2018全球人工智能與機器人峰會(CCF-GAIR)在深圳召開,中科院自動化所復雜系統管理與控制國家重點實驗室主任、中國自動化學會副理事長兼秘書長、青島智能產業技術研究院院長王飛躍,在此次CCF-GAIR大會上,他發表了《平行駕駛與平行交通:從智能出行到智慧城市》的大會報告。
7月1日上午,王飛躍教授作為CCF-GAIR大會智能駕駛專場第一位嘉賓登場。王教授早早地來到了現場,臉上洋溢著喜悅。對于他來講,最近確實有幾件值得高興的事情:第29屆IEEE IV大會在常熟圓滿落幕,本屆會議成為IV會議歷史上論文投稿數最多,注冊人數最多,參會人員最多,第一次過千人的會議。作為本屆IV會議的主席,王飛躍教授在開幕式上主持并致詞:IV作為一個開放的國際性學術盛會,歡迎來自世界各地的專家學者參與其中,希望未來IEEE有更多有年輕人參與其中,做出更多貢獻。在這次大會期間,由王飛躍教授聯合歐美中十八所大學發起的國際平行駕駛聯盟(iPDA)宣告成立,iPDA國際聯盟的成立,將促進聯盟成員交流與平行駕駛相關的最新研究成果,用于研究的非保密性測試數據將在成員之間實現共享,參與共建平行駕駛通用共享研究平臺。同時,IV 2018會議的最后一天(6月30日),由國際平行駕駛聯盟(iPDA)承辦的“IEEE IV 2018 On-road Demonstration ”國際智能車聯合道路演示”在中國智能車綜合技術研發與測試中心得到了成功演示。這三件大事,讓平時不茍言笑的王飛躍教授臉上掛滿了笑意。
平行駕駛與平行交通:從智能出行到智慧城市
警惕無人車與智能駕駛中的“馬糞”問題
演講一開始,王飛躍教授以他多次提到的馬車時代向汽車時代轉變的例子來映射當下正在經歷的汽車智能化變革。他說:“當馬跟車混起來開的時候,車開快了馬會受驚,會出事故。無人車跟有人車在一起開,無人車開100、200、300公里的時速,不是馬受驚,而是人受驚。”王教授喜歡做這種類比,就像他相信關鍵小數據的重要性一樣,未來無法預知,但是一些有規律的小數據總會幫助我們對還未發生的事情做出先驗的判斷,這可能就是我們俗語中“吃一塹,長一智”中的智之所在。
然而,在馬車時代我們吃了太多 “塹”。上世紀末,馬作為主要的交通工具,隨之而來的卻是無法分解的馬糞,這個問題困擾了當時人們很多年,甚至有專門國際會議來研究當時面臨的“馬糞危機”。在馬車時代,我們沒有成功解決馬糞問題,然而汽車的普及,所有問題都不存在。而在人工智能時代,當我們研究討論如何解決車輛的無人駕駛問題,車輛武裝上了高線束激光雷達等傳感器感知,配上“足夠算力”的計算單元,優化算法,把一輛輛汽車改裝成繁雜的智能體搬到了馬路上,仍無法避免無人車在長久時間內不出現事故。這是否正是當下遇到的“馬糞問題”?王教授說:“有人駕駛、遠程控制、網絡車和無人車需要統一起來,成為平行駕駛,如果你硬要分開,對我來說就是馬糞問題。”而且,平行車和平行駕駛的最大好處之一,就是把過去在物理世界吃一"塹",虛擬世界長一"智",變成在虛擬世界吃"塹",物理世界長"智"。
智能車輛研究第一階段:自動駕駛
王飛躍教授的研究是從機器人開始,到空間的機器人,再到月球上的無人車,火星上的無人工廠,再到礦山上進行推土、裝載的無人車,一直到現在的民用無人車。經過多年研究,他總結無人車想要在路上開,還未達到非常智能的程度,但這項技術仍有前景。20多年前,其團隊研發了VISTA Car, 甚至不用GPS和LiDAR,只使用攝像頭和雷達,成為世界上唯一一個在美國51號公路上進行單車演示的團隊,當時時速是120公里,測試點就在今年三月Uber發生致命事故的地方。最初它只是一個工程項目,對研究控制的人來說,這不是一個太難的問題,連PID都不需要,只用PD就足夠了。
當時最大的問題就是環境感知問題,這才是利用有限的資源去實現車輛的智能自動化控制之關鍵。幾年后,這段研究被王教授當時的研究生、現清華大學教授李力總結成其博士論文并寫成一本書《智能汽車:先進傳感與控制》,于2007發表,成為第一部英文智能車技術專著。書中提出的許多觀念,現在還沒有人實現。2015年之前,這本書并沒有太大的銷量,當時的人們可能不會想到,10年后的今天,無人駕駛技術竟變得如何火熱。
在2002年,原定于中國舉辦 IV 2006,但到了2003年,日本提出異議,他們認為中國的汽車市場規模較小,當地人對無人車、智能車大會不會感興趣,建議大會移至日本召開,IEEE ITS委員重新進行了投票,最終決定不在中國開。一直到2009年,IV大會才到中國西安舉辦。為了提高國內對自動駕駛技術的研發熱情,2009年IV大會舉辦期間,在鄭南寧院士及王飛躍教授的共同倡導下,創辦了中國智能車未來挑戰賽,至今已經連續舉辦了10年,這一賽事現在已經成為了國際上歷史最久、規模最大、水平最高的無人駕駛賽事。
中國研究無人車的創業者,大部分都是從這一賽事中產生的。挑戰賽的最初兩屆都在西安舉行,第一屆只有6部車參賽,人走的比車開的快,車速不及人步行的速度; 第二屆就變成人跑的比車開得快,參賽車的車速不及人跑步的速度。在第二屆挑戰賽上,還增加了交通標志識別測試,當時沒有一個車隊通過測試。到了2011年、2012年,挑戰賽在內蒙古舉行,雖然當時無人車的車速已經很高了,但是水平還有待提高。從2013年開始,這一賽事就固定在常熟舉辦。挑戰賽按4S評判:安全(Safty)、舒適(Smoothness)、快速(Sharpness)、智能(Smartness)。參賽者還需要在城市環境、郊外環境、高速環境上進行測試。
“最大的變化是從2014年開始的,當年的賽事吸引了許多創業者、企業的目光。2015年,開始有人向我打聽參賽車隊中是否有人才可以跟他們一起創業。在這批初創公司中,我最熟悉的是慧拓和馭勢。”談到此處,王飛躍教授激動地說,“之前,沒有一個科研單位曾寫出過如何測試、如何評價車輛智能水平的科學文章,而這個賽事已經產生出了三篇此類文章。”
今年是IV會議第二次在中國舉辦,此次大會的論文投稿數、參會人數、注冊的人數都是歷屆最多。此次參會的每個外國人都認為大會辦得非常成功,從來沒有見過這么大的規模。明年大會要在巴黎開,法國人表示"亞歷山大"。
智能車輛研究第二階段:平行駕駛
無論是中國智能車未來挑戰賽,還是之前Vista Car,其實都是在單車上做的研究。然而,未來我們必然會經歷一段有人駕駛汽車、智能車、無人駕駛車等從L0到L5級別車輛混合行駛的階段,不同車輛之間會產生無數種場景,無人車在遇到這些未曾經歷過的駕駛場景時,勢必會產生安全問題。如何把這些車輛統一起來?
王教授提到:“2005年我提出要做一個"車內簡單、車外復雜"的虛實互動網絡化平行智能駕駛系統,當時還沒有云端的概念,要軟件定義的汽車(人工汽車)和物理汽車一起開,而且一部物理汽車要對應三部軟件汽車:一部用來做描述,與物理車通過無線傳感網聯在一起,描述車輛的即時狀態,不論開到哪里都受監護;一部用來做預測,前方道路是否發生事故,是否擁堵,預測車輛都能提前預測;還有一部用來做規劃和引導,給你提方案,怎樣路線最好,最省油,最節約時間。” 這些虛實車構成平行車,相應的駕駛方法就是平行駕駛。
平行駕駛理論是基于信息物理社會系統(CPSS)通過將人工系統與真實系統虛實結合起來,它利用ACP (Artificial societies, Computational experiments and Parallel execution)方法,通過人工系統對實際無人車和路建模,構建軟件定義車輛及車路系統,同時建立控制計算中心,對無人車和道路采集的真實數據及人工系統的虛擬數據進行聯合優化,保證無人駕駛更高級別的安全性,同時對單車進行相應的改造,從而降低車輛成本。平行駕駛充分利用了全球數字化及信息化資源,將云端、道路及車輛上的資源無縫銜接,充分考慮安全性、舒適性、敏捷性和智能性等指標,將物理、社會、信息空間打通,從而有效保證車輛行駛安全與最優行車體驗,最終實現可靠、舒適、快速的平行駕駛。
同時,無人車通過計算實驗的方式把小數據導成大數據,大數據導成小智能,核心就是平行學習。基于平行理論,可以構建人工場景來模擬和表示復雜系統的特定場景,并將選取的特定“小數據”在平行系統中演化和迭代,以受控的形式產生更多因果關系明確、數據格式規整、便于探索利用的大數據。
視覺也是平行的,無人車在物理世界開,先在人工世界試開,“要在人工世界吃一塹,物理世界要長一智”。平行視覺研究思路是針對視覺計算研究中存在的實際數據獲取和標注成本高、難以覆蓋復雜環境、極端場景樣本稀少、訓練的模型適應性差等問題提出的,采用Agent建模方法,模擬北京中關村區域和常熟智能車測試區域,在計算機上建立人工場景,設計豐富典型的環境條件和目標運動,生成帶詳細標注信息的圖像數據集。
有了虛實互動的平行理念,感知、規劃、網絡、轉向控制、測試都需要平行。“物理信號之外還要有社會信號、精神信號,還有情感信號,駕駛員、人機因素,以后人機因素多了,遠端的人機因素,車內外的人機因素都要考慮。所以最后至少是四胞胎,雙胞胎是不夠的。
平行駕駛的應用
很多人聽到這樣的“平行駕駛技術架構”,“數字四胞胎”,“虛實互動”……第一反應是“這么龐大的工程該如何落地?”王飛躍教授也列舉了一些具體的實例
慧拓智能機器有限公司(VIPioneers)是一家以ACP平行理論為基礎,致力于新一代云端化智能網聯自動駕駛技術的研發及產業化的公司。今年3月18號,慧拓在中國智能車綜合技術研發與測試中心(常熟)發布其 “第三代平行駕駛系統”,公開演示了“駕駛員”如何利用平行駕駛管控中心的遙控駕駛系統中遠程管理并控制在真實道路上行使的多輛無人駕駛車。6月30日,在IEEE IV 2018 On-Road Demonstration國際智能車聯合道路演示上,他們給全世界展示了平行駕駛3.1版,現場演示了一般交通場景響應式接管、緊急交通場景主動接管、主動避障、中心駕駛員實時狀態檢測四個部分。圍繞“平行駕駛”框架的平行駕駛3.1系統,通過平行駕駛管控平臺流暢的管理多臺無人車,讓無人車更安全平穩的在道路上行駛,這無疑是自動駕駛技術的落地提供了一種安全、可靠、高效的實施方案,實現道路上混合車輛系統(有人駕駛、自動駕駛、無人駕駛)的安全平穩智能管理,同期也成立了一個國際平行駕駛聯盟(iPDA),由18所學校參加進來共享數據。
對無人車真正剛需的場景可能是礦山,礦山中使用的卡車非常昂貴,一部就要上百萬美元,實現了自動化才能更高效,讓軟件定義的礦山與軟件定義的大卡車,跟物理礦山和物理汽車一起運營。王飛躍教授表示:“慧拓己與中國最大的礦山卡車公司合作,后來也進入了物流領域,給東風提供平行物流的應用。物流、礦山這些場景有三合一的特色,即平常的運維、監控、應急三合一,非常適合應用平行駕駛。”
中國科學院自動化研究所、清華大學、西安交通大學聯合研發了虛實結合的無人駕駛車輛平行測試平臺。該平臺建立了實際測試場地和任務的精確監控系統,利用高精度地圖和高精度差分GPS記錄車輛動態數據,通過車內和車外的視頻監控采集駕駛環境數據,基于4G和V2X通訊實時傳輸這些監控數據,在云平臺儲存和分析數據和評測任務的執行情況。在這些數據的基礎上,便捷地建立虛擬測試空間和任務。通過虛擬測試和實際測試的互動,不斷迭代更新,提高虛擬測試中Agent行為的真實性,更好的擬合人類駕駛員、行人等和受試車輛互動行為。在對應的虛擬空間中,利用對抗式生成網絡和平行學習的方式快速生成更多具有挑戰性的測試任務,并通過虛擬測試探查當前的車輛智能系統面對這些測試任務的反應和結果。該系統在2017年中國智能車未來挑戰賽中首次實戰應用,虛實結合的無人駕駛車輛平行測試平臺的這些優勢已經得到了充分的體現。
“慧拓現在跟吉利汽車在寧波有五六千畝的測試基地,其中有1000多畝就是做虛實結合的,其它的部分做傳統的測試。平行測試,要在虛擬空間吃一塹,要在物理空間長一智。基金委就此設了一個重大的項目,這個項目己順利完成并被評優,因為確實它的效率很高,近年來連Google也開始采用,已成世界趨勢。”
王飛躍表示,平行駕駛是在有人駕駛、無人駕駛、遠程控制、網絡駕駛之上的駕駛方式,平行駕駛中,駕駛的過程就是產生數據的過程,它把物理傳感器獲得的關于路況、關于車輛服務、關于車輛狀態的信息,進一步加工,把這些物理世界得來的這種小數據,通過計算實驗的方式,擴展成大數據,再用智能方法把這些大數據提煉成針對具體問題、具體服務的小智能、小規則、小知識,完成出行的智能控制,智能管理,讓出行變得安全、舒適、敏捷、智能。平行駕駛的商業化應用過程中,應從小處入手,選取特定的場景比如園區、小區、港口、特種行業,行業也可以涵蓋物流、配送、礦山等。
平行交通與智慧城市
談到未來的智能交通,王教授提到:“目前交通正在走向交通5.0。最初,交通5.0是指城市交通、公共交通、靜態交通、物流交通,以及社會交通一體化。但后來IEEE專委會討論認為,應該從以前的機械化、電氣化,信息化、網絡化,進入到平行化,平行化就是智能化的技術途徑。智能只是一個概念,如何實現虛實互動的平行智能,是我們需要思考的問題。
平行交通,是我們最早開始切入點,即軟件定義的交通系統,人工交通系統與物理交通系統合二為一。這一系統平常可以用來進行訓練、培訓,還可以進行實驗與評估。例如產生一個人工交通事故,通過觀察這個人工交通事故的傳播與影響,我們可以制定相應預防和解決措施。
在修路之前,我們也可以先在系統上修一條人工路,進行計算實驗,觀察道路的通行效果、最佳位置。而不是按照現在的經濟利益,拍腦袋決定。也不是讓人工交通逼近實際交通,而是讓實際交通逼近人工交通,使之更加高效。針對平行交通,我們提出“五位一體”的應用,后來國家也對這個方案表示認可,成為發改委和交通部聯合推出的青島“多位一體”平行交通運行示范項目。
總結起來,當人有路權的時候,我們只能住在山洞里,住在樹上,當馬有了路權的時候,我們有了村落、鄉鎮,當車有了路權的時候,我們有了今天的大都市,只有當無人車有了路權,我們才能真正走向智能城市、智慧社會。將來,不僅會有交通的控制中心TOC,還會有車輛運控中心VOC,嚴格控制車輛上路,它將變得更加安全,甚至消除事故傷亡。”
最后,王飛躍教授用他曾在智能交通學會的理事會上的發言鼓勵年輕人:“We should be the force to force others to change. For that, we must have and keep our own identity。我們需要我們自己的擔當,特別是在座的年輕人,如果你們都順著舊的思維,社會就不會有進步,那還談什么創新呢?我希望年輕人能夠有自己的擔當,改變這個社會。”
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原文標題:王飛躍丨平行駕駛與平行交通:避免智能交通中的"馬糞"問題
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