自动驾驶技术落地面临的问题与挑战

slime2022-05-06 00:06

智能驾驶泛指对于交通工具(尤其是汽车)的智能化改造,应用自动驾驶(autonomous driving)以及车联网(Internet of Vehicles,IoV)等技术,使得传统上完全人为控制的机动车辆具备智能处理的能力,包括但不限于智能数据采集、智能分析、智能决策等,而这一系列的智能化技术的实现离不开对于车辆本身、外界环境、交互控制等多维度海量数据的高效处理与分析。

自动驾驶技术落地面临的问题与挑战

而自动驾驶技术是否能够最终落地,对于数据处理系统而言,主要依赖于以下三方面:

1.计算性能

研究称,人类的反应时间通常为100~150ms,尽可能保证安全性的自动驾驶技术的响应时间则应该低于100ms[68],而自动驾驶系统所面临的持续输入的数据量又是十分庞大的—据英伟达(NVIDIA)公司研究称,车身上的高分辨率照相机每秒将产生2GB像素,输入到用于决策推断的深度神经网络中,随之产生250万亿个操作,用于物体及行人追踪、交通信号检测与识别、车道检测等智能场景的实现。

同时,对于如此规模的计算量,数据处理系统还应严格控制硬件发热问题,避免温度过高导致的性能损耗、续航缩减、能源浪费,甚至车身自燃等严重问题的发生。因此,如何在极短时间内高能效地实现大规模运算,将是对行车数据处理系统的一大考验。

2.存储性能

研究表明,遍布车身的传感器的数据传输带宽能够达到3~40Gbit/s[69],英伟达公司的自动驾驶技术测试也显示车辆学习数据收集系统在几小时内就能够充满TB级的固态存储硬盘(SSD)。

自动驾驶技术在短时间内产生如此规模的数据量,使得车载存储系统的性能需要不断提升。一方面,由于网络通信条件的限制,车辆无法将传感器收集的实时原生数据直接上传至计算平台;另一方面,降低传感器数量或数据采集质量将直接影响数据价值,造成识别错误、决策准确率下降等问题。

3.网络通信性能

对于自动驾驶、车联网等智能驾驶技术,网络通信几乎为各项功能提供着底层支撑:

车与车之间的互连:通过车辆点对点网络,车辆之间能够不借助于驾驶者实现智能化通信,进行事故警报、碰撞预测、协同化巡航等应用。

车与计算平台之间的互连:由于车载处理系统受限于有限计算资源,人们无法将所有的复杂任务直接交由它本身进行计算,必将基于更高阶的计算平台进行特定的任务卸载来完成。通过V2I(Vehicle-to-Infrastructure)技术,智能车辆能够连接路边单元、基站等计算服务设施,进而实现数据交互、计算卸载等过程。

车与用户设备之间的互连:不论是驾驶者还是乘坐者,都需要在不同程度上对机动车的自身状况有所了解,以评估行驶安全性等问题。

但是,在不考虑数据处理时间开销的情况下,传统网络通信技术由于无线信道状况、通信带宽限制、网络流量拥塞等问题,使得数据传输开销通常远高于100ms的限制标准,这将导致行车数据处理系统的严重性能瓶颈。而现有基于云-端的远距离网络传输技术难以达到响应时间限制,需要尝试局域范围内的短距离网络通信来实现。

例如,通过边缘平台,将复杂的计算密集型任务卸载至路边单元等边缘节点的方案,具有巨大的潜力,但也面临着一些问题:

智能汽车内部的计算系统与路侧的边缘计算节点需要通信与协同;

汽车不断移动的同时,需要顺序地接入不同的边缘节点,相邻的节点之间需要基于服务迁移技术进行“接力”;

不同节点的负载情况、计算能力差异较大,延迟敏感的车联网任务如何高效处理;

如此动态的场景下,合理计费与安全保障同样重要。

因此,这也对上层数据处理系统提出了挑战:

1)具备环境感知与场景感知的数据采集

对于固定地理位置的基站、路边单元等边缘节点,以及具有高移动性、不稳定性的车辆,均无法照搬传统数据采集方法,而应探索具备感知周围环境能力以及实时场景信息能力的新型数据获取技术,例如包含高精度地理位置的空间信息获取、实景画面采集。基于此类高维度的数据,智能驾驶系统才能够实现性能进一步的提升。

2)数据聚合与处理

在输入源数量大、异构性强、性能不统一的复杂情况下,对多元化数据进行有效聚合、处理便是下一步。利用这些数据,车联网应当能够高效地对它进行分析、挖掘,以支撑局域内的高精度地图、定位、导航等功能。

3)智能化决策

新型交通相较于传统而言,最大的变化在于机器的智能化发展。驾驶者能够通过目视采集环境信息,通过大脑进行分析并决定下一步的操作,而想要实现智能驾驶,行车控制系统同样需要实现这一过程。为了让机器具备“分析”“推断”等能力,机器学习、深度学习技术快速发展。

目前,相关研究人员利用强化学习、深度神经网络等技术,已经在行车智能控制方面取得了初步成果,达到了一级、二级甚至三级的自动驾驶能力,并预计在未来十年内实现四级以及五级的高度自动驾驶水平。

以上就是小编为大家整理的“自动驾驶技术落地面临的问题与挑战”一文,更多相关信息尽在开课吧广场人工智能资讯频道。

免责声明:本站所提供的内容均来源于网友提供或网络搜集,由本站编辑整理,仅供个人研究、交流学习使用。如涉及版权问题,请联系本站管理员予以更改或删除。
有用
分享
全部评论快来秀出你的观点
登录 后可发表观点…
发表
暂无评论,快来抢沙发!
AI项目实战精讲