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      人與機器融合:豐田汽車別出心裁探索第三條自動駕駛路徑

      本文作者: 易建成 2017-10-09 21:56
      導語:目前業界為自動駕駛汽車設定了兩種進化方式,一種是完全移除駕駛員這個角色,另一種是讓駕駛員時刻盯著自動駕駛系統的工作情況。但 TRI 認為應該有第三條路徑。

      人與機器融合:豐田汽車別出心裁探索第三條自動駕駛路徑

      雷鋒網按:自動駕駛汽車能給社會帶來許多好處,不過豐田最注重的還是讓人類的出行更加安全,總有一天,車輛會智能到幫我們掌控方向盤。豐田認為,建立駕駛員和車輛之間的技術合作關系在不久的將來能創造最大的安全優勢。

      目前業界為自動駕駛汽車設定了兩種進化方式,一種是完全移除駕駛員這個角色,另一種是讓駕駛員時刻盯著自動駕駛系統的工作情況。但 TRI 認為應該自動駕駛有第三條路徑,即人與機器進行一定程度的融合。

      2015 年底,豐田汽車斥資 10 億美元在美國加州硅谷成立豐田研究所(TRI,Toyota Research Institute Inc),開始針對自動駕駛汽車、家用機器人助手開發 AI 技術。其中自動駕駛汽車項目包括自動駕駛技術和安全技術,目前 TRI 在硅谷、馬薩諸塞州和密歇根州均開展了測試項目。

      人與機器融合:豐田汽車別出心裁探索第三條自動駕駛路徑*豐田研究所 CEO Gill Pratt

      “TRI 的使命就是利用 AI 幫豐田制造出更好的汽車。”豐田研究所 CEO Gill Pratt 表示,AI 正在快速成長和進化,市場上會有越來越多應用與豐田息息相關,TRI 的工作就是找到它們并證明它們的可行性。

      TRI 的自動駕駛技術研究分為兩個項目:高級駕駛輔助“Guardian”和全自動駕駛“Chauffeur”兩種模式。 

      Guardian 模式,駕駛員可以在不同層面上介入車輛的行駛控制權。例如,當系統檢測到司機有可能分心或者打瞌睡時,對駕駛員發出警告,輔助駕駛員剎車、操作方向盤以確保安全轉彎。這種類型的產品主要以抱死制動系統和碰撞避免系統為主,目前已經應用在豐田量產車型上。

      Chauffeur 模式:不以人駕駛為前提,即汽車工程學會(SAE)提出的 Level 4 和Level 5 級別的自動駕駛。例如,在內部測試中,汽車一邊避開障礙物一邊自動行駛,即使旁邊車道上的車輛以相同的速度行駛,為了避開前方障礙物,汽車也能夠安全地進行變線。

      人與機器融合:豐田汽車別出心裁探索第三條自動駕駛路徑

      無論高級駕駛輔助“Guardian”還是完全自動駕駛“Chauffeur”,兩種模式所使用的傳感器及攝像頭種類都是一樣的。

      據雷鋒網了解,TRI 研發重點之一是大幅提升車輛的“視野”范圍,讓它對前方和周邊的環境有更清晰的理解。豐田目前打造的是一個多傳感器平臺,它讓豐田的自動駕駛汽車能安全可靠的感知到周邊環境。


      在上述 TRI 官方放出的視頻中,TRI 帶來了 4 段演示。

      前兩段演示中,豐田的測試車將處于 Chauffeur 模式,這一模式下車輛會成為“真正的司機”。如果你身體不適、交通擁堵或乘坐一輛自動駕駛車租車,就可以激活 Chauffeur 模式。

      后兩段演示中,車輛處于 Guardian 模式,這是為熱愛駕駛的人準備的。你可以把這種模式理解為給人類駕駛員加了防護網,它能有效防止車禍發生。

      人與機器融合:豐田汽車別出心裁探索第三條自動駕駛路徑

      在車內,TRI 專門設計了一款特別的測試車,這是豐田自動駕駛平臺 2.1 版本,它有兩個方向盤、兩個剎車和兩個油門踏板。

      Gill Pratt 這樣解釋,豐田這樣做是想讓車輛同時擁有兩種性格:一個是安全人員,另一個則是測試人員。他們會與車輛進行交互,就像人們平時駕駛那樣。從開發的角度來說,這樣的設計是一大進步,因為在測試 Guardian 模式時,我們還有一個安全人員以防萬一。

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      Chauffeur 模式 1:從皮卡上滾落的干草垛

      當車輛處于 Chauffeur 模式時,它會接管一切,駕駛員只需坐好并享受這一切就行。現實生活中,自動駕駛汽車會遇到各種情況。

      在測試中,TRI 準備了皮卡車上滾落干草垛的環節。當測試車發現前方有草垛時,它進行了變線。接著測試車又“看”到了路上的另一個草垛,于是再次完成操作。

      人與機器融合:豐田汽車別出心裁探索第三條自動駕駛路徑

      Chauffeur 模式 2:擋在前方的車輛

      這是 TRI 展示的車輛如何和其他交通參與者交互。

      有一輛車正與測試車并排行駛,測試車發現了它。不過,道路前方卻有一輛皮卡停在了那里,于是測試車開始減速,隨后變線跟在前車后通過并再次切換回原車道。

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      Guardian 模式 1:瞌睡的司機

      上圖為 TRI 自動駕駛副總裁 Ryan Eustice 模擬駕駛員昏昏欲睡的情況。

      在這種模式下,系統會通過儀表臺上的攝像頭監控駕駛員的眼部和頭部動作,以防他們出現注意力不集中的情況,而且即使駕駛員戴上太陽眼鏡也可以做到實時監控。這時 Guardian 就會介入幫你駕駛,等你清醒過來就可以再次拿回車輛控制權。

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      Guardian 模式 2:“透視眼”

      高速路上最危險的事情就是前車因為障礙物突然變線,由于視線被遮擋,你只有很短的反應時間。不過,傳感器可比人眼更敏感,它們會提早發現危險并及時介入,以控制車輛變線來預防碰撞。

      在這一次展示中,TRI 展示了他們正在開發的兩項基礎技術,這些是豐田研究所打造完美自動駕駛車輛的重要組成部分。

      自動駕駛第三條路徑:人類和機器進行一定程度融合

      人與機器融合:豐田汽車別出心裁探索第三條自動駕駛路徑

      Gill Pratt 表示,豐田研究所對自動駕駛有著非常獨特的視角。在豐田看來,駕駛員與車輛間的關系就非常重要。他們認為駕駛員與車輛應該攜手共進,他們就像隊友(Teammate)一樣。事實上,豐田第一次試水此類技術,將其命名為“Highway Teammate”。

      關于高速路段的自動駕駛(即 Level 2 級別自動駕駛),Gill Pratt 表示這一級別的自動駕駛需要駕駛員時刻準備著,一旦自動駕駛系統“罷工”,他們馬上就得接手。

      他說,Level 2 系統面臨的最大挑戰是到底值不值得技術人員下功夫,畢竟駕駛員需要時刻保持緊張,何不直接手動駕駛?不過,TRI 現在正在努力提升駕駛的質量,以便讓 Level 2 系統變得值得一用。

      TRI 駕駛研究中心副總裁 John Leonard 認為對 Level 2 來說,主要的挑戰在于駕駛員必須時刻保持警醒狀態,即使系統沒報警,你也要在關鍵時刻接手車輛控制權。

      他還表示,目前業界為自動駕駛汽車設定了兩種進化方式,一種是完全移除駕駛員這個角色,另一種是讓駕駛員時刻盯著自動駕駛系統的工作情況。但 TRI 認為應該有第三條道路,即讓人類和機器進行一定程度的融合。

      那么,兩者到底誰守護誰?是人守護 AI 系統?還是 AI 系統守護人?如果“人車合一”又意味著什么?

      這就是 TRI 的 Guardian 模式正在探索的。Gill Pratt 介紹,在 Guardian 模式下,駕駛員會像現在一樣手動操縱車輛,但旁邊會有另一個“司機”時刻盯著你。同時,在整個過程中它還會模擬自己駕駛時采用的策略。Guardian 的駕駛能力與人類駕駛員不分伯仲,但在必要時刻它才會出手干預。

      感知和預測是 AI 面臨的核心挑戰

      據雷鋒網了解,豐田計劃在 2020 年東京奧運會上展示 Guardian 技術,而搭載相關技術的車輛也會在之后正式上路。

      當然,用戶體驗也是關鍵環節之一。所謂的用戶體驗就是要創造一種令人愉悅且安全的產品體驗,并將人與技術進行緊密結合,建立兩者之間完美的互動。

      當豐田的自動駕駛汽車在奧運會亮相時,豐田將展示車輛是如何接收情感數據、身體姿態甚至用戶每一次眨眼。此外,豐田還要保證車輛中的多屏互動有統一的設計語言標準。

      TRI 也在專注開發 Level 4 自動駕駛,也就是目前演示的 Chauffeur 模式,有了這項技術車輛就能真正接管方向盤。

      Level 5 全自動駕駛確實讓人激動,車輛不懼天氣和道路情況實現真正的自動駕駛,但 Gill Pratt 認為這項技術離真正落地還需要多年時間。

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      與此同時,業界一直存疑的一個問題是:當自動駕駛技術終于“畢業”可以大規模應用時,到底多安全才能算得上真正安全?

      “做一個能引爆 YouTube 點擊量的 5 分鐘自動駕駛視頻是一回事,但每年將自動駕駛技術交到 1000 萬輛車和用戶手上供給他們日常使用又是另一回事,這才是真正巨大的挑戰。”TRI 自動駕駛副總裁 Ryan Eustice 表示。他認為,感知和預測是 AI 面臨的核心挑戰。

      在今年 1 月 IEEE 的采訪中,Gill Pratt 引用一個觀點:“模擬是通往成功的必經之路”。

      他表示,在全球范圍內,汽車行駛的總里程約為 10 萬億公里。因此,如果只測試幾百公里,它很難覆蓋到所有路況。我們需要通過另一種方式來提升它的能力,解決這個問題——加速模擬測試就是其中關鍵一環。

      據雷鋒網了解,TRI 使用模擬來累計測試里程——通過模擬和形式化方法(formal methods,適合于軟件和硬件系統的描述、開發和驗證)結合,同時加入實車測試,豐田希望豐富這一模擬以便得到更多測試數據。

      Gill Pratt 自信滿滿地認為,豐田絕對有機會成為自動駕駛行業的第一——自動駕駛的未來并不依賴于軟件,更依賴于數據。“數據是新型石油,數據是新型黃金。”他說。

      這是因為豐田能有效利用自己的潛力,并有其他廠商沒有的體量優勢(曾連續4年保持年銷量世界冠軍)。豐田能將自己的產能優勢轉化成數據優勢,讓自動駕駛汽車的 AI 能力優于所有對手。

      注:本文由易建成、大壯旅聯合編輯完成。

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