自動駕駛汽車需要與交通控制設施協同發展

自動駕駛汽車需要與交通控制設施協同發展

文 官陽

無人駕駛汽車，現在是個很時髦的概念，很多互聯網巨頭趨之若鶩，但對于汽車制造和交通行業來說，聲音要冷靜得多，個中原因，與大家對最基本的駕駛任務的構成與要完成這一任務的技術需求的認識角度有明顯差異有關。

簡單來說，互聯網公司考慮更多的是導航等數據整合問題，交通工程界考慮更多的是車輛控制問題，而駕駛任務的構成有三要素：控制、指示、導航，并且缺一不可。要在保證安全的前提下，實現汽車的自動駕駛，第一關并不是導航，而是控制！這一點有多難？看看現在有實用價值的無人飛機的地面指揮平臺有多龐大，就可以看出些端倪了。

“自動駕駛”分為四個層級

目前，國際上通常把“自動駕駛”分為四個層級。第一層級，車載智能系統的輔助駕駛。在定速巡航、限速、保持車道、防止側滑、保持車距等方面，實現初步功能以減少駕駛人的勞動量，提高駕駛人的判斷效率，減少駕駛人犯錯誤的機會等。在這個層面，智能系統不影響方向盤，只是通過聲光電和制動傳輸等，達到輔助提示和車速影響功能，比如一些高檔車輛已經安裝的車距預警和輔助自動剎車系統；第二層級，通過駕駛環境對方向盤和加減速中的多項操作提供駕駛支援，目前很少有車輛裝配。這一支援系統可以小幅度影響方向盤，在一些特定的緊急狀態下輔助完成避讓動作等，比如特斯拉就是這種車輛的典型代表；第三層級，在有特殊保護措施的封閉道路上實現點對點的無人駕駛；第四層級，根據導航數據從A點到B點之間的全開放道路的無人駕駛。從以上這個四個層級的劃分，我們就不難理解這里面的工作量和要實現的改善有多少了。

目前，在部分高端汽車上，第一層級的功能正在陸續實現，而這種功能的實現也對我們的交通控制設施的設置水平提出了更明確的要求。伴隨著人工智能識別技術的提升，我們有理由相信交通控制設施在技術、制作、施工、維護等方面，都會有更高的標準和要求的。

汽車可以讀懂的道路（ROADS THAT CARS CAN READ）

2011年，為了配合汽車自動駕駛輔助功能的研發，瑞典政府在歐盟范圍內領導資助了一項專項調查和預測研究“ROADS THAT CARS CAN READ”（汽車可以讀懂的道路）。這項調查研究是由歐洲道路安全評價機構承擔，旨在推動未來10-20年時間里交通控制設施和汽車廠家之間的技術互動。而調查報告提出的重點，就是機動車的自動駕駛功能需要識別的最基本元素是交通控制設施，特別是標志標線。如果標志標線的外觀無法統一，內容和含義無法一致，將導致機動車智能系統的識別困難，尤其是在顏色、工藝、呈現力的穩定性上，標志標線的加工質量和施工水平需要有更高的要求和標準。該報告還指出出了一系列問題，其中包括歐盟國家一直以來所遵守的1968年維也納協定，標志標線的基本原則是一致的，但是因為工藝和材料的問題，甚至很多與安全直接相關的標志，只用肉眼觀察就都發現很多差異，比如字體、顏色、邊框的粗細、反光的質量等等。材料和工藝都需要進一步統一和優化，以提高機器識別的效率。

歐洲“汽車可以讀懂的道路”資訊報告的封面

車載人工智能系統的發展

車載人工智能系統，需要識別的首先是駕駛人必須看到的那些內容，而駕駛人最需要看到的，就是道路上的交通控制設施和危險因素，而且很多危險因素也是由標志標線來呈現和突出的，這也就是標志標線要形式上的統一，以提高視認效率和傳遞信息清晰準確的原因。在沒有自動駕駛系統之前，這些因素完全依靠駕駛人的判斷力來實現。換個角度來講，在交通控制領域，最持久、最致命的系統不是大家所看到的那些炫酷電子技術，而是可以改善駕駛人感知質量、提升駕駛人處置能力的標志標線。從這個角度分析，我們就會發現未來車載人工智能系統的最基本的識別技術，是畫在路面上的各種標線，矗立在路邊和路上方的各種標志。智能識別系統，將通過識別技術處理標志標線提供的信息，并與標志標線產生互動，而標志標線的色彩與形式的穩定性，也就是屬性和內容的顯示能力，將決定機器識別的能力與效率。道理很簡單，人工智能要能通過道路兩側準確的標線數據，才能獲取行進線路的橫縱坐標，進而提供給車輛的大腦執行“保持行車道”的基本操作。那種認為依靠衛星定位就能保持車道的觀點，是對GPS系統和交通控制技術不熟悉導致的，GPS有精度和信號頻率的限制，美國軍用GPS的精度大約1英尺，民用約10英尺，軍用信號頻率保密，民用的每5秒才一個信號，對機動車而言，時速60公里時，5秒鐘已經83米多了。

所以當我們探討無人駕駛汽車變為現實的進度時，只要看看我們腳下的標線、路側的標志，觀察我們道路上的交通控制設施的設置水平，比如有沒有斷頭的標線、混亂的行車道指引標線、新老標線重疊錯亂，在下雨天是否能看到的標志標線，在夜間是否能清晰地看到交通設施，我們大概就能判斷出無人駕駛汽車的到來還有多遠了。概括地說，如果我們的交通工程界還處在糾結于標線質量和重要性的階段，自動駕駛的實現，路何其遠也。