年不到十年的時間，百姓對無人車上路覺得遙遙無期。為什么?覺得很困難，一定有一些關鍵的瓶頸技術阻礙著無人車的發(fā)展。我們下面看看無人車的關鍵技術。[!--empirenews.page--]

首先看一下無人車智能汽車的相關定義，很早的時候百度在百科里面用的定義是這個，最近已經(jīng)換掉了。這個定義是什么?定義的是在普通汽車的基礎上面通過增加先進的傳感器、控制器、執(zhí)行器，使這個車具備智能的環(huán)境感知能力，自動分析汽車行駛的安全狀態(tài)和危險狀態(tài)，按照人的意志到達目的地，最終實現(xiàn)替代人來操作的新一代汽車。下面這個圖更容易理解，智能網(wǎng)聯(lián)汽車做到三個事情：替代人的眼睛、耳朵、有先進的中央決策系統(tǒng)替代人的大腦、執(zhí)行系統(tǒng)替代人的手腳。這個角度來說，智能汽車關鍵技術分三大部分：環(huán)境感知技術、中央決策技術、底層控制技術。

反過來看底層控制技術，汽車行業(yè)做了這么多年，對我們汽車零部件廠商，底層的控制系統(tǒng)是比較放心的。對于無人車來講，這些控制系統(tǒng)能夠功能實現(xiàn)，能夠不斷地完善，九到十年是沒有問題的。所有人知道對于無人車來講主要的困難決定在哪?中央決策系統(tǒng)。對于人來講，駕駛汽車，我們說會不斷學習，遇到各種各樣的情況會不斷學習，遇到各種意外的情況有應急的處理措施。最關鍵的一點人其實可以犯錯的，比如說你撞了人或者出了交通事故是你負責任，但背后是一套完善的法律體系做保障。這一套法律體系用了一百年的時間建立起來，一整套的完整的環(huán)節(jié)做后面的支撐體系。但對于無人車來講，恰恰缺乏的是這個。對于無人車，它對環(huán)境、對各種各樣的路況、交通事故，如果不能做到預知，遇到就不知道怎么處理。我們說谷歌公司、百度公司的加入讓我們智能車有一定的智能學習的能力，但我們想這個能力是遠遠不夠的，現(xiàn)在恐怕連5歲、8歲的小朋友能力都不到，別談到18歲成熟的人的能力。最關鍵無人車遇到意外情況的時候不知道怎么處理，這時候出了交通事故，背后法律體系的保障是不完善的。中央決策一定是無人車發(fā)展過程當中非常大的瓶頸，這個瓶頸想要克服，一定要通過環(huán)境感知系統(tǒng)的加強來解決這個問題。環(huán)境感知系統(tǒng)，如果無人車行駛過程中環(huán)境感知能力超出人的感知能力，除了汽車行駛過程中對周圍所有環(huán)境信息做到全息感知以外，做到超視覺、超視野的感知，很多的危險是可以提前避免的，避免一些復雜情況的出現(xiàn)，這時候我們說才有可能，中央系統(tǒng)處于比較簡單的狀況。

所以對于無人車，今后十年的發(fā)展，中央決策技術、環(huán)境感知技術這兩部分是我們很重要的挑戰(zhàn)。

我在這選了美國高速公路管理局關于智能汽車定義的分類，選擇它主要是因為從各級變化的時候，哪些技術上面取得突破，給了一些相關的條件。我們現(xiàn)在智能車的水平更多處在二三級別，部分的智能駕駛向有條件智能駕駛的過渡階段，關鍵需要突破的技術恰恰是環(huán)境感知能力的提升和中央決策技術的提升。

智能車的環(huán)境感知技術分為自主式的環(huán)境感知，加裝雷達、攝像頭都是自主式的環(huán)境感知。通過上午姚教授介紹的車路協(xié)同，協(xié)同式的環(huán)境感知。未來，一定是二者結合，通過協(xié)同式環(huán)境感知加上自主式的環(huán)境感知，車輛行駛過程當中對周圍環(huán)境有一個很好的了解。

自主式的環(huán)境感知又有不同的觀點，以谷歌公司為主的，更喜歡用的是LIDAR這種，大家知道LIDAR非常貴。最近推出了一個更便宜一點的16線的LIDAR。LIDAR系統(tǒng)昂貴的價格阻礙了這個大批量產(chǎn)業(yè)化的很重要的瓶頸。

不僅是奔馳、奧迪、大陸系的公司，更多的是把計算機視覺和雷達技術融合在一起，更好的實現(xiàn)車輛低成本對周圍環(huán)境的感知。

信息感知完了要做什么事情?不同的傳感器獲得信息，做信息融合以后，要做的一個事情，高精度地圖基礎上面做定量，車輛高精度定位，高精度定位基礎上面做什么?根據(jù)車輛行駛的目的地、任務，做車輛路徑和軌跡規(guī)劃。我們剛才在講汽車的中央控制、決策，中央控制決策在做什么呢?最核心的內(nèi)容其實就是在做軌跡的規(guī)劃，而且這個軌跡的規(guī)劃做什么?做車輛動力學的輸入控制。汽車行駛過程中怎么走?這是對于智能汽車最關鍵的，要躲避所有的障礙，達到目的地，要知道每一步做什么事情。

針對這樣的工作，需要高精度地圖的支持。無人車環(huán)境下面，高精度地圖和傳統(tǒng)地圖已經(jīng)完全不是一個概念了。整個地圖的建模、地圖的信息，包括整個對地圖感知的方式都會發(fā)生徹底的改變，這樣的地圖當中，右圖當中看到每一個固定的建筑物、標識都可能成為定位輔助。

要解決對無人車中央決策、軌跡決策的問題，我們從會場到虹橋火車站，首先還是要路網(wǎng)級的信息，要知道哪一個地方堵車，什么地方不堵，車要走哪些路。這個對無人車是不夠的，還需要知道任何一個時間、任何一個時刻在哪一條車道上面。不僅要知道車道，還要知道在路上行駛的周圍所有的障礙物、潛在的障礙物，這個時候選擇的路徑是什么。

我們看到在高精度地圖上面，如果說這是駕駛員看到的視野，右側在高精度定位出你車的位置。在這樣的地圖上面車走的車道，這還不夠，通過你的環(huán)境感知系統(tǒng)知道你周圍所有的障礙物的基礎上，在這個路上面規(guī)劃出車輛行駛的路徑。講到這里，今天最想講的一個觀點，前面介紹的所有的內(nèi)容在說什么呢?就是在講高精度地圖、高精度定位。大家對地圖、導航、定位都有自己的認識，每個人手上都有手機，都有導航，汽車廠商以前認為導航很重要，但不是最核心的技術，但對于智能汽車、無人汽車來講，我們說地圖定位、導航，已經(jīng)不是傳統(tǒng)的定位導航了，是整個智能汽車最核心的部分，涉及到的是什么?智能汽車中央控制決策。智能汽車真正怎么走?未來十年二十年里面最大的瓶頸技術就在這個地方，大家看一下，比如說2015年歐洲，大眾、奔馳、寶馬做了什么事情?收購了Here。2015年 4月份Uber宣布做智能車以后，兩個月之后購買了一個地圖團隊。大家如果說看今年1月份通用和Mobileye做的什么事情，宣布做高精度地圖，基于 Mobileye技術來制作高精度地圖的采集。我們再看比如說豐田公司，豐田公司很少談智能車，今年1月份重點談的是什么?面向智能汽車做的高精度地圖。我們看到世界上所有大的汽車公司，包括百度、谷歌，為什么能做智能車?因為有強大的地圖數(shù)據(jù)基礎。但我們可以看到中國的汽車行業(yè)對高精度地圖、高精度定位和導航的重視程度遠遠不如國外大的汽車公司，但這些恰恰是我們智能汽車非常核心的關鍵技術。如果這些技術不突破、這些技術不掌握在自己手里面，將來你說開發(fā)出很好的智能汽車，這個還是值得猶豫的。所以非常希望我們國內(nèi)汽車行業(yè)對今天我們在座的企業(yè)包括各位專家所做的事情予以更多的重視。[!--empirenews.page--]

最后一部分給大家簡單介紹一下我們的一些工作，剛才小伙子已經(jīng)舉過牌子了，我非常簡單地過一下。這是我們跟姚教授承擔的863車路協(xié)同的專項，這是河北一個演示項目，做車輛環(huán)境感知的增強，識別行人、識別看不見的障礙物。這是我們跟長安的合作，在室內(nèi)環(huán)境下面基于計算機視覺實現(xiàn)的車輛自動駕駛。這是長安跟我們自動化系合作，在無錫去年參加無人車大賽。這是我們跟北京一個公司合作，跟國內(nèi)一個車廠合作，北京車展期間這個車也有展出，做到無人車相關的開發(fā)工作。

我的介紹工作就到這里。

謝謝大家!