崇尚 Less is More 的 Starsky 要怎样赢得自动驾驶卡车之战?

2019 年 9 月 4 日 新智驾

不用激光雷达的卡车公司如何赢得突围之战?


文 | 大壮旅

新智驾按,每当我们谈论自动驾驶卡车,大家总会觉得它在复杂程度上与其他自动驾驶汽车相比有过之而无不及。
许多权威专家甚至预言,这项技术至少得再进化 10 年才能有所成。 不过,自动驾驶卡车新创公司 Starsky Robotics CEO Stefan Seltz-Axmacher 却没有这么悲观,他甚至认为“安全工程这方面,越简单才越好。
Seltz-Axmacher 的话确实足够出位,要知道那些投了巨资深耕该领域多年的巨头们尚不敢给出类似判断,刚刚融到了 2170 万美元的 Starsky Robotics 又为何敢喊出这样的口号呢?
今年 6 月 16 日,卡车巨头沃尔沃在佛罗里达的收费公路上演了一场“生死时速”,它们的半挂卡车在无人操作的状态下成功“狂奔”了 9.4 英里,期间不但轻松完成了变道等任务,还穿越了公路上的一个休息区,全程平均速度达 55 英里/小时(约合 89 千米/小时),而这台半挂卡车用的就是 Starsky 的技术。
大多数自动驾驶解决方案商走的还是“学院派”路线,即将激光雷达、雷达和摄像头相结合,而探地雷达则主要充当车辆冗余的提供者。 在这些公司看来,传感器冗余对安全至关重要,而不同的传感器在不同的场景下有不同的优势。
Seltz-Axmacher 也承认传感器冗余在提升车辆安全性时的重要作用,不过涉及的传感器类型越多,就意味着技术越复杂。 因此,Starsky 选择只依靠雷达和摄像头(和特斯拉路线一样)。 在被问到为何不用 激光雷达时,Seltz-Axmacher 表示:“又是激光雷达,大家老是质疑我们为何不用激光雷达。答案很简单,因为 Starsky 真的不需要啊。”
一直以来,激光雷达+摄像头+雷达都是自动驾驶传感套装的三大金刚,结合即时定位与地图构建技术(SLAM)车辆就能在道路上畅行无阻。 通常来说,SLAM 会参考道路旁物体的三坐标来进行概率决策,判断车辆的确切位置。 “从理论上来讲确实是个好方法。 ”Seltz-Axmacher 说道。 “不过众所周知的是,想玩转激光雷达可不容易。
在 Starsky 看来,SLAM 在一些地区非常有用,但无法在全球推而广之,高精 GPS 则更有普适性。不过,其它自动驾驶供应商却指出,GPS 可能会遭遇性能衰退或停机故障,而在这些情况下 SLAM 就能填补空缺。
对自动驾驶系统来说,最难的场景就是城市环境,这里可不比顺畅的洲际公路。 在城市里,行人可能会突然窜出来,而自行车则有可能在车辆前方“画龙”,此外车辆还要躲避坑洞等复杂路况。
Starsky CTO Kartik Tiwari 也指出,“在洲际公路上,围挡能隔绝行人和动物,供车辆进出的道路曲率也非常平滑,卡车跑到 60 英里/小时(约合 97 千米/小时)没问题,路况也相当不错。
不过,一些自动驾驶公司相信,即使是只在洲际公路上行驶的卡车也需要与城市区域同等的自动驾驶能力。原因很简单,路上总会有意想不到的事情发生,我们又不是没看到过动物或行人走上高速路的新闻。
对于这类小概率问题,Starsky 有不同的解决方案。 简而言之,在“非正常”驾驶状况下,Starsky 的卡车会进入名为“最小风险情况”的安全状态,从而将风险降到最低。在大多数情况下,这种状态意味着车辆会慢慢减速,靠边停车。据悉,驾驶环境能触发这所谓的“最小风险情况”。此外,GPS 断连或其它传感器出错也会让车辆进入安全状态。
需要注意的是,自动驾驶技术的设计目标与自动驾驶卡车公司的商业模式息息相关。 举例来说,Embark Trucks 的自动驾驶卡车就主攻洲际公路行驶,至于上下高速,转运到配送中心等工作,还是得人类司机完成。
在 Seltz-Axmacher 看来,把物流搞得太复杂会影响自动驾驶解决方案的投资回报率。Starsky 的卡车完全不需要人类司机接手,它们能在洲际公路、配送中心和仓库间自由穿梭。
Seltz-Axmacher 的目标恐怕所有自动驾驶卡车公司都想达到,但没有足够稳健的自动驾驶导航能力,它们的卡车要如何应对非高速路况呢? Starsky 的解决方案并不新奇,它们准备让在主控室待命的人类驾驶员进行远程控制,一路引导车辆从仓库开上洲际公路并解决路上各种复杂的情况。
Starsky CTO Tiwari 指出,“在高速上的自动驾驶比卡车场或任何复杂的低速环境都简单。 不过放在远程操控的语境中,一切都会反过来,因为车辆速度越快,就越需要低信号延迟。 简言之,自动驾驶系统在高度可控的洲际公路上更管用,而远程操控则适合高度复杂的低速环境。
Seltz-Axmacher 相信,Starsky “越简单越好”的指导思想能帮助公司赢得自动驾驶卡车之战。 明年,它们想建立一个拥有 5-50 辆自动驾驶卡车的车队并在此基础上不断进行扩充。 除此之外,Seltz-Axmacher 认为整个过程中最复杂的并非为自动驾驶技术正名,而是扩大量产并不断增加新的运营道路(经过测试和验证)。“到 2025 年,我们就能有数千辆自动驾驶卡车上路了。

欢迎在今日头条、天天快报、大鱼号、一点资讯、新浪微博、搜狐号、网易号关注@新智驾

·END·
 



这篇文章很有意思?


⒈点击右下角的“好看”,让智驾人看到这篇文章

⒉转发分享到你的朋友圈或群里

⒊赶快关注新智驾吧!


    

登录查看更多
0

相关内容

自动驾驶汽车,又称为无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车或轮式移动机器人,是自动化载具的一种,具有传统汽车的运输能力。作为自动化载具,自动驾驶汽车不需要人为操作即能感测其环境及导航。完全的自动驾驶汽车仍未全面商用化,大多数均为原型机及展示系统,部分可靠技术才下放至商用车型,但有关于自驾车逐渐成为现实,已经引起了很多有关于道德的讨论。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
最新《深度学习自动驾驶》技术综述论文,28页pdf
专知会员服务
153+阅读 · 2020年6月14日
华为发布《自动驾驶网络解决方案白皮书》
专知会员服务
125+阅读 · 2020年5月22日
3D目标检测进展综述
专知会员服务
191+阅读 · 2020年4月24日
广东疾控中心《新型冠状病毒感染防护》,65页pdf
专知会员服务
18+阅读 · 2020年1月26日
自动驾驶技术解读——自动驾驶汽车决策控制系统
智能交通技术
30+阅读 · 2019年7月7日
【泡泡图灵智库】LIMO: LiDAR-单目相机视觉里程计(arXiv)
泡泡机器人SLAM
48+阅读 · 2019年5月14日
镭神多线激光雷达强势赋能许昌芙蓉湖5G自动驾驶示范区
未来产业促进会
10+阅读 · 2019年5月8日
自动驾驶车载激光雷达技术现状分析
智能交通技术
17+阅读 · 2019年4月9日
对比激光SLAM与视觉SLAM:谁会成为未来主流趋势?
人工智能学家
8+阅读 · 2018年11月13日
中国倒数第五!毕马威全球自动驾驶报告|附下载
人工智能学家
6+阅读 · 2018年1月21日
“看脸”的时代,AI到底有多智能?
微软丹棱街5号
3+阅读 · 2017年11月9日
【智能驾驶】史上最全自动驾驶系统解析
产业智能官
23+阅读 · 2017年8月21日
无人驾驶汽车
劲说
6+阅读 · 2016年8月26日
Self-Driving Cars: A Survey
Arxiv
41+阅读 · 2019年1月14日
A General and Adaptive Robust Loss Function
Arxiv
8+阅读 · 2018年11月5日
Arxiv
5+阅读 · 2018年5月22日
Arxiv
3+阅读 · 2017年12月14日
VIP会员
相关VIP内容
最新《深度学习自动驾驶》技术综述论文,28页pdf
专知会员服务
153+阅读 · 2020年6月14日
华为发布《自动驾驶网络解决方案白皮书》
专知会员服务
125+阅读 · 2020年5月22日
3D目标检测进展综述
专知会员服务
191+阅读 · 2020年4月24日
广东疾控中心《新型冠状病毒感染防护》,65页pdf
专知会员服务
18+阅读 · 2020年1月26日
相关资讯
自动驾驶技术解读——自动驾驶汽车决策控制系统
智能交通技术
30+阅读 · 2019年7月7日
【泡泡图灵智库】LIMO: LiDAR-单目相机视觉里程计(arXiv)
泡泡机器人SLAM
48+阅读 · 2019年5月14日
镭神多线激光雷达强势赋能许昌芙蓉湖5G自动驾驶示范区
未来产业促进会
10+阅读 · 2019年5月8日
自动驾驶车载激光雷达技术现状分析
智能交通技术
17+阅读 · 2019年4月9日
对比激光SLAM与视觉SLAM:谁会成为未来主流趋势?
人工智能学家
8+阅读 · 2018年11月13日
中国倒数第五!毕马威全球自动驾驶报告|附下载
人工智能学家
6+阅读 · 2018年1月21日
“看脸”的时代,AI到底有多智能?
微软丹棱街5号
3+阅读 · 2017年11月9日
【智能驾驶】史上最全自动驾驶系统解析
产业智能官
23+阅读 · 2017年8月21日
无人驾驶汽车
劲说
6+阅读 · 2016年8月26日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员