5G加持,L4上路,自動駕駛真能說走就走?

   日期:2019-08-12     評論:0    
 

5G加持,L4上路,自動駕駛真能說走就走?

8月2日,百度和一汽紅旗聯合研發的國内首批量産L4級自動駕駛出租車Robotaxi-紅旗E·界亮相長沙展開測試。今年年内長沙市将開放L4級自動駕駛車輛道路載人測試。這則消息迅速刷屏各大網站,其中最關鍵的“L4級自動駕駛”引發極大的關注。

關于自動駕駛的等級劃分,目前分為SAE(美國際汽車工程師協會)和NHSTA(國家高速路安全管理局)兩套等級标準,其中SAE将自動駕駛等級共劃分為6級從L0-L5,NHSTA則是從L1-L5分為5級。

以上兩套标準的差異主要是對于L4、L5的定義,在NHTSA的分類中,L4就已經是全自動駕駛,而SAE International的L5标準則規定車輛必須可以應對所有情況,包括在激烈駕駛下,也能夠順利過關。

在自動駕駛技術L3級剛剛興起時,“L4級自動駕駛”就被廣泛追捧,很多用戶誤以為L4就可以實現完全自動駕駛,但“L4”雖然可以使車輛“完全不需人為幹預自行完成既定駕駛任務”,但必須以“在限定道路及環境中”為前提,而不是百無禁忌的帶着乘客真正開啟橫跳江河豎跳海的“飛馳人生”。

“在限定道路及環境中”不僅對車輛本身有要求,對道路條件同樣有要求。目前能夠完全滿足L4自動駕駛的道路并不多,其中絕大多數是專門用于進行自動駕駛汽車測試所用,這也是目前我國相關法律不允許自動駕駛汽車任意上路的主因,失去道路的“硬核”支持,自動駕駛汽車就是标準的“馬路殺手”。

百度和一汽聯合研發的“L4級的自動駕駛汽車”為SAE體系中的L4級,即:“超高度自動駕駛”,不同于“L5級完全自動駕駛”,“L4”無法應對所有道路情況,隻能在特定的道路或特定的環境中行駛。雖然結論難免讓人有些失望,但成果确實向L5完全自動駕駛跨出了重要一步。

“全自動”難點何在

自動駕駛技術的發展是L5級自動駕駛的最大難點,更靈敏高效的攝像頭、激光雷達、傳感器,觸控面闆、車載處理器等都是達到L5級不可或缺的因素。更為重要的是,自動駕駛想要更好的發展最終要歸結到社會協同上來,并非科技公司完全僅依靠軟硬件技術就能實現的。

現階段各家采用的自動駕駛技術在邏輯執行和緊急情況處理下的處理都有差異,甚至同一個系統再次面對同樣危險時,也會作出完全不同的反應。車輛自身終端算力不足或效率難以應付複雜交通數據,造成誤判甚至導緻事故的發生在所難免。

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自動駕駛行業發展的瓶頸肉眼可見,同樣的行業标準也一直在掣肘發展,隻有自動駕駛汽車系統達到類似手機上的IOS和Android系統一樣,通過制定統一的行業标準才能得到更好的發展,而非如今各家敝帚自珍各走各路。

業内人士認為,要加速自動駕駛行業發展,同步的道路要求也要迅速提升改造達到更好的車路信息交互,這樣才能更有效的提升自動駕駛的穩定性和安全性,所以明确清晰的路标和地面線路都是自動駕駛發展成熟必不可少的要素。

業内人士認為,僅憑自動駕駛本身,由于受限于車輛的傳感器,短時間内無法完全規避安全風險。隻有實現了車路協同才能在複雜路況的條件下實現高效安全的智能通行願景。

例如,道路本身能夠監測所有行駛車輛和行人的位置并同步給汽車,那麼在系統的交互後通過運算則可以更好的保障駕駛員和行人的安全,很大程度上縮短行程時間,甚至在未來有望緩解道路擁堵等交通問題。

三位一體

想要達到理想中的L5級自動駕駛,僅僅依賴技術本身很難實現,多路協同必然成為行業發展的重點。更多的關聯意味着更大的數據傳輸,而這正是5G的優勢所在,目前來看,5G是銜接車路協同最有望實現L5自動駕駛的途徑。提及5G雖然高于4G百倍的傳輸速度為人所津津樂道,但對于自動駕駛技術而言5G所能帶來的1毫秒端到端時延。

ITU的5G定義:20Gbps的峰值容量,100Mbps的用戶體驗速率,1毫秒(0.001秒)的端到端時延。

延遲的重要性顯而易見。以手遊為例,超過100毫秒的延遲在諸如王者榮耀等對戰遊戲上就會嚴重的影響到玩家的操作和體驗,如果延遲控制在50毫秒以下則可以保證較為流暢的遊戲體驗。在遊戲領域的高延遲至多影響遊戲體驗,但在自動駕駛汽車上數據的延遲則有可能會鑄成大錯,所以5G的極低延遲對于自動駕駛技術而言可謂意義重大。

根據現有數據表明,延遲低于0.04167秒,也就是4毫秒左右,那麼正常人的眼球和大腦就不會感覺到延遲,幾乎可以判定為無延遲。5G可以帶來的則是1毫秒左右的延遲,這樣的端到端的傳輸速度對于自動駕駛汽車而言可謂至關重要,因為信息的交互延遲将直接影響到自動駕駛本身的安全性。

此外,大量數據幾乎不用存儲在本地,直接降低了自動駕駛汽車本身的數據負擔。在5G的網絡極高的數據吞吐量下,極低的延遲意味着車輛可用高于現在百倍的速度獲取外界諸如道路信息以及相關汽車數據的交互等等。

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那麼一個新的問題随之産生,交互速度和數據傳輸量雖然可以通過5G來解決,但汽車本身的算力卻有瓶頸。應對危機時每多運算0.1秒就會讓事故風險大大增加。

針對這樣的問題,BAT等自動駕駛行業的巨頭早已開始布局,5G+雲計算成為了新方向,依托高效的網絡5G可以将諸多本地運算不足以完成的工作轉移到雲端來完成,并且通過更快的信道也可以使汽車本身更高速的獲取行駛相關信息,直接影響到駕駛的安全性和更多技術服務的可執行性。

同樣依托5G的高速網絡,将有可能帶動移動領域進入高速升級,配合智能語音技術的發展,未來有可能将會改變通信從商家到用戶單一的傳遞模式,從而出現一站式終端操作,例如從呼叫出租車開始,一次性完成機票酒店預定以及訂餐等服務。

在自動駕駛領域,5G極有可能帶動移動領域進入高速升級,配合智能語音技術的發展,未來有可能将會改變通信從商家到用戶單一的傳遞模式,從而出現一站式終端操作,例如從呼叫出租車開始,一次性完成機票酒店預定以及訂餐等服務。

想要達到理想中的L5級自動駕駛,5G+雲計算+智能語音的“三位一體”,是大勢所趨。

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協同需要時間

雖然實現“L5完全自動駕駛”的前途看似光明,但道路依舊曲折。

5G雖然提供了可靠的數據速度和延遲的保障,但仍無法避免隧道、山區等特殊地帶的信号流失,因此自動駕駛汽車仍需具備緊急情況下的數據運算和應急處理能力。

車路協同對道路硬件需求大大降低,但道路具備清晰完備的地面和指示标識卻無法一蹴而就。

業内聲稱智能語音的識别率大大提高,但複雜語境下機器一時也無法做到和人類真正的“心靈溝通”。

綜上所述,再加上自動駕駛技術本身也要不斷的依托硬件和軟件的疊代升級打磨,人類真正到達L5完全自動駕駛時代,将駕校和駕駛教練徹底送入曆史教科書,尚需時日。

 
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