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中国ADAS突围的差异化道路:打造更懂中国驾驶场景的感知算法

时间:2019-12-27 22:30:59 | 作者:爱科技网 | 点击: 121 次

引言2016年特斯拉的致命事故让人们意识到了精准感知的重要性。一个关键目标未识别,就会导致车毁人亡。中国驾驶场景的特殊性,决定了必须有本土化的感知解决方案,才能满足自动驾驶的高可靠性要求。提供专门针对

引言

2016年特斯拉的致命事故让人们意识到了精准感知的重要性。一个关键目标未识别,就会导致车毁人亡。

中国驾驶场景的特殊性,决定了必须有本土化的感知解决方案,才能满足自动驾驶的高可靠性要求。提供专门针对中国驾驶场景开发的视觉感知算法成为中国创业公司打造ADAS方案差异化竞争力的一个重要切入点。通过全面掌握国内驾驶场景,并建立最符合国情的数据样本库,用更懂中国驾驶场景的感知算法帮助自动驾驶在国内的落地。

自动驾驶致命事故的启示:可靠的感知是自动驾驶安全性的基石

2018年3月, Uber自动驾驶测试车在亚利桑那州测试时造成一名女子死亡(图1), 这是全球首起自动驾驶致命事故。

中国ADAS突围的差异化道路:打造更懂中国驾驶场景的感知算法

图1 Uber自动驾驶测试车事故现场

美国国家运输安全委员会近日披露,导致事故的主要原因是Uber自动驾驶系统无法准确识别在人行横道以外出现的行人。自动驾驶系统数据显示,车辆雷达在碰撞发生前大约6秒时观测到这名推着自行车穿过马路的行人,当时汽车时速69公里,系统反复将其识别为不明物体、车辆、自行车等(图2)。

中国ADAS突围的差异化道路:打造更懂中国驾驶场景的感知算法

图2 Uber的系统没有准确识别到在人行横道外的行人

特斯拉Autopilot致命事故分析

2016年,美国一辆特斯拉Model S电动汽车在途径十字路口的时候,撞上了一辆正在左转的卡车,这是特斯拉Autopilot系统发布以来的第一起致命事故。

中国ADAS突围的差异化道路:打造更懂中国驾驶场景的感知算法

中国ADAS突围的差异化道路:打造更懂中国驾驶场景的感知算法

图3 特斯拉Autopilot系统未能检测到侧面行驶过来的卡车

特斯拉指出:“在强烈的日照条件下,驾驶员和Autopilot系统都未能检测到拖挂车的白色车身,因此未能及时启动刹车系统。由于拖挂车正在横穿公路,且车身较高,这一特殊情况导致Model S从挂车底部通过时,其前挡风玻璃与挂车底部发生撞击。”

一个关键目标未识别,就会导致车毁人亡。惨痛的教训让人们意识到了精准感知的重要性。

来自中国特色驾驶场景的挑战

国内的道路交通状况,跟国外相比,有很大区别。

一方面,道路更加复杂且不规范,因此国外开发的视觉感知算法,需要针对国内道路进行专项的训练和加强,才能获得较为理想的感知结果。

另一方面,关于交通参与者(车辆、行人、骑行者)方面,目标类型更加“中国化”(比如驮着奇形怪状货物的快递电动车),且在规则的遵循上也缺乏共识化的路权意识,因此既要针对国内特色的异形目标进行专项识别,也需要加强“提前”感知的能力,比如在车辆或行人目标只暴露出一部分时就能够识别,否则在其他司机进行强行加塞等侵略性驾驶时,自车容易与不守规矩的目标车辆发生碰撞。

下面我们将从道路设施和交通参与者两个维度,分析中国驾驶场景的特殊性。

国内道路设施的特殊性

在国内,虽然现代化的高速路、城市高架路越来越普及,但是也存在很多老旧的、非结构化(图1)的甚至不合理的道路设计(图2),这些场景已经大大增加了视觉感知的复杂度。

中国ADAS突围的差异化道路:打造更懂中国驾驶场景的感知算法

图1 城市中大量存在的非结构化道路

上图展示的非结构化路段,再加上交通参与者频繁地进行道路穿插,对自动驾驶系统视觉感知算法目标识别的全面性、实时性和准确率都提出更高的要求。

中国ADAS突围的差异化道路:打造更懂中国驾驶场景的感知算法

图2不合理的十字路口设计及混乱的交通导流标志

另外,如图2所展示的,国内有不少的十字路口直行道有错位设计,比如进入路口时会多出一条车道(为了增加路口车流量,疏通交通);或者车道在进入十字路口时为直行道,在出十字路口时对应的竟是左拐车道。这种流行的错位设计,会徒增许多并道汇流需求。这就更加容易导致车辆在十字路口进行变道,人为加剧国内变道频繁的现象,给感知能力带来挑战。

相比于国内的道路交通状况,我们再对比一下欧美在“城乡结合部”、繁忙十字交通路况、高速公路以及普通城市道路上的场景复杂度(图3)。

中国ADAS突围的差异化道路:打造更懂中国驾驶场景的感知算法

图3 欧美相对简单的道路场景