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摘要：年來，途靈智能無人車實驗室一直致力于研發(fā)級全自動駕駛系統(tǒng)。目前，同濟大學(xué)途靈智能無人車實驗室正在攻克的課題就是提高級自動駕駛技術(shù)突破環(huán)境局限的能力，這種突破需要將駕駛腦放置在仿真模擬場景下進行大量的極限訓(xùn)練。
車水馬龍的道路上，各種車輛交錯匯聚，各種道路狀況頻出。從行駛緩慢的環(huán)衛(wèi)車到疾駛搶道的出租車、因施工臨時封閉的道路、突發(fā)的交通事故現(xiàn)場。作為路面上的車輛，是互不相讓，還是借道通過，又或者是重新規(guī)劃路線，到達(dá)目的地？這一切都考驗著“駕駛者”的應(yīng)變力及現(xiàn)場決策力。
這是去年11月在上海舉行的中國智能車未來挑戰(zhàn)賽的比賽場景：無人車與人類駕駛的車輛同場競技，以應(yīng)對真實交通環(huán)境下的種種考驗，以證明其自主行駛的能力。在這場比賽中，同濟大學(xué)“途靈TiEV”智能無人車成功完成了重新規(guī)劃路線避開擁堵路段，遭遇緩慢行駛車輛的擇機超車，以及在封鎖路段旁的借道行駛等幾項闖關(guān)考試，取得佳績。
同濟大學(xué)“途靈TiEV”智能無人車實驗室創(chuàng)立于2015年，隸屬于同濟大學(xué)嵌入式系統(tǒng)與服務(wù)計算教育部重點實驗室。6年來，“途靈TiEV”智能無人車實驗室一直致力于研發(fā)L4級全自動駕駛系統(tǒng)。2018年，“途靈TiEV”智能無人車實驗室與UCloud優(yōu)刻得合作，將車智能的核心“駕駛腦”的訓(xùn)練搬上云端，推動智能無人車研發(fā)進入新階段。
從特斯拉到百度Robot-Taxi，自動駕駛車不斷走進大眾視野，但真正達(dá)到“自動駕駛”級的車輛并不多，按照自動駕駛汽車級別劃分的標(biāo)準(zhǔn)，大家耳熟能詳?shù)奶厮估幱贚2級——自動輔助駕駛系統(tǒng)，奧迪A8搭載的是L3級輔助自動駕駛；而百度自動駕駛出租車Robot-Taxi是少數(shù)投產(chǎn)的L4級全自動駕駛車輛，但目前只能在特定區(qū)域內(nèi)行駛。
要真正實現(xiàn)L4自動駕駛“自由”，關(guān)鍵在于指揮中樞“駕駛腦”的智能程度。目前，同濟大學(xué)“途靈TiEV”智能無人車實驗室正在攻克的課題就是提高L4級自動駕駛技術(shù)突破環(huán)境局限的能力，這種突破需要將駕駛腦放置在仿真模擬場景下進行大量的極限訓(xùn)練。比如，在夜間隧道行駛，測試自動駕駛車輛能否通過調(diào)用多線激光雷達(dá)、多線攝像頭，毫米微波雷達(dá)來識別周圍行駛的車輛、行人，并精準(zhǔn)判斷自己與他們之間的距離，做到及時避讓；或者，在信號不好的過江隧道里，自動駕駛汽車能否通過云端傳輸，順利定位隧道出口的位置，遠(yuǎn)程規(guī)劃行駛方向等等，讓駕駛腦在嚴(yán)格的環(huán)境考驗下“學(xué)習(xí)成長”。
“駕駛腦的訓(xùn)練，需要解決三個核心問題：我在哪？我要去哪？我怎么去？即自主定位，動態(tài)路線規(guī)劃，及障礙規(guī)避。”據(jù)“途靈TiEV”智能無人車實驗室的相關(guān)負(fù)責(zé)人葉晨介紹，只有 “駕駛腦”具備了真實環(huán)境下的感知力和應(yīng)變力，才能真正實現(xiàn)自動駕駛的安全性和舒適性。這離不開海量路況數(shù)據(jù)支撐下數(shù)以萬計的訓(xùn)練。
2018年，同濟大學(xué)與UCloud 合作，將駕駛腦的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練放到云上。從基礎(chǔ)路況數(shù)據(jù)搜集、在線模擬訓(xùn)練，到上路測試，云都在發(fā)揮重要作用。
“途靈TiEV”智能無人車實驗室啟用云端導(dǎo)航服務(wù)器，實時同步其他機構(gòu)發(fā)布的交通流信息，充實無人車訓(xùn)練時所需要的基礎(chǔ)路況信息數(shù)據(jù)庫。一旦掌握足夠數(shù)量的路況信息，駕駛腦可進行行駛軌跡、路況障礙，以及潛在事故風(fēng)險分析和預(yù)判，不斷進化。比如，識別路口的紅綠燈指示，從單純的豎放紅綠燈，到橫放紅綠燈，再到有樹木遮擋的紅綠燈，駕駛腦只有通過不斷的識別、認(rèn)知和學(xué)習(xí)，才能將不同形態(tài)的紅綠燈統(tǒng)一“標(biāo)注”為“紅綠燈”，正確決策行駛路徑。
上路測試中，云也在發(fā)揮積極作用。在路線規(guī)劃階段，駕駛腦的工作分為全局規(guī)劃導(dǎo)航和局部路徑規(guī)劃。全局規(guī)劃導(dǎo)航，在提前確認(rèn)的起點和終點之間規(guī)劃行駛路徑；局部路徑規(guī)劃，即在行駛過程中，針對動態(tài)特殊路況，進行即時判斷和決策。前者可以依靠云上大數(shù)據(jù)進行規(guī)劃，后者則依靠本地計算進行實時動態(tài)決策。通過云+本地計算互相配合，以及長途+短途規(guī)劃相結(jié)合，提高駕駛腦的運行效率和決策的精準(zhǔn)性。
目前，在“途靈TiEV”智能無人車仿真實驗中，龐大的數(shù)據(jù)運轉(zhuǎn)和計算都建立在UCloud提供的快杰云主機和GPU云服務(wù)器基礎(chǔ)上，確保“駕駛腦”實現(xiàn)各種極限環(huán)境下的高強度訓(xùn)練。
在同濟大學(xué)無人車實驗室相關(guān)負(fù)責(zé)人葉晨看來，云是支持自動駕駛進行高強度仿真訓(xùn)練的基礎(chǔ)技術(shù)，幫助提高自動駕駛應(yīng)對復(fù)雜路況的能力。未來隨著5G發(fā)展，“駕駛腦”可獲取的技術(shù)支持也會更多元，這都能幫助自動駕駛技術(shù)發(fā)展成熟，向真正全自動無人駕駛的未來不斷邁進。
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