¿Cuál es el mayor problema de la conducción autónoma?
Se acerca el "Big Bang": ¿Cuál es el mayor problema que frena el desarrollo de la conducción autónoma?
Se acerca la era de la conducción autónoma
2018 es un gran año para la conducción autónoma. Después del continuo calentamiento de videos de vehículos autónomos y diversas noticias en los últimos dos años, las nuevas empresas de vehículos autónomos han surgido como hongos después de una lluvia primaveral, y los gigantes de las redes de beneficio mutuo y las empresas de automóviles tradicionales no se quedan atrás y han anunció pruebas en carretera y cronogramas de implementación. Un informe de investigación reciente publicado por la Brookings Institution, una institución de investigación estadounidense, señaló que los fabricantes mundiales han invertido 80 mil millones de dólares en el campo de la conducción autónoma. Si se añaden los proyectos secretos de investigación y desarrollo de vehículos autónomos, la inversión total debería superar con creces esta cifra.
El resultado de la competencia entre múltiples partidos es que el momento en que los vehículos autónomos circularán por las carreteras es cada vez más claro y la distancia es sorprendentemente cercana. Desde mediados de octubre, Waymo, una subsidiaria de Google, ha estado operando vehículos totalmente autónomos de nivel L4 en las vías públicas de Arizona, EE. UU. Todo el vehículo no tiene monitoreo del conductor y es completamente operado por el sistema de conducción autónoma.
Por otro lado, el competidor de Google en China, Baidu, ha anunciado la producción en masa de vehículos de microcirculación autónomos L4 el próximo año. El vehículo puede operar en escenarios específicos y responder a diversas emergencias viales del mundo real.
Muchas startups consideran el próximo año como un nodo importante. Jingchi Technology, fundada por Wang Jin, dijo que espera lanzar pruebas de carretera de vehículos no tripulados en China en el primer trimestre del próximo año. También hay noticias de que China podría emitir su primera licencia de prueba en carretera sin conductor el próximo año, lo cual es una buena noticia para varias instituciones de investigación.
La conducción autónoma no es un concepto nuevo, pero su clasificación aún no ha sido ampliamente comprendida por el público. SAE International (Society of Automotive Engineers) define la conducción autónoma según el grado de participación del conductor, dividiéndola en seis niveles del L0 al L5. L5 es conducción totalmente autónoma en todos los escenarios, L4 son vehículos no tripulados dentro del rango de aplicación de diseño, o conducción totalmente autónoma en escenarios específicos, L2 y L3 son conducción asistida y conducción semiautónoma respectivamente.
Debido a la cuestión del equilibrio entre los ciclos de investigación y las perspectivas de comercialización, los objetivos de la mayoría de los equipos de I+D siguen siendo L3 a L4, es decir, entre la conducción semiautónoma que requiere asistencia al conductor y la conducción autónoma de ruta fija.
Dos rutas: Google y Tesla
Desde el inicio del nacimiento del coche, la gente ha tenido la idea de hacerlo autónomo, pero realmente se hizo realidad en el Década de 1980. Un gran avance en la robótica. Después de entrar en el siglo XXI, con el rápido desarrollo de las computadoras, los mapas, los sensores, la electrónica automotriz y otras tecnologías relacionadas, la investigación sobre la tecnología sin conductor ha marcado el comienzo de un período explosivo.
El Gran Desafío DARPA, traducido al chino como "Desafío de Tecnología de Conducción No Tripulada de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa de los Estados Unidos", es uno de los eventos más influyentes en este campo y no solo contó con la participación de Sebas. Industrias como Sebastian Thrun también han estimulado el desarrollo de una serie de industrias relacionadas, incluida la empresa lidar Velodyne. La compañía también ha estimulado el crecimiento en una variedad de industrias relacionadas, incluida la empresa lidar Velodyne.
El fundador de Google, Larry Page, tomó un avión comercial para participar en las finales de DARPA de 2007. Estaba ansioso por encontrar nuevas direcciones innovadoras para Google y los drones fueron el primer proyecto en el que se centró. Dos años más tarde, se lanzó oficialmente el proyecto de desarrollo de vehículos aéreos no tripulados de Google, y también invitó a muchos investigadores de los equipos ganadores del DARPA Challenge de 2005 y 2007, incluidos Thrun y Chris Urmson, quienes se convirtieron en la primera y segunda persona a cargo del proyecto. La medida de Google supone el inicio de la entrada de la empresa de Internet en el campo de la conducción autónoma.
Mirando hacia atrás, la crisis económica de 2008 debería ser la clave de por qué se destaca la investigación sobre conducción autónoma de Google. En ese momento, muchas empresas automovilísticas estadounidenses se vieron obligadas a recortar la financiación de la investigación, como General Motors. fue uno de los principales patrocinadores de la Universidad Carnegie Mellon y se declaró en quiebra en 2009. Otra razón importante es el error de cálculo de los fabricantes de automóviles. Sus directores ejecutivos generalmente creen que esta tecnología podrá desarrollarse en los años 2030-2040, y la ventaja de Google como pionero le ha ganado una posición favorable.
El prototipo de conducción autónoma de Google se está probando en carretera en Mountain View
En los primeros cinco años de la década de 2010, Google era casi el portavoz de la tecnología negra de los coches autónomos. Pero a medida que el proceso de comercialización de Google va rezagado, los recién llegados están empezando a ponerse al día. El evento más importante es la producción en masa de los modelos de conducción autónoma de Tesla.
Tesla es diferente a Google. Google optó por dar el primer paso y desarrollar directamente la tecnología de conducción totalmente autónoma de nivel L4, mientras que Tesla adoptó un enfoque paso a paso, comenzando con la conducción asistida de nivel L2. En octubre pasado, Musk anunció que todos los Tesla en producción serían totalmente autónomos, incluidos el Model S, Model X y Model 3, pero esto fue solo a nivel de hardware. A nivel del sistema, el paquete de opciones "Conducción autónoma mejorada" que Tesla proporciona actualmente a los propietarios de automóviles todavía pertenece al nivel L2-L3. En el futuro, una vez que se complete el desarrollo de la tecnología L4 de Tesla, se seguirán impulsando paquetes de opciones posteriores. a los propietarios de automóviles para alcanzar el nivel L4 de conducción autónoma.
En mayo de 2016, la estrategia de Tesla sufrió un duro golpe. El propietario de un Tesla llamado Joshua Brown en Ohio, EE. UU., estaba demasiado relajado y utilizó el nivel L2 de conducción asistida como el nivel L4 de conducción totalmente autónoma. Como resultado, se quedó dormido mientras conducía y finalmente chocó contra un automóvil. accidentes y víctimas mortales. El accidente generó dudas sobre la tecnología L2, y el gobierno alemán incluso pidió a Tesla que eliminara el término engañoso "conducción autónoma" de su publicidad sobre la tecnología.
El mes pasado, el director ejecutivo de Google, John Krafcik, dijo a los medios cuando representantes de los medios visitaron Waymo, una empresa que se escindió del proyecto de vehículos autónomos de Google a finales de 2016, que la tecnología de conducción autónoma asistida por Google había sido completamente abandonada. porque el conductor pierde la conciencia de la situación en el estado de conducción autónoma y tiene dificultades para tomar el control del coche en caso de peligro.
En China: Baidu lidera, Tencent se suma
Mientras los vehículos autónomos de Google se están probando en California, el gigante chino de búsqueda Baidu no se queda atrás, iniciando un proceso de aprendizaje profundo y Investigación sobre conducción autónoma.
El proyecto comenzó en julio de 2013, y no fue hasta un año después que Baidu confirmó el lanzamiento del proyecto de desarrollo "Baidu Driverless Car".
En diciembre de 2015, Baidu anunció oficialmente el establecimiento de una división de conducción autónoma en el Centro Internacional de Conferencias Zhongguancun Software Park y planeó comercializar vehículos autónomos dentro de tres años y lograr la producción en masa dentro de cinco años. Al mismo tiempo, BMW cooperó con Baidu para realizar con éxito pruebas de campo sin intervención del conductor en el automóvil autónomo desarrollado sobre la base del BMW Serie 3 GT dentro de la Quinta Circunvalación de Beijing.
En la Conferencia Mundial de Baidu de 2016, Wang Jin, entonces vicepresidente senior de Baidu y jefe de la división de conducción autónoma, anunció que Baidu había ganado el certificado de prueba en carretera de vehículos no tripulados número 15 del mundo emitido por el gobierno del estado de California. , hasta ahora, los autos sin conductor de Baidu han comenzado a convertirse en la tarjeta de presentación de la investigación de conducción autónoma de China.
Cuando el personal de I+D de Baidu, como Wang Jin, Yu Kai, Peng Jun y Tong Xianqiao, dejaron sus trabajos para fundar sus propias empresas de conducción autónoma, en 2017, cuando la moda de la conducción autónoma iba en aumento, la El equipo de I + D de Baidu finalmente comenzó. Se hizo un intento de comercialización integral.
En noviembre de 2016, el coche autónomo de Baidu se presentó en la Conferencia Mundial de Internet de Wuzhen.
En marzo de 2017, Baidu anunció la integración de su división de conducción autónoma (L4) y coches inteligentes. división (L3) y el negocio de Internet de los vehículos, se estableció un Grupo de Conducción Inteligente (IDG) dedicado, con Lu Qi, Presidente y Director de Operaciones de Baidu Group, sirviendo simultáneamente como Gerente General.
En abril de este año, Baidu anunció que proporcionaría a sus socios una plataforma de software abierta, completa y segura para ayudarlos a construir rápidamente sus propios sistemas completos de conducción autónoma combinando vehículos y sistemas de hardware.
Este plan ha reclutado una gran cantidad de socios de la cadena industrial para Baidu, y la comercialización de la investigación sobre conducción autónoma finalmente ha marcado el comienzo. En términos de operaciones, Baidu ha optado por cooperar con Shouqi Ride-hailing. El próximo año se pondrá en funcionamiento una flota de conducción inteligente L3 en algunas ciudades. En términos de producción de vehículos autónomos, el minibús autónomo "Apolong" producido conjuntamente por Baidu y King Long Motors también se producirá en masa en julio del próximo año. El coche no tiene volante ni asiento del conductor, lo que lo convierte en un vehículo verdaderamente autónomo.
A partir de la situación real, Baidu está tomando dos rutas: L3 y L4: por un lado, el sistema de conducción asistida L3 puede cooperar con la mayoría de los fabricantes de automóviles para realizar rápidamente la comercialización de automóviles inteligentes; Por otro lado, el sistema de conducción asistida L3 puede cooperar con la mayoría de los fabricantes de automóviles para comercializar rápidamente automóviles inteligentes. Por otro lado, los automóviles totalmente autónomos seguramente serán la dirección definitiva para la investigación y el desarrollo de automóviles en el futuro, que ya ha acumulado una gran cantidad. de la tecnología, también ha superado sus propias ventajas en este sentido. Aunque es diferente de la estrategia de Google de tomar solo una carretera, la estrategia de coexistencia de dos carreteras también muestra que Baidu no ha logrado una conducción totalmente autónoma a través de las actualizaciones de la tecnología L3.
Adherirse a una estrategia paralela bidireccional parece ser una característica técnica de las empresas chinas. Tencent, otro gigante chino de Internet, también ha adoptado esta actitud al desarrollar tecnología de conducción autónoma.
Tencent empezó tres años después que Baidu. El mes pasado, Su Kuifeng, director del laboratorio de conducción autónoma de Tencent, reconoció públicamente la existencia del proyecto de investigación y desarrollo de conducción autónoma en la Conferencia Global de Socios de Tencent y anunció algunos de los avances realizados hasta el momento. Su Kuifeng dijo que Tencent actualmente está prestando más atención a la solución L3 en el entorno semicerrado de las carreteras y también está trabajando arduamente en la investigación de algoritmos y la acumulación de datos para las tecnologías centrales de L4/5.
El mayor problema al que se enfrenta la conducción autónoma
La conducción autónoma se enfrenta a demasiados problemas técnicos. Los equipos de detección como cámaras, lidar y radar deben mejorar la eficiencia, especialmente cómo mejorar la eficiencia de resolución de los sensores en condiciones climáticas severas, lo cual es un gran desafío para el hardware y los algoritmos.
El coste de un solo vehículo también es un gran problema. Para garantizar la seguridad, el diseño redundante de múltiples sistemas es crucial. Para los vehículos autónomos de consumo, la industria generalmente cree que la fusión de múltiples sensores es la garantía básica. El precio del lidar es ahora muy alto y el precio de los vehículos sigue siendo demasiado alto para la mayoría de los consumidores.
Sin embargo, los problemas de tecnología y costes son evidentes con la evolución de los algoritmos y la producción en masa de vehículos, estos problemas se irán solucionando poco a poco. El coste social que implica popularizar la conducción autónoma es el mayor problema.
Los costos sociales deben considerarse tanto desde la perspectiva física como jurídica. A nivel físico, es necesario mejorar significativamente la infraestructura. Anteriormente, el gobierno alemán había elaborado planes para el desarrollo de la conducción autónoma en Alemania. Cada autopista podrá implementar funciones de comunicación inalámbrica entre los vehículos y la infraestructura vial. Además, la comunicación entre vehículos también se puede lograr instalando sensores y dispositivos inalámbricos al costado de la carretera, que son los entornos de conducción necesarios para los vehículos autónomos.
En la era de la conducción sin conductor, las funciones V2X, es decir, las capacidades de interacción entre vehículos y vehículos, vehículos y estaciones base, vehículos y peatones, también son cruciales. Esto impone exigencias extremadamente altas a la construcción del Internet de los vehículos, la popularización del Internet de las cosas y las redes inalámbricas 5G. Estos también son costos integrales que la sociedad debe pagar.
Escenarios V2X en la era de la conducción autónoma
Además de los equipos de comunicación inalámbrica, la suavidad de la carretera en sí y la reconocibilidad de las líneas de los carriles son la clave para determinar si los vehículos autónomos pueden conducir sin peligro. Si estos problemas son fáciles de resolver en las carreteras principales de los centros urbanos, no es fácil lograr la conducción autónoma, o incluso la conducción sin conductor, en carreteras secundarias, calles laterales o incluso en carreteras suburbanas y rurales.
Además de estos costes visibles, también existen algunos costes invisibles que restringen el desarrollo de la conducción autónoma. Desde el momento en que los coches autónomos salen de la línea de montaje hasta que entran en las vías urbanas, las normas de tráfico actuales claramente no son suficientes.
El 6 de julio de este año, durante la transmisión en vivo de la Conferencia de Desarrolladores de IA de Baidu, Robin Li condujo un vehículo autónomo desarrollado por Baidu y cambió de carril violando la línea continua y no encendió la señal de giro "a la vista del público". Después de eso, el departamento de control de tráfico de Beijing emitió la primera multa a la conducción autónoma de Baidu.
Para Baidu, esta multa es excusable. Después de todo, el automóvil es suyo, el sistema fue desarrollado por él mismo y la persona en el asiento del conductor es Gu Weihao, gerente general de la división de automóviles inteligentes de Baidu. Pero si el vehículo se entrega al usuario, ¿a quién se le debe emitir este billete? ¿Es el fabricante de automóviles el que entrega el vehículo, el desarrollador que desarrolla todo el sistema de conducción autónoma o el usuario que posee el vehículo pero no lo conduce?
La versión de 1949 de la Convención de Ginebra sobre circulación por carretera exige que los conductores "deben controlar sus vehículos en todo momento", mientras que la conducción imprudente generalmente requiere "un control consciente y decidido del vehículo", pero en la conducción automática. , estas reglas no se aplican exactamente.
¿Cómo se aplica esto en la era de la conducción totalmente autónoma?
El profesor de Derecho de la Universidad de Stanford, Bryant Walker-Smith, ha escrito un artículo sugiriendo cómo se podría ajustar la ley para la conducción autónoma, incluyendo la sustitución de la palabra "conductor" para incluir ojos sin ojos en el sentido habitual o ordenador por. orejas. La dificultad para cambiar la ley es que, si bien la ley puede exigir que los humanos regulen su propio comportamiento, no puede exigir que un sistema de inteligencia artificial haga nada a menos que los legisladores entiendan claramente lo que puede y no puede hacer, y cuando se enfrentan a innumerables máscaras tecnológicas. responsable de esto…. Es concebible que con el surgimiento de la tecnología de conducción autónoma, las leyes y regulaciones de tránsito existentes sufran cambios importantes.