人工智能在汽車自動駕駛系統中的應用分析-NEW-ONE熱點

人工智能在汽車自動駕駛系統中的應用分析

作者:Eudora    發表日期:2018-04-16 02:16:41

  1. 自動駕駛技術的發展趨勢與 AI 應用現狀分析

  1.1 自動駕駛技術發展現狀

  自動駕駛汽車是一個機電一體、軟硬件高度集成、以最終實現替代人操作的複雜信息物理融合系統,主要由感知、決策和執行子系統構成,自動駕駛技術涉及環境感知、決策規劃、控制執行、V2X 通信等關鍵技術,其結構如圖 1 所示。

  圖 1 自動駕駛汽車分層結構示意圖

  1.1.1 自動駕駛發展路線

  1.1.2 我國自動駕駛技術發展現狀

  1.2 AI 在自動駕駛中的應用現狀與挑戰

  1.2.1 人工智能技術簡介

  AI 是一門研究模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法及技術的科學,其誕生於 20 世紀 50 年代,目前發展為計算機視覺、自然語言理解與交流、認知與推理、機械人學、博弈與倫理和機器學習六大領域,並呈現出各領域相互滲透的趨勢。

  其中,機器學習研究如何在算法的指導下自動學習輸入數據樣本的數據結構和內在規律並獲得新的經驗與知識,從而對新樣本進行智能識別,甚至對未來進行預測 [6]。典型的機器學習算法有線性回歸、K-均值、K-近鄰、主成份分析、支持向量機、決策樹、人工神經網絡等。

  在人工神經網絡基礎上發展起來的深度學習模型是當前最為有效的機器學習算法模型之一,成為當前人工智能研究與應用的熱點。深度學習模型在人工神經網絡中加入了多個隱層,於 2006 年由 Geoffrey Hinton 和 Ruslan Salakhutdinov 提出。由於在 2012 年的 ImageNet 比賽(計算機視覺領域最具影響力的國際比賽)中成績突出,深度學習模型受到社會各界的極大關注,並在多個領域取得研究進展,出現了一批成功的商業應用,如谷歌翻譯、蘋果語音工具 Siri、微軟的 Cortana 個人語音助手、螞蟻金服的掃臉技術、谷歌的 AlphaGo 等[6]。

  1.2.2 人工智能在自動駕駛技術中的應用

  AI 在自動駕駛技術中有着豐富的應用,諸如深度學習、增強學習都在自動駕駛技術中取得較好的研究結果。

  1)環境感知領域

  感知處理是 AI 在自動駕駛中的典型應用場景。如基於 HOG 特徵的行人檢測技術在提取圖像的 HOG 特徵後通常通過支持向量機算法進行行人檢測;基於激光雷達與攝像頭的車輛檢測技術中,需對激光雷達數據做聚類處理;線性回歸算法、支持向量機算法、人工神經網絡算法也常被用於車道線和交通標誌的檢測。

  圖 2 基於機器學習的非結構化道路檢測框架

  圖 2[7]所示的框架把機器學習用到鄉村公路、野外土路等非結構化道路的檢測中。由於車輛行駛環境複雜,已有感知技術在檢測與識別精度方面尚無法滿足自動駕駛的需要,基於深度學習的圖像處理成為自動駕駛視覺感知的重要支撐[8]。在感知融合環節,常用的 AI 方法有貝葉斯估計、統計決策理論、證據理論、模糊推理,、神經網絡以及產生式規則等。

  2)決策規劃領域

  決策規劃處理是 AI 在自動駕駛中的另一個重要應用場景,狀態機、決策樹、貝葉斯網絡等 AI 方法已有大量應用。近年來興起的深度學習與強化學習能通過大量學習實現對複雜工況的決策,並能進行在線學習優化,由於需要較多的計算資源,當前是計算機與互聯網領域研究自動駕駛規劃決策處理的熱門技術 [8]。

  3)控制執行領域

  傳統控制方法有 PID 控制、滑模控制、模糊控制、模型預測控制等。智能控制方法主要有基於模型的控制、神經網絡控制和深度學習方法等。

  1.2.3 自動駕駛領域AI應用面臨的挑戰

  當前,以深度學習為代表的當代 AI 技術,基於在機器視覺(MV)、自然語言處理(NLP)等領域的成功應用,被引入到自動駕駛技術的環境感知、決策規劃和控制執行的研究中,獲得了較好的效果。

  由於車輛行駛環境複雜,一些嚴重依賴於數據、計算資源和算法的 AI 技術,在自動駕駛的感知、決策、執行等環節尚無法滿足實時性需求,一些以其作為核心支撐的自動駕駛系統原型面臨挑戰:

  1)實時可靠性需求給系統的計算速度和計算可靠性帶來挑戰。自動駕駛系統要求感知、決策和執行各子系統的響應必須是實時可靠的,因此需要系統提供高速可靠的計算能力。

  2)部件小型化的產業化需求使目前系統龐大的硬件尺寸面臨挑戰。當前的自動駕駛系統原型大多是計算機系統或工控機系統,不滿足車規級部件需求。

  3)個性化適配無法滿足。當前興起的深度學習算法對應用環境變異的自適應性較差,對不同車型和不同場景存在模型重新訓練的適配問題,已有的自動駕駛系統原型不能滿足。

  4)自主學習、自主維護需求無法滿足。深度學習呈現出學習集越大,效果越好的特點,由此需要自動駕駛系統具備持續自主學習能力,而已有的自動駕駛原型無法滿足。面對老化、磨損等問題,部件出廠時的標定參數不再處於最優狀態,自動駕駛系統需要基於汽車行駛數據、性能評價進行智能整定(自標定)、診斷和維護,已有的自動駕駛原型也無法滿足需求。

  5)成本控制面臨挑戰。當前自動駕駛系統原型造價尚不滿足產業化成本需求。

  上述問題本質上是由於智能駕駛單車數據積累深度與廣度不足、強計算能力欠缺、任務自適應能力差、AI 算法優化適配困難。為解決上述問題,完成 AI 在車載終端的深度集成應用,考慮構建車雲協同一體的智能駕駛系統。藉助雲平台靈活、豐富的計算資源,處理複雜的 AI 算法,並將分析結果發給車端進行實時決策規劃,使雲端域作為具有網絡功能開放的大腦和核心,成為連接網絡內部和車端業務需求的紐帶,藉此真正實現網絡智能化。基於雲計算和大數據技術的發展,把自動駕駛系統分為車、雲(平台)兩層,提出車雲協同自動駕駛系統架構。在雲端提供數據存儲、數據共享和計算資源,支持深度學習、自主學習、自主維護和個性化適配等複雜 AI 算法。通過部分軟/硬件共享技術,可降低車端成本,使計算量減少,有利於車端嵌入式 AI 硬件產品的研發,以滿足車規級部件的需求。

  2. 基於 AI 的車雲協同自動駕駛系統架構及關鍵技術

如今各種品牌智能電視機讓人眼花繚亂不知如何選擇,最近Skyworth創維推出了一系列的電視産品。

  圍繞 AI 技術應用於自動駕駛中的數據、計算與算法三大要素,面向多車型、多場景與個性化智能駕駛需求,針對智能駕駛單車系統面臨的等問題,提出一種基於 AI 的車雲協同的自動駕駛系統架構方案,如圖 3 所示。

  圖 3 基於 AI 的車雲協同自動駕駛系統架構方案示意圖

  該架構方案由基於 AI 的自動駕駛智能車端設備和基於大數據分析的自動駕駛雲端系統兩部分組成,共同形成一個集複雜環境精確感知、通行智慧決策與行車控制優化執行的車雲協同一體自動駕駛系統。

  2.1 基於 AI 的自動駕駛智能終端

  自動駕駛智能終端是一個集環境感知、規劃決策、執行控制等多項功能於一體的信息物理融合系統(CPS)[9]。為適應不同場景不同車型汽車自動駕駛的應用需求,需深入研究自動駕駛汽車嵌入式智能控制器軟硬件協同設計技術,建立可承載集傳感器數據採集、環境感知數據融合、規劃決策,執行控制 AI 算法為一體,滿足自動駕駛行車需求的智能終端軟硬件體系架構,設計實時可靠、具有系統容錯和「跛行」能力的自動駕駛汽車 AI 終端,提出實時可靠、任務自適應的智能終端專用系統軟件,實現 AI 算法的系統集成驗證與實車應用。需突破的關鍵技術包括實時可靠的自動駕駛 AI 終端硬件架構、可靠自適應的自動駕駛 AI 終端軟件架構和自動駕駛智能終端的 AI 技術集成應用等。

  1)自動駕駛 AI 終端硬件架構

  自動駕駛汽車 AI 終端是一個集環境感知、規劃決策、控制執行等多項功能於一體的綜合智能系統。根據自動駕駛系統在典型應用場景中針對環境感知、規劃決策以及執行控制等業務模塊體現出的不同任務分工、工作模式及通信互聯方式,研究自動駕駛 AI 終端的系統可靠性設計及模塊化設計方法,重點研究基於 GPU 和 MCU 的異構多核硬件系統架構和基於以太網的高速互聯通信架構。

  2)自動駕駛 AI 終端軟件架構

  自動駕駛車端系統集成了多個軟件功能模塊(環境感知、規劃決策、執行控制、導航、定位、交通信號監測等)和多個硬件執行單元(計算單元、控制單元、傳感器等),研究:

  基於 AI 的感知、規劃、執行等功能性應用軟件系統架構與層次化、模塊化的設計方法;

  基於任務自適應的系統軟件和應用軟件最優構架;

  確保合理分配和調度包括 GPU、CPU、內存、總線和通信接口等在內的軟硬件資源,提供系統自我修復能力、模塊資源隔離能力、計算與內存資源分配能力、優先級執行能力,以及模塊間有效通信能力等。

  3)自動駕駛 AI 終端的技術集成應用

  自動駕駛系統作為一個典型的物理信息融合系統,必須通過 AI 方法的綜合運用才能實現進行數據信息和知識信息的綜合集成。

  針對自動駕駛智能終端的有限軟硬件資源,構建面向自動駕駛智能終端的 AI 操作系統,使自動駕駛的感知融合、決策控制等任務能夠實時執行。AI 操作系統除具有通用操作系統的所有功能,還應包括語音識別、機器視覺、執行器系統和認知行為系統,可分為基礎設施層、技術研發層和集成應用層。基於 AI 的自動駕駛智能終端目前已得到業界的普遍重視,大量 AI 技術正以驚人的速度應用在自動駕駛汽車領域。

  然而,目前仍面臨的一些問題亟待解決:

  如 AI 算法需要大量標記的樣本庫進行自學習,且內在機理不清晰、邊界條件不確

  定;

  AI 技術應用範圍受限於車載晶片及傳感器的處理能力等。

  因此,注重傳感器與汽車產業同步升級,藉此提高數據採集質量,使數據融合在硬件層面有解決方案;最大限度發揮 AI 技術在限定場景下的應用,如封閉/半封閉區域、低速/高速狀態、有軌交通、特種車輛等。

  2.2 基於大數據分析的自動駕駛雲端系統

  在雲計算平台的強計算能力保障下,面向多車型、多場景以及個性化駕駛的需求,分析自動駕駛汽車系統中 AI 關於數據質量與訪問效率的要求,

  研究面向 AI 的雲計算平台數據空間構建技術,實現車雲兩端多類型、多領域數據的歸一化;

  研究自動駕駛汽車系統中的車雲兩端信息數據交互協同技術,構建信息數據交互協同框架,解決車雲兩端信息數據的無縫對接問題,完成車端的信息數據訂閱與雲端的信息數據分發。

  在此基礎上,研究在不同車型、不同駕駛風格下適應多場景的 AI 算法適配問題,使自動駕駛汽車在感知、決策與執行 3 個層次均呈現較深的智能化,進而實現自動駕駛汽車整體智能的提升。

  1)雲端數據空間構建技術

  為降低在多場景、多車型與個性駕駛等背景下的自動駕駛系統中 AI 數據處理和信息服務的複雜性,分析信息數據的分佈、異構、時變、海量的數據特徵,

  研究基於信息數據源的元數據描述方法、元數據的衝突消減技術以及元數據的發佈發現技術,實現元數據集的構建與管理;

  研究信息數據空間的組織結構與建模技術,構建信息數據空間的對象關聯集;

  研究基於元數據實體對象的索引和檢索技術,實現基於元數據的異構信息數據源的發佈與發現能力。

  2)車雲協同技術

  在不同的行車工況與應用場景中,無論是自動駕駛的在線 AI 學習訓練,還是離線的交互信息準備,為實施精準的行車環境感知、智慧的通行決策與優化的行車動作控制,車端與雲端之間均需要進行大量的信息數據交互與協同。

  基於 AI 的自動駕駛系統車雲協同技術需主要解決信息數據在車端與雲平台之間的統一有效傳遞問題。車身傳感器節點的採樣數據包括數值型數據(如 GPS/INS 數據、毫米波雷達數據)和多媒體數據(如攝像頭圖像),將這些傳感器數據按一定頻率傳輸到雲端數據庫,進行在線處理、離線處理、溯源處理和複雜數據分析。

  文中提出的自動駕駛系統包括車端與雲端兩部分智能子系統,雲端系統不僅能夠存儲海量的傳感器實時採集數據,還可以存儲採集歷史數據,同時藉助雲計算完成這些海量數據的存儲、傳輸、分析處理,基於 AI 集成應用算法的智能駕駛控制模型,為車輛決策提供可靠、高效的協同控制方案。

  3)雲平台 AI 算法應用技術

  雲平台 AI 算法應用是自動駕駛雲端系統的核心部分,它結合機器學習、數據挖掘等相關技術,對感知融合信息進行分析,為車輛控制規劃提供決策依據。車載嵌入式硬件平台因計算、存儲能力有限,無法滿足 AI 模型的訓練需求。自動駕駛雲平台 AI 算法應用技術,利用虛擬化技術及網絡技術整合大規模可擴展的計算、存儲、數據、應用等分佈式計算資源完成 AI 模型算法的學習訓練,能實現在雲端訓練 AI 模型,通過車雲協同技術將其部署到嵌入式平台,使 AI 算法在車端自動駕駛系統上得到深度應用。

  可以預見,自動駕駛雲端系統未來面臨的主要問題集中在超大規模的數據存儲、數據加密和安全性保證以及提高 I/O 速率等方面;在技術落地上也面臨供應商協作及運營收費政策的限制。

  因此,考慮充分利用現有創新資源和載體,融通各類企業級平台及政府監管平台數據,轉變通信系統和發佈系統的封閉現狀,採用雲計算模式構建交通服務體系,對於一些中小城市而言只需要租用相應的服務即可,有利於自動駕駛雲端系統的普及。同時由政府引導,對雲平台技術規範及數據元格式等核心草案進行編制與推廣,從而引導自動駕駛雲端系統應用的示範,推廣及可持續發展。

  3. 結論

  文中分析了自動駕駛技術的發展現狀,以及 AI 在自動駕駛技術中的應用發展趨勢與面臨的挑戰。在此基礎上,提出了一個基於 AI 的車雲協同自動駕駛系統,闡述了系統組成及其關鍵技術。

  文中提出 AI 深度應用於自動駕駛領域需重點解決自動駕駛車載終端的 AI 深度集成、自動駕駛系統車雲計算平台數據歸一化、車雲信息數據交互協同、車雲 AI 算法多車型多場景及個性駕駛適配等關鍵技術。

  針對多車型多場景的應用工況,指出需研究自動駕駛汽車嵌入式智能控制器軟硬件協同設計技術;

  針對車載自動駕駛系統本地存儲和計算能力有限的問題,提出以雲計算作為車端能力的擴展,解決 AI 算法模型學習訓練所必需的大數據存儲空間和 HPC 能力的問題;

  針對車雲兩端的交互問題,提出通過車雲協同方法將雲端上訓練的 AI 模型部署到車端進行執行,完成感知融合、規劃決策等自動駕駛任務。

  最終基於車端和雲端軟硬件架構形成一套完整的車雲協同一體自動駕駛系統。


本文來源:http://new.qq.com/omn/20180414B0OBU6.html




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