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麦肯锡万字报告:自动驾驶技术革命的脉络、难题与演进

来源:未知 编辑:admin 时间:2018-06-15

  比来又有处置哪些职业的职员将被机械所代替呢?此中一个备选谜底是汽车司机——世界上最遍及的职业之一。保守车企正在面对一场次要由科技公司主导的以主动驾驶手艺为焦点的财产革命,而与之有关的各种媒体报道使得很多消费者发生了他们的下一辆汽车将是彻底主动驾驶的预期。

  可是,细心审视一下实现高级别主动驾驶(SAE Level 4及以上)所需的手艺,就会领会到,真正实现并推广该类汽车必要花上比预期更长的时间,大概是5年,大概是10年。

  对实现主动驾驶汽车的初次测验考试次要集中在高级驾驶员辅助体系(Advanced Driver Assistant Systems,ADAS)范畴,属于此类的功效包罗告急制动(Emergency Braking),倒车摄像头(Backup Camera),自顺应巡航节制(Adaptive Cruise Control)以及主动停车体系(Self-Parking System)等,这些手艺一起头最先使用在奢华车上。最终,财产的羁系机构起头要求在每辆汽车中都设置装备摆设部门ADAS功效,这加快了其对公共市场的渗入。截至到2016年,ADAS手艺曾经构成了一个规模约为150亿美元的市场。

  在环球范畴内,ADAS体系(比方,夜视功效及车辆盲点探测)的出国量从2014年的9000万套添加到了2016年的约1.4亿套,仅两年时间规模就增加了50%。此中,部门ADAS功效比拟于其他功效更有吸引力,比方,从2014年到2016年,拥有环顾视角的泊车体系(Surround-View Parking Systems)的普及率增加跨越了150%,而自顺应前置照明体系(Adaptive Front-Lighting Systems)的数量在统一时间段内添加了约20%,如图1所示。

  客户的领取志愿和产物价钱的降落都协助了ADAS体系套件的普及。麦肯锡公司比来的一项查询拜访发觉,为了给汽车设置装备摆设响应的ADAS功效,驾驶员将均匀多破费500 ~ 2500美元。虽然开初ADAS功效只在奢华车上设置装备摆设,但目前很多汽车制作商能够在售价20000美元级此外汽车上设置装备摆设不异的ADAS功效。麦肯锡万字报告:自动驾驶很多高端汽车不只在高速公路前提下能主动转弯(即横向节制)、加快及制动(即纵向节制),并且还能采纳响应的步履避免车辆产生碰撞。一些在无限距离的固定线路上行驶的商用乘用车(如短驳车)以至能够将本人停入空间极为紧凑的泊车位。

  可是,尽管ADAS曾经取得长足的进展,但整个行业还没有确定半主动驾驶汽车(如SAE Level 3车辆)的最佳手艺原型,因而目前仍处于测试-改良模式(test-and-refine mode)。截至到目前为止,共呈现了3种手艺路线!

  夹杂路线,即把激光雷达、毫米波雷达、摄像甲等硬件以及传感器融合算法相连系,以实现对情况更详尽的理解。

  实现上述手艺路线的本钱各不不异,此中“夹杂路线”最为高贵。截至到目前为止,上述3种手艺路线之间尚未决出输赢,每个别系都有其优错误谬误,比方,“以毫米波雷达为主”的方式能够在高速公路场景下运转优良,该场景中的交通流量相对而言较易预测且对情况进行测绘的精度要求并不高。另一方面,“夹杂路线”的方式在生齿浓密的都会地域可以或许更好地事情,在该场景下,切确的测绘能够协助汽车能沿狭小的街道行驶,识别出体积较小的但影响行驶平安的物体。

  主动驾驶汽车无疑将开启了交通运输行业的新时代,但整个行业尚需处理一些手艺难题,方可真正实现可以或许贸易化的主动驾驶手艺。咱们曾经看到,ADAS功效能够减轻驾驶承担,并使驾驶的历程变得更平安。但在某些环境下,该手艺也会激发新的问题,比方,人类过度信赖或依赖这些新体系。这并不是一个新征象,当平安气囊成在20世纪90年代为汽车的标配时,一些驾驶员和搭客将此作为本人能够不佩带平安带的来由,明显这种错误的观念将导致分外伤亡事务的产生。

  与之相雷同,ADAS功效的标配化会使驾驶员在工况凌驾ADAS处置威力的环境依然自觉依托它。比方,自顺应巡航节制手艺在汽车间接跟从另一辆行驶中的汽车时可以或许运转优良,但它凡是不克不及发觉静止的物体。倒霉的是,事实糊口中的环境以及受控尝试都表白,对主动化过于信赖的驾驶员最终会以撞上静止的汽车或其他物体而了结。ADAS目前可实现的功效无限,而这恰是很多晚期用户所没有真正体会理解到的。

  别的,另有一些要素会导致平安难题。2015年,在美国,驾驶保守汽车(即SAE Level 0)的司机因开车时专心而激发的交通变乱形成了近3500人灭亡,39万余人受伤。倒霉的是,据专家估计,在引入拥有某种级别主动驾驶功效但仍要求人类驾驶员随时接受车辆节制权以预防变乱产生(注:即该主动驾驶体系依然无奈彻底代替人类驾驶员,该当指SAE Level 3及以下的主动驾驶程度)的汽车之后,一起头车祸产生的数量并不会显著降落。

  平安专家担忧,半主动驾驶汽车的驾驶员可能会在主动驾驶模式下进行阅读或发短信等勾当,从而在被要求接受汽车节制权的霎时会缺乏对情况需要的感知。跟着驾驶员又再次操控汽车,他们必需当即评估四周情况、确定车辆在此中的位置、阐发其所面对的伤害情况并选定一个平安的步履方案。而当车速到达65英里/小时(约合104公里/小时)时,汽车只要不到4秒的时间便可驶过相当于尺度足球场长度的距离,且驾驶员将节制权交给汽车的时间越长,再次进入驾车形态的历程也会越长。因而,汽车制作商必需开辟更好的人机界面,以确保新手艺将挽救更多的生命而不是激发更多的变乱。

  咱们在其他场所也碰到过雷同的问题:2009年,由于飞翔员在客机处于主动驾驶模式下飞翔时没有实时接受节制权,以致该航班飞机驶过了其目标地机场约150英里才被发觉。对付半主动驾驶汽车而言,“空域”(对应于汽车行驶的“地面”)将变得愈加拥堵,“飞翔员”(对应于操控汽车的“驾驶员”)的锻炼情况也较差。因而,对付全神贯注于做其它工作的驾驶员而言,汽车在主动驾驶模式下运转时间过长会变得愈加伤害。

  在接下来的5年中,可能会呈现属于SAE Level 4级此外主动驾驶汽车,该类汽车可以或许在特定场景下完成所有本来必要人类驾驶员完成的驾驶使命,时期并不必要人类驾驶员的干涉。尽管此手艺曾经可以或许在无限场景下以未来一般事情的形态进行测试,但真正验证该体系的机能可能依然必要破费数年时间,由于体系必需进行大量测试以求得可以或许表露于稀有场景(注:即机械进修中所谓的“Edge Cases”)中的机遇,并采纳应答办法将其剔除。别的,工程师还必要实现与包管体系靠得住性及平安性方面的方针。开初的时候,公司凡是会将体系设想成可以或许在特定地舆区域内的特定使用场景中靠得住运转,即所谓的设定“地舆栅栏”(Geofence)。别的一个先决前提是,在调解体系以确保能在特定场景中顺利运转之后,当“地舆栅栏”扩展到涵盖更普遍的使用场景和更大面积的地舆区域时,亦需进行响应的分外调解。

  实现SAE Level 4及SAE Level 5的难点在于必要在任何情况下且在没有任何制约的前提下平安地操控汽车,比方,必要在没有绘制过舆图的地域或者没有车道线及主要根本设备和情况特性的门路上行驶。因而,因为工程师必必要笼盖和测试的使用场景(Use Cases)数量呈指数级增加,成立一个可在(大部门)无制约情况中运转的体系将必要破费更多的精神。比方,在没有车道标识表记标帜或车辆行驶在未铺设石板/柏油的门路上,体系必需可以或许果断出哪些区域是可行驶区域。这是一个坚苦的计较机视觉手艺问题,出格是若是路面与四周情况没有光鲜明显差别时,比方门路被大雪所笼盖时间。

  鉴于目前的成长趋向,将来10年内彻底主动驾驶汽车(SAE Level 4及以上级别)将难以真正实现,此中次要的妨碍在于开辟餍足SAE Level 4及以上级别要求的软件。尽管硬件方面的手艺立异可以或许供给所需的计较威力,并且价钱(出格是传感器)会降落(注:因为反摩尔定律的感化),但软件仍将是环节的手艺瓶颈。

  现实上,硬件的机能曾经靠近到达使高度优化后的主动驾驶汽车软件(Well-Optimized AV Software)顺畅运转所需的程度,目前的手艺该当可以或许很快到达主动驾驶汽车所需的计较威力,非论是图形处置器(Graphics Processing Units,GPU)仍是地方处置器。

  目前摄像头曾经可以或许餍足测试距离、分辩率和视场等方面的机能要求,但在顽劣气候前提下也面对光鲜明显的局限性。毫米波雷达在手艺上曾经预备停当,它是顽劣气候及路况前提下进行探测的最佳选项。供给最佳视场的是激光雷达,它能够极高的精度探测车辆四周360度内的情况情况。尽管目前市场上出售的激光雷达的价钱还很是高贵,但一些贸易上可行的小型重价产物该当会在将来一两年内进入市场。几家高科技公司声称可将激光雷达的本钱低落到500美元以下,另一家公司曾经推出了一种售价约为10000美元的可以或许实现彻底主动驾驶的体系(大约有十几个传感器)。从贸易化的角度来看,企业必要领会SAE Level 5汽车所需的最佳的传感器数量,以节制整车的本钱。(注:比方,以色列固态激光雷达创业公司Innoviz在5月23日方才推出的固态激光雷达产物InnovizPro的售价将低于7000美元)!

  开辟出与主动驾驶汽车硬件所具备的全数潜力相配且能充实操纵之的软件依然必要较永劫间,鉴于问题的庞大性和目前以科研为导向的属性,工程开辟方面的时间进度表根基已处于停滞形态。

  一个环节的问题是,主动驾驶汽车必需在门路上有其他主动驾驶汽车以及人类驾驶员的景象下,进修若何与之协商驾驶体例(注: Chris Urmson在4月份CMU的讲座中也指出这是一个令人头疼的博弈难题)。别的,利用易犯错的GPS传感器来对车辆进行高精度定位是另一个待处理的庞大问题。处理上述难题不只必要大量的前期研发,并且还必要颠末永劫间的测试和验证。

  3品种型的问题更具体地申明了软件问题。起首是物体阐发(Object Analysis),即探测到物体并理解它们所代表的寄义,对主动驾驶汽车至关主要。比方,该体系该当以分歧的体例处置静止停放的摩托车和在路边骑自行车的人。因而,必需在物体阐发阶段就捕获到两者之间环节性的差别。

  物体阐发问题中的开端应战是物体探测,思量到一天中分歧的时间段、情况布景和任何可能的活动,这项使命可能会变得很坚苦。别的,思量到传感器所收罗的各数据类型(来自激光雷达的点云数据,来自雷达的对象列表以及来自相机图像数据)之间的差别,确认物体的具有性及其类型所需的传感器融合算法在手艺上实现起来是极具应战性的。

  第2个问题决策体系(Decision-Making Systems)的设想。为了仿照人类的决策,它们必需历经大量使用情景并进行稠密且片面的“锻炼”。理解和标注网络的分歧的场景和网络到的图像对付主动驾驶体系而言是一个使用通俗方式所难以处理的问题,建立片面的、可以或许笼盖到主动驾驶汽车所能碰到的所有场景的“if-then”法则库是行欠亨的。可是,开辟职员能够先建立一个“if-then”的法则数据库,然后在此根本上操纵机械进修引擎来对其进行弥补,由于后者可以或许在特定场景中进行智能推理并采纳响应步履,而建立一个如许的引擎是一项很是艰难的使命,必要完成大量的开辟、测试和验证事情。

  最初,该体系还必要一个毛病平安机制(Fail-Safe Mechanism),该机制能确保在汽车产生毛病时不会让车上的搭客和四周的职员陷于险地。目前尚有方式来查抄每一个可能的软件形态及其所形成的成果,成立防护办法以预防最坏成果的产生同时节制车辆以使其平安地泊车还是待处理的难题。因而,冗余设想和永劫间的测试事情将是必需的。

  跟着各企业推出软件包(software envelope)来测验考试建立第一批全主动驾驶汽车,它们必要处理与图2中所列要素相联系关系的手艺难题。

  为了完美主动驾驶汽车,参与该范畴的企业正在用分歧的手艺路线来处理主动驾驶汽车在感知、测绘及定位等方面碰到的手艺难题。

  感知手艺(Perception):方针是以起码的测试及验证里程来到达靠得住的感知程度,目前具有两种手艺路线?

  毫米波雷达 + 超声波雷达 + 摄像头(Radar, Sonar and Cameras):为了感知情况中的车辆和其他物体,主动驾驶汽车将利用毫米波雷达、超声波雷达及摄像体系,该手艺路线并不克不及在出格高的精度程度上(on a deeply granular level)对情况进行评估,但只要要较少的计较资本。

  上述传感器 + 激光雷达(Lidar Augmentation):第2种手艺路线在毫米波雷达和摄像体系的根本上,还利用了激光雷达。它要求设置装备摆设更壮大的计较威力,但在各类情况中的鲁棒性更好,特别是在拥堵且交通流量很大的情况。

  专家们置信第2种手艺路线将最终成为很多将来主动驾驶汽车财产参与者们所青睐的方式,这能够从很多汽车制作商、一级供应商及科技公司目前所利用的测试车辆上获得直接验证,这些汽车多数设置装备摆设了激光雷达。

  测绘手艺(Mapping):目前主动驾驶汽车手艺开辟者们正在利用手艺路线有以下两种?

  精细的高清舆图(Granular, High-Definition Maps):为了建立高精舆图,企业经常利用设置装备摆设有激光雷达和摄像头的测绘车辆,它们沿着方针路线行进,以建立含有四周情况360度消息(包罗深度消息)的3D高精舆图。

  特性测绘(Feature Mapping):这种手艺路线不必然必要设置装备摆设激光雷达,而能够利用相机(凡是与雷达相连系)仅绘制某些可以或许协助实现车辆导航的特定的门路特性。比方,捕获车道线、门路及交通标记、桥梁和其它相对接近门路的物体。尽管这种手艺路线只供给了较低的测绘精度,但处置和更新起来更容易。

  捕捉的数据将被(手动地)进行阐发以发生语义数据,比方,拥有时间制约的车速指示牌。通过利用有人驾驶或主动驾驶且每辆车都设置装备摆设有持续网络与更新舆图所需的遥感器组件的车队,舆图制作商能够改良上述两种手艺路线。

  定位手艺(Localization):通过识别出车辆在其情况中所处的切当位置,定位手艺是主动驾驶汽车选定向哪里走并决定怎样走的环节先决前提,目前有下列几类常见的手艺路线!

  高精舆图(HD Mapping):该方式利用车载传感器(包罗GPS)来将主动驾驶汽车感知到的情况与响应的已有的高精舆图进行比对,供给了车辆可在高精度程度上确定其位置(包罗车道消息)及正朝着哪个标的目的的参照点。

  无高精舆图辅助的GPS定位(GPS Localization without HD Maps):此种手艺路线依赖于GPS进行近似定位,然后利用主动驾驶汽车的传感器来监督其情况中的变迁以改善其定位消息。比方,此类体系会将GPS的定位数据与车载摄像机捕捉的图像进行连系,通过逐帧的比对阐发(frame-by-frame comparative analysis)来低落GPS信号的偏差范畴。GPS的在程度标的目的上定位的95%相信区间约为8米,相当于一般路面的宽度。

  必要指出的是,上述两种手艺路线还严峻依赖于惯性导航体系(Inertial Navigation Systems,IHS)和测距数据(Odometry Data)。经验表白,凡是环境下第1种路线的鲁棒性更好,可以或许实现更切确的定位,而第2种路线在操作上更容易实现,由于并不必要高精舆图。鉴于两者之间的在精度上差别,设想职员能够在车辆的切确定位消息对付导航并不是必需的场景下(比方,屯子和生齿较少的门路)利用第2种方式。

  全主动驾驶汽车外行驶的每一英里旅程中必要做出成千上万个决定,并且它必需以很是高的精确率持久靠得住地运转。目前,主动驾驶汽车的设想者们次要利用以下几种方式来确保车辆行驶在准确的路线上?

  神经收集(Neural Networks):为了确定具体的场景并做出恰当的决策,今上帝动驾驶汽车的决策体系次要采用神经收集,然而,这些收集的庞大性子可能使得难以理崩溃系做出某些决定的底子缘由或逻辑。

  基于法则的决策(Rule-based Decision Making):工程师想出所有可能的“if-then法则”的组合,然后在用基于法则的手艺路线对汽车的决策体系进行编程,但此种路线必要破费大量的时间和精神而且可能无奈涵盖到每一个潜在的场景,这些都使得它在现实使用时并不成行。

  整个汽车行业在汽车测试与验证手艺方面具有丰硕的经验,以下是用于开辟主动驾驶汽车的典范方式。

  蛮力(Brute Force):工程师让汽车行驶数百万英里,以确定所设想的体系能否平安并按预期运转,该方式的坚苦在于所必需累积的测试里程数,这可能必要破费掉大量的时间。钻研表白,主动驾驶汽车将必要大约2.75亿英里的行驶里程来证实,在95%相信度的前提下,他们设想的主动驾驶汽车的毛病率为每1亿英里形成1.09起交通灭亡变乱,该数据相当于2013年美国的由报酬缘由所形成的交通灭亡率。当然,为了表示出比人类更好的机能,主动驾驶汽车所需测试里程需到达数十亿英里。

  据兰德公司(Rand Corporation)钻研员尼迪-卡拉和苏珊-帕多克估量,若是100辆主动驾驶汽车每天运转24小时,每年运转365天,以均匀25英里/时(约合40公里/时)的速率行驶,则必要十多年时间才能堆集2.75亿英里测试里程数。

  软件在环或模子在环的仿真(Software-In-the-Loop (SiL) or Model-in-the-Loop (MiL) Simulations):另一种更可行的方式将事实世界的测试与仿本相连系,这能够大大削减汽车行业也已相熟且必需完成的测试里程数,在仿真所建立的各类场景中,通过算法节制车辆进行响应的应答来证实所设想的体系确实能够在各类场景下做出准确的决定。

  硬件在环的仿真(hardware-in-the-Loop,HiL):为了验证实在硬件的运转环境,HiL仿真能够对其进行测试,并将事后记实的传感器数据供给给体系,此种手艺路线低落了车辆测试和验证的本钱,并添加研发职员了对其设想的体系的决心。

  最终,企业们可能会实施一种夹杂路线,使用上述所无方法,以期在最短的时间内实现所需的相信程度。

  综上所示,尽管目前的评估表白,大规模引入全主动驾驶汽车可能还必要10多年的时间,整个行业的参与者依然能够通过多种方式来压缩这一时间框架。

  起首,参与到主动驾驶汽车财产的科技公司(注:如Waymo、Apple及Uber)该当意识到,单个公司独立开辟主动驾驶汽车所需的整套软件和硬件体系是极具应战性的。因而,它们必要愈加擅长竞争和构成财产竞争伙伴关系。具体来说,它们能够与行业的保守参与者(如手艺创业公司、一级供应商和汽车制作商)构成财产同盟关系,在更细化的层面上,这象征着与对实现主动驾驶汽车很是主要的手艺供应商进行竞争,如激光雷达手艺及舆图手艺供应商。

  其次,为几家企业所专有的处理方案(Proprietary Solution)开辟和验证起来可能会过度地高贵,由于它们要求这几家参与企业负担所有义务和危害。开放的心态和约定的尺度不只会加快历程,且能使正在开辟的体系具有更好的鲁棒性。因而,以设想互通性部件(Interoperable Components)作为原则的开辟模式,将起到激励采用模块化、即插即用体系开辟框架的感化。

  别的,另一种加速这一历程的方式是将努力于对组件的开辟的行业民风逐渐转到对集成体系的开辟(Integrated System Development)。分歧于目前行业支流的只专一于开辟具有特定用处的组件,业界必要更多地关心开辟现实体系(Actual Systems),出格是思量到主动驾驶汽车所面对的艰难的平安方面的难题。现实上,在车辆的整个生命周期中到达必然程度的靠得住性和耐用性,将成为整个行业所必需完成的新的强制性使命,好像在航空业曾经要求的那样,而夸大在体系层面进行开辟可能是实现该方针的最佳方式。

  全主动驾驶汽车可能会在将来几年内实现,可是目前各家企业多数已在主动驾驶原型汽车最终将会若何出现的赌局中投下了巨额赌注。主动驾驶汽车将会若何做出决策、感知四周情况并庇护其搭载的职员呢?想要掌控主动驾驶汽车财产计谋因素的保守车企反面临着一批手艺上富有合作力且资本雄厚的应战者,后者有威力给最优良的业内人士(the best-positioned insider)供给难以拒绝的丰盛薪酬包。

  鉴于主动驾驶汽车财产狂飙突进的成长速率,诡计在该财产中讨得一杯羹的企业在计谋层面给本人定位以便倏地抓住这次财产机遇。而对付羁系机构而言,必要追踪最新的手艺成长动态,以便在不障碍手艺立异的条件下,技术革命的脉络、难题与演进确保公家的平安。

  口碑 最对劲的还用措辞,必定是大空间另有帅气的造型,当然我本人最最对劲的仍是此次购车妻子屈就在我的严肃之下了,买车的时候就是看中了这车子的空间比力大可以或许各类餍足我带着家人出去玩或者和伴侣一路自驾游供给了很大的便利,做个三五小我没有大问题,后备箱阿谁处所放上咱们出去必要带的工具也没问题,并且每次和伴侣一路自驾游必定不止我这一辆车,空间彻底都是用不完的。

  口碑 车内里按键挺出格,设想与其它品牌车子区别很大,原创度很高,好比那一排说是什么钢琴按键,细心看看,仍是有那么点儿钢琴的感受吧!归正我是按着挺恬逸,声音听着挺洪亮的!

  口碑 颜值!颜值!颜值!主要的工作说三遍,置信取舍思域的都是冲着这点来的,第十代的颜值那真是没的说,帅!

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