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自动驾驶离我们还有多远?这场“最难”比赛或许能给你答案

发布日期:2019-09-12 20:50   来源:未知   阅读:

  山城重庆的立体交通,让很多驾驶员叫苦,在这样极为特殊的交通地形下比拼自动驾驶,这次比赛被许多业内人士称

  为了全面测试自动驾驶的水平,大赛的四项赛事将场地分别设置在不同的地方,真实的体验山城不同的交通场景。ADAS驾驶辅助系统挑战赛和自动驾驶创新应用挑战赛在白云湖公园;自动驾驶城市交通场景挑战赛在中国汽研礼嘉园区举行,模拟了各种现实交通中会碰到的复杂交通场景;自动驾驶商业化进程挑战赛则首次将比赛场地设置在真实的高速公路,这段11公里长的高速路具有重庆独有的天然弯道、起伏的坡道和特殊的桥梁。

  比地形更为严酷的是山城酷热的天气。在城市交通场景挑战赛中,就有数个车队因天气炎热等原因导致系统故障,不得不放弃比赛。在自动驾驶商业进程挑战赛中,因为持续高温,地表温度超过70℃,极易造成自动驾驶车辆系统失效,赛事官方决定将竞速段最高限速由最初设定的时速100公里调整为60公里。“大家都认为这是个遗憾,但在安全第一的比赛原则下,降低比赛速度是合理决定。”赛事官方负责人表示。

  在首日举行的基础驾驶辅助系统挑战赛中,为了检测参赛车辆AEB(紧急制动)系统在实际驾驶中的功能,大赛甚至专门设置了一个“鬼探头”的场景,在参赛车辆前进的路上,有假人突然闪出,让绝大部分车队“折戟”于此。而在APS(自动泊车)挑战赛上,45°斜向车位的泊车入位,同样难住了绝大部分的车队,包括不少国外知名品牌都领取了“鸭蛋”。

  城市交通场景挑战赛是唯一对应自动驾驶L5的赛项,也被戏称为是“最强车脑挑战赛”。根据比赛规则,参赛的车队需要在12分钟之内完成区安全类、效率类、信息服务类、通信和定位能力类在内的18个场景,而其中3个随机场景进行2类不同工况的操作,以此考验参赛车辆的感知、快速决策能力,以及对城市典型道路、交通场景自适应的综合能力等。

  为防止参赛车辆根据一些固定的比赛场景信息,在系统程序中预先“打点”,本届挑战赛特别增加了部分场景的随机性,如在合流道等场景下,参赛车辆驶出匝道、并入主道时,「国考」2020年国家公务员报名要求的两年基层工作经历指什么会随机遇到主路上行驶的车辆。

  “真的是太难了。”多支车队在赛道上遭遇意外失误,因而在中途退出比赛,甚至还有在开赛前因设备调试问题便早早退出了比赛,其中包括去年挑战赛获得冠军的车队。

  而在自动驾驶商业进程挑战赛中,除了比拼竞速和参赛车辆在拥堵路段通行、主动超车、随机车辆干扰、主车跟随、施工限速绕行等场景中的反应,还将参赛车辆行驶的稳定性纳入到考评项中,对自动驾驶车辆的乘坐舒适性提出了要求。

  “难,就是希望能发展问题,解决问题。”中国汽车工程研究院股份有限公司副总经理、赛事组组长周舟表示,大赛设置的这些比赛场景涵盖了对自动驾驶L1—L5各阶段技术的考评,就是希望能推动自动驾驶的“实用化、产业化、商业化”发展。如城市交通场景挑战赛的初衷,就是为了考验自动驾驶汽车在接近真实的城市复杂环境下的反应能力。

  重庆邮电大学教授朴昌浩表示,就场景的多样性、复杂性等方面而言,此次比赛向业内和公众展示了未来自动驾驶所面对的真实场景,人民币1元对波兰兹罗提,...,以及目前自动驾驶技术的真实水平。

  “目前无人驾驶汽车已经可以在一些限定场景中应用。今日现货白银价格走势分析(20。”获得城市交通场景挑战赛一等奖的星途车队代表徐大中介绍,比如说在矿山、港口等这些限定场景中的自动驾驶车辆,在这些场景中车辆的速度、所需处理的数据量以及环境变化等因素都没有那么大,因此可以实现汽车的无人驾驶,比如该车队此次参赛的自动驾驶观光车已经在一些地方试点运营,且运营情况良好。

  “不过在某个L5难度的场景下完成挑战,与该车辆自动驾驶技术整体达到L5是两个概念。”中国通用技术集团检验检测认证工作组副组长谢飞指出,因为实际交通场景的复杂程度,并不是一个赛场能够涵盖完的。

  “在无人驾驶汽车的众多难题中,最主要的还是如何让汽车自身对道路上收集到的海量信息进行处理分析并做出决策,而这一块又依赖于人工智能的发展。但人工智能本质上是一个多比较优化问题,它无法做出人一样的创新、决策,它只能在一个有限的数据库里寻找一个类似的最优解。”北京联合大学讲师孙浩说道,这也表明我们距离真正的无人驾驶还有一段很长的路要走。

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