2018全球人工智能与机器人峰会(CCF-GAIR)在深圳召开,中科院自动化所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任、中国自动化学会副理事长兼秘书长、青岛智能产业技术研究院院长王飞跃,在此次CCF-GAIR大会上,他发表了《平行驾驶与平行交通:从智能出行到智慧城市》的大会报告。
7月1日上午,王飞跃教授作为CCF-GAIR大会智能驾驶专场第一位嘉宾登场。王教授早早地来到了现场,脸上洋溢着喜悦。对于他来讲,最近确实有几件值得高兴的事情:第29届IEEE IV大会在常熟圆满落幕,本届会议成为IV会议历史上论文投稿数最多,注册人数最多,参会人员最多,第一次过千人的会议。作为本届IV会议的主席,王飞跃教授在开幕式上主持并致词:IV作为一个开放的国际性学术盛会,欢迎来自世界各地的专家学者参与其中,希望未来IEEE有更多有年轻人参与其中,做出更多贡献。在这次大会期间,由王飞跃教授联合欧美中十八所大学发起的国际平行驾驶联盟(iPDA)宣告成立,iPDA国际联盟的成立,将促进联盟成员交流与平行驾驶相关的最新研究成果,用于研究的非保密性测试数据将在成员之间实现共享,参与共建平行驾驶通用共享研究平台。同时,IV 2018会议的最后一天(6月30日),由国际平行驾驶联盟(iPDA)承办的“IEEE IV 2018 On-road Demonstration ”国际智能车联合道路演示”在中国智能车综合技术研发与测试中心得到了成功演示。这三件大事,让平时不苟言笑的王飞跃教授脸上挂满了笑意。
警惕无人车与智能驾驶中的“马粪”问题
演讲一开始,王飞跃教授以他多次提到的马车时代向汽车时代转变的例子来映射当下正在经历的汽车智能化变革。他说:“当马跟车混起来开的时候,车开快了马会受惊,会出事故。无人车跟有人车在一起开,无人车开100、200、300公里的时速,不是马受惊,而是人受惊。”王教授喜欢做这种类比,就像他相信关键小数据的重要性一样,未来无法预知,但是一些有规律的小数据总会帮助我们对还未发生的事情做出先验的判断,这可能就是我们俗语中“吃一堑,长一智”中的智之所在。
然而,在马车时代我们吃了太多 “堑”。上世纪末,马作为主要的交通工具,随之而来的却是无法分解的马粪,这个问题困扰了当时人们很多年,甚至有专门国际会议来研究当时面临的“马粪危机”。在马车时代,我们没有成功解决马粪问题,然而汽车的普及,所有问题都不存在。而在人工智能时代,当我们研究讨论如何解决车辆的无人驾驶问题,车辆武装上了高线束激光雷达等传感器感知,配上“足够算力”的计算单元,优化算法,把一辆辆汽车改装成繁杂的智能体搬到了马路上,仍无法避免无人车在长久时间内不出现事故。这是否正是当下遇到的“马粪问题”?王教授说:“有人驾驶、远程控制、网络车和无人车需要统一起来,成为平行驾驶,如果你硬要分开,对我来说就是马粪问题。” 而且,平行车和平行驾驶的最大好处之一,就是把过去在物理世界吃一"堑",虚拟世界长一"智",变成在虚拟世界吃"堑",物理世界长"智"。
智能车辆研究第一阶段:自动驾驶
王飞跃教授的研究是从机器人开始,到空间的机器人,再到月球上的无人车,火星上的无人工厂,再到矿山上进行推土、装载的无人车,一直到现在的民用无人车。经过多年研究,他总结无人车想要在路上开,还未达到非常智能的程度,但这项技术仍有前景。20多年前,其团队研发了VISTA Car, 甚至不用GPS和LiDAR,只使用摄像头和雷达,成为世界上唯一一个在美国51号公路上进行单车演示的团队,当时时速是120公里,测试点就在今年三月Uber发生致命事故的地方。最初它只是一个工程项目,对研究控制的人来说,这不是一个太难的问题,连PID都不需要,只用PD就足够了。
当时最大的问题就是环境感知问题,这才是利用有限的资源去实现车辆的智能自动化控制之关键。几年后,这段研究被王教授当时的研究生、现清华大学教授李力总结成其博士论文并写成一本书《智能汽车:先进传感与控制》,于2007发表,成为第一部英文智能车技术专著。书中提出的许多观念,现在还没有人实现。2015年之前,这本书并没有太大的销量,当时的人们可能不会想到,10年后的今天,无人驾驶技术竟变得如何火热。
在2002年,原定于中国举办IV 2006,但到了2003年,日本提出异议,他们认为中国的汽车市场规模较小,当地人对无人车、智能车大会不会感兴趣,建议大会移至日本召开,IEEE ITS委员重新进行了投票,最终决定不在中国开。一直到2009年,IV大会才到中国西安举办。为了提高国内对自动驾驶技术的研发热情,2009年IV大会举办期间,在郑南宁院士及王飞跃教授的共同倡导下,创办了中国智能车未来挑战赛,至今已经连续举办了10年,这一赛事现在已经成为了国际上历史最久、规模最大、水平最高的无人驾驶赛事。
中国研究无人车的创业者,大部分都是从这一赛事中产生的。挑战赛的最初两届都在西安举行,第一届只有6部车参赛,人走的比车开的快,车速不及人步行的速度; 第二届就变成人跑的比车开得快,参赛车的车速不及人跑步的速度。在第二届挑战赛上,还增加了交通标志识别测试,当时没有一个车队通过测试。到了2011年、2012年,挑战赛在内蒙古举行,虽然当时无人车的车速已经很高了,但是水平还有待提高。从2013年开始,这一赛事就固定在常熟举办。挑战赛按4S评判:安全(Safty)、舒适(Smoothness)、快速(Sharpness)、智能(Smartness)。参赛者还需要在城市环境、郊外环境、高速环境上进行测试。
“最大的变化是从2014年开始的,当年的赛事吸引了许多创业者、企业的目光。2015年,开始有人向我打听参赛车队中是否有人才可以跟他们一起创业。在这批初创公司中,我最熟悉的是慧拓和驭势。”谈到此处,王飞跃教授激动地说,“之前,没有一个科研单位曾写出过如何测试、如何评价车辆智能水平的科学文章,而这个赛事已经产生出了三篇此类文章。”
今年是IV会议第二次在中国举办,此次大会的论文投稿数、参会人数、注册的人数都是历届最多。此次参会的每个外国人都认为大会办得非常成功,从来没有见过这么大的规模。明年大会要在巴黎开,法国人表示"亚历山大"。
智能车辆研究第二阶段:平行驾驶
无论是中国智能车未来挑战赛,还是之前Vista Car,其实都是在单车上做的研究。然而,未来我们必然会经历一段有人驾驶汽车、智能车、无人驾驶车等从L0到L5级别车辆混合行驶的阶段,不同车辆之间会产生无数种场景,无人车在遇到这些未曾经历过的驾驶场景时,势必会产生安全问题。如何把这些车辆统一起来?
王教授提到:“2005年我提出要做一个"车内简单、车外复杂"的虚实互动网络化平行智能驾驶系统,当时还没有云端的概念,要软件定义的汽车(人工汽车)和物理汽车一起开,而且一部物理汽车要对应三部软件汽车:一部用来做描述,与物理车通过无线传感网联在一起,描述车辆的即时状态,不论开到哪里都受监护;一部用来做预测,前方道路是否发生事故,是否拥堵,预测车辆都能提前预测;还有一部用来做规划和引导,给你提方案,怎样路线最好,最省油,最节约时间。” 这些虚实车构成平行车,相应的驾驶方法就是平行驾驶。
平行驾驶理论是基于信息物理社会系统(CPSS)通过将人工系统与真实系统虚实结合起来,它利用ACP (Artificial societies, Computational experiments and Parallel execution)方法,通过人工系统对实际无人车和路建模,构建软件定义车辆及车路系统,同时建立控制计算中心,对无人车和道路采集的真实数据及人工系统的虚拟数据进行联合优化,保证无人驾驶更高级别的安全性,同时对单车进行相应的改造,从而降低车辆成本。平行驾驶充分利用了全球数字化及信息化资源,将云端、道路及车辆上的资源无缝衔接,充分考虑安全性、舒适性、敏捷性和智能性等指标,将物理、社会、信息空间打通,从而有效保证车辆行驶安全与最优行车体验,最终实现可靠、舒适、快速的平行驾驶。
同时,无人车通过计算实验的方式把小数据导成大数据,大数据导成小智能,核心就是平行学习。基于平行理论,可以构建人工场景来模拟和表示复杂系统的特定场景,并将选取的特定“小数据”在平行系统中演化和迭代,以受控的形式产生更多因果关系明确、数据格式规整、便于探索利用的大数据。
视觉也是平行的,无人车在物理世界开,先在人工世界试开,“要在人工世界吃一堑,物理世界要长一智”。平行视觉研究思路是针对视觉计算研究中存在的实际数据获取和标注成本高、难以覆盖复杂环境、极端场景样本稀少、训练的模型适应性差等问题提出的,采用Agent建模方法,模拟北京中关村区域和常熟智能车测试区域,在计算机上建立人工场景,设计丰富典型的环境条件和目标运动,生成带详细标注信息的图像数据集。
有了虚实互动的平行理念,感知、规划、网络、转向控制、测试都需要平行。“物理信号之外还要有社会信号、精神信号,还有情感信号,驾驶员、人机因素,以后人机因素多了,远端的人机因素,车内外的人机因素都要考虑。所以最后至少是四胞胎,双胞胎是不够的。”
平行驾驶的应用
很多人听到这样的“平行驾驶技术架构”,“数字四胞胎”,“虚实互动”……第一反应是“这么庞大的工程该如何落地?”王飞跃教授也列举了一些具体的实例。
慧拓智能机器有限公司(VIPioneers)是一家以ACP平行理论为基础,致力于新一代云端化智能网联自动驾驶技术的研发及产业化的公司。今年3月18号,慧拓在中国智能车综合技术研发与测试中心(常熟)发布其 “第三代平行驾驶系统”,公开演示了“驾驶员”如何利用平行驾驶管控中心的遥控驾驶系统中远程管理并控制在真实道路上行使的多辆无人驾驶车。6月30日,在IEEE IV 2018 On-Road Demonstration国际智能车联合道路演示上,他们给全世界展示了平行驾驶3.1版,现场演示了一般交通场景响应式接管、紧急交通场景主动接管、主动避障、中心驾驶员实时状态检测四个部分。围绕“平行驾驶”框架的平行驾驶3.1系统,通过平行驾驶管控平台流畅的管理多台无人车,让无人车更安全平稳的在道路上行驶,这无疑是自动驾驶技术的落地提供了一种安全、可靠、高效的实施方案,实现道路上混合车辆系统(有人驾驶、自动驾驶、无人驾驶)的安全平稳智能管理,同期也成立了一个国际平行驾驶联盟(iPDA),由18所学校参加进来共享数据。
对无人车真正刚需的场景可能是矿山,矿山中使用的卡车非常昂贵,一部就要上百万美元,实现了自动化才能更高效,让软件定义的矿山与软件定义的大卡车,跟物理矿山和物理汽车一起运营。王飞跃教授表示:“慧拓己与中国最大的矿山卡车公司合作,后来也进入了物流领域,给东风提供平行物流的应用。物流、矿山这些场景有三合一的特色,即平常的运维、监控、应急三合一,非常适合应用平行驾驶。”
中国科学院自动化研究所、清华大学、西安交通大学联合研发了虚实结合的无人驾驶车辆平行测试平台。该平台建立了实际测试场地和任务的精确监控系统,利用高精度地图和高精度差分GPS记录车辆动态数据,通过车内和车外的视频监控采集驾驶环境数据,基于4G和V2X通讯实时传输这些监控数据,在云平台储存和分析数据和评测任务的执行情况。在这些数据的基础上,便捷地建立虚拟测试空间和任务。通过虚拟测试和实际测试的互动,不断迭代更新,提高虚拟测试中Agent行为的真实性,更好的拟合人类驾驶员、行人等和受试车辆互动行为。在对应的虚拟空间中,利用对抗式生成网络和平行学习的方式快速生成更多具有挑战性的测试任务,并通过虚拟测试探查当前的车辆智能系统面对这些测试任务的反应和结果。该系统在2017年中国智能车未来挑战赛中首次实战应用,虚实结合的无人驾驶车辆平行测试平台的这些优势已经得到了充分的体现。
“慧拓现在跟吉利汽车在宁波有五六千亩的测试基地,其中有1000多亩就是做虚实结合的,其它的部分做传统的测试。平行测试,要在虚拟空间吃一堑,要在物理空间长一智。基金委就此设了一个重大的项目,这个项目己顺利完成并被评优,因为确实它的效率很高,近年来连Google也开始采用,已成世界趋势。”
王飞跃表示,平行驾驶是在有人驾驶、无人驾驶、远程控制、网络驾驶之上的驾驶方式,平行驾驶中,驾驶的过程就是产生数据的过程,它把物理传感器获得的关于路况、关于车辆服务、关于车辆状态的信息,进一步加工,把这些物理世界得来的这种小数据,通过计算实验的方式,扩展成大数据,再用智能方法把这些大数据提炼成针对具体问题、具体服务的小智能、小规则、小知识,完成出行的智能控制,智能管理,让出行变得安全、舒适、敏捷、智能。平行驾驶的商业化应用过程中,应从小处入手,选取特定的场景比如园区、小区、港口、特种行业,行业也可以涵盖物流、配送、矿山等。
平行交通与智慧城市
谈到未来的智能交通,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、静态交通、物流交通,以及社会交通一体化。但后来IEEE专委会讨论认为,应该从以前的机械化、电气化,信息化、网络化,进入到平行化,平行化就是智能化的技术途径。智能只是一个概念,如何实现虚实互动的平行智能,是我们需要思考的问题。
平行交通,是我们最早开始切入点,即软件定义的交通系统,人工交通系统与物理交通系统合二为一。这一系统平常可以用来进行训练、培训,还可以进行实验与评估。例如产生一个人工交通事故,通过观察这个人工交通事故的传播与影响,我们可以制定相应预防和解决措施。
在修路之前,我们也可以先在系统上修一条人工路,进行计算实验,观察道路的通行效果、最佳位置。而不是按照现在的经济利益,拍脑袋决定。也不是让人工交通逼近实际交通,而是让实际交通逼近人工交通,使之更加高效。针对平行交通,我们提出“五位一体”的应用,后来国家也对这个方案表示认可,成为发改委和交通部联合推出的青岛“多位一体”平行交通运行示范项目。
总结起来,当人有路权的时候,我们只能住在山洞里,住在树上,当马有了路权的时候,我们有了村落、乡镇,当车有了路权的时候,我们有了今天的大都市,只有当无人车有了路权,我们才能真正走向智能城市、智慧社会。将来,不仅会有交通的控制中心TOC,还会有车辆运控中心VOC,严格控制车辆上路,它将变得更加安全,甚至消除事故伤亡。”
最后,王飞跃教授用他曾在智能交通学会的理事会上的发言鼓励年轻人:“We should be the force to force others to change. For that, we must have and keep our own identity。我们需要我们自己的担当,特别是在座的年轻人,如果你们都顺着旧的思维,社会就不会有进步,那还谈什么创新呢?我希望年轻人能够有自己的担当,改变这个社会。”
来源:德先生
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