第79章不用大数据就搞不好自动驾驶技术

就这样,江明在京都住了下来,专心地搞自动驾驶技术。

硬件是一方面,最主要的是软件,核心问题,是软件的策略问题。

别看只是最简单的摆渡车,但是团队搞了接近一个月的时间,进展还是缓慢。

不知道第几次的项目会,会上,针对项目的进展,进行了商讨。

“按照我们的计划,是采用纯视觉 激光雷达的方式,生成模型,然后使用软件对人物和物体进行标定,进而达到自动驾驶的目的。”

秦如雅这样说道。

“这也是目前夏国自动驾驶圈内,比较通用的设计方案。”

秦如雅继续补充。

“策略方面,是以纯视觉为主,进行快速的标定,识别马路上的标线。同时利用激光雷达,对目标进行进一步的确认。”

有一个女孩子说道,江明也认识这个女孩子,名叫张茹,是自动驾驶团队的成员,主要的程序员。

因此,张茹对于其中的逻辑,很是关注。

“为什么不能同步进行呢,就是纯视觉感知和激光雷达同时进行建模标定,结果一致后,再执行动作。”www.

秦如雅问道。

江明有点理解了,按照张茹的方案,纯视觉是主力,激光雷达只是辅助,双方算是互补的功能。

至于秦如雅的方案,是将两种器件,单独地进行感知,然后由系统进行判断,并给出最终的行动。www.tcknh.com 侠客小说网

类似于一种竞争的关系,谁识别得多,谁上。

“秦主任,是这样的,两种方式并行,理论上是没问题,但对于系统的处理速度要求实在是太高了,处理不过来的。”

张茹说道。

“而且,策略方面很复杂,并发运行,BUG可能会很多,有点得不偿失。”

张茹继续补充。

秦如雅考虑一下,没有继续说话,算是认可了张茹的话。

另外的话,就是大数据方面,还是需要秦主任您多协调,我们需要足够的服务器,用于传输云端的数据。

实时数据方面,需要您与客户进行沟通,最好能够上5G信号,这样数据的延迟会更加的低。

张茹将自己的要求,逐项的列出来,要求秦如雅进行解决。

看着张茹提出的数十项问题,江明不得不感慨,自动驾驶技术,没有自己想象中的那么简单。

其背后,是一系列的技术支持。

5G信号的保证,远程服务器的部署,数据库的搭建,以及管理端页面的开发,等等都是摆在众人面前的难题。

更不用说自动驾驶技术方面神经网络的培养,更是需要海量数据的支持,没有足够的资金,是想搞也搞不成。

这还是几辆车,要是几万辆,几十万辆,需要的资源那是海量的。就是一个大型的数据中心,就能把一般的企业拖垮。

所以说,自动驾驶虽然是未来的发展方向,但是一般的企业,还真玩不起。

至于硬件方面,刘铭也提出了一些问题。

主要是传感器方面的问题,激光传感器的精度有点差,满足不了要求。

另外的话,就是摄像头,在夜间表现不佳,需要更换。

说起来更换简单,但是各种的验证工作,要重新做。种种的事情很多,江明在其中也是忙个不停。

“哎,张工,咨询你个问题。”

江明拉住了张茹,开口问道。

张茹是一个短发的女生,虽然看起来文文弱弱的,但是做起事情来,那是丝毫不马虎。很明显,是受到了秦如雅的影响。

知道张茹在自动驾驶技术软件方面是主力选手,江明怎么会放过这个机会,主动开口问道。

“你说。”

张茹的话,短小精悍。

“就是在软件的判定方面,有什么特别的策略吗?”

江明说出了自己的疑问。

“具体是哪方面?”

“就比如说,一个传统的问题是,当知道必然发生交通事故的时候,是让车辆选择什么目标去撞呢?”

“是选择儿童,还是成年人?是否所谓的老弱幼残会有特权?”

江明提出了自己的疑问。

虽然这个问题看起来有点可笑,但却是自动驾驶技术必须面临的。

这个问题,和人工智能是一样的,道德问题面前,是最大限度地减少损失,还是选择最优的方案。这是两种不同的结果。

在驾驶圈,有一个所谓的让速不让道的说法。

交通事故中,面临不可避免的撞击,在保证自己合法的前提下,尽可能地降低车速。而不是选择紧急打方向,尽可能地避开对方的车辆。

这个选择的前提是你的驾驶是合法的,对面是违规的。

现实中这种问题很常见,明明是对方逆行或者不按交通标线行驶,为了躲开对方,你紧急进行避让,产生了违规。

这种违规造成了此次的事故,那么不好意思,这种责任在于你。

这就造成了,最开始违规的那个人,拍拍屁股走人,留下好心的一方,在现场处理交通事故,又赔礼道歉,又赔钱。明年的保费还上升,着实的出力不讨好。

如果出现了人员的伤亡,搞不好还要看守所几日游。

这种很现实的问题摆在前面,不得不考虑。

江明想知道,以软件工程师的思维,如何处理这个问题,是否有相应的机制。

只是张茹的回答,有点让江明有点摸不着头脑:

“为什么要让软件进行判定呢,这种事情,软件判定不了。”

“软件中的策略,在面临可能的撞击时,首先的措施是降低车速,在尽可能短的时间内,将车速降下来。”

这一点,江明可以理解,甭管什么交通事故,车速没有了,相应的损伤就会降低很多。

“第二点,是在不妨碍对方的前提下,进行有限范围的避让。”

这一点也可以理解,就比如说你已经检测到对方可能撞到你了,传感器又检测到,四周没有车辆,可以通过避让避免这次交通事故,那么自动驾驶的车辆,还是会避让的。

当然,这种避让,有着诸多的限制条件,比如说速度,对方及侧面的障碍物等,综合下来进行判断的。

避让的前提是,不会造成次生的事故。

“然后呢?”

张茹说到这,就停止了,江明追问道。

“没了,就这些了。”

张茹说。

“所以说,软件只会根据条件进行判定,不会管具体的目标,甚至于能不能撞上,也不清楚?”

江明总结了一下,然后说道。

“是这个道理。”

张茹点头同意。

通过与张茹的交谈,江明大体明白自动驾驶技术的逻辑。

条件满足了,自然会做出动作,至于这个动作可能产生的后果,和逻辑之间没有因果关系。

至于所说的老弱病残是否有更高的权限,更是没有这个道理。

“这种动作的执行,单纯地靠这些外部条件,会不会有问题啊?”

江明开口问道。

“不单单是外部条件,会有很多的条件进行判定的。像车速,道路标线,天气情况,车距等情况,都是判定的条件。只有当所有的条件都满足后,方能触发系统的操作。”

张茹解释道。

“那如果说在雨天、雾天这类能见度比较低的环境下,是怎么判断的?”

“一般而言,自动驾驶系统,都会对传感器进行自检,只有自检满足要求,方能启动自动驾驶功能。”

“针对能见度比较低的使用环境,一般而言,我们对这种工况,都是进行特殊优化,基本上影响不是很大的。”www.

“但如果确实基本的采集信息无法满足要求,那么自动驾驶功能,将会被停止使用。这个时候,就需要人工进行接管。”

“当然,针对恶劣环境下的工况,自动驾驶技术,会采取包括减速,加大采样点等措施,保证安全驾驶。”

“这么说吧,在恶劣工况下,自动驾驶系统的传感器,比人眼更加的灵敏。相应地,反应速度,比人工驾驶更加快。”

好家伙,听到张茹的话,江明算是明白了。

张茹表达的意思很明显,自动驾驶无法开启的时候,人就更不行了。

“实际上,在能见度较低的情况下,更应该担心的是手动驾驶。因为,基本上都是手动驾驶,撞上自动驾驶。”

张茹悠悠地说道。

好吧,江明有点不服气了,最后还是人拖了后腿?

“不对啊,我看现在的自动驾驶,都笨拙的很。基本上都停留在自动泊车,或者高速自动驾驶,距离闹市区自动驾驶的程度还远得很。”

江明不服气地说道。

确实是这样,现在自动驾驶技术,更应该被称为半自动驾驶技术,也就在停车场自动泊车的时候,或者没人的时候,规划个线路,让车自己出来靠谱。

其他的时候,更多的是一种辅助功能。处于弃之可惜,用之无用的程度。更有好事者声称,现在的自动驾驶,更应该叫做智障驾驶。

炫技成分居多,实用功能太少。

虽然有点夸张的成分,但也足以见得自动驾驶技术在消费者眼中尴尬的境地。

“哎,这也是没有办法的事情。”

张茹幽幽地叹道。

“夏国内自动驾驶的环境不好,很多的技术不好施展。而且怎么说呢,自动驾驶技术是要积累的,不是你今天投资多少钱,明天就会出成果的,需要持续地用大数据喂算法,让算法与实践更加地接近。”

“这么说吧,自动驾驶技术的程序不是很难,但是要想将其训练出来,培养成符合司机习惯的系统,那需要的数据就不是一点半点了。”

说到这,张茹似乎在为自动驾驶技术的前景感到担心。

要知道,他们这些小的科研院所,虽然有一定的资源,但是远没到调用海量资源的程度。

这也就注定了,他们只能小打小闹,要想真的与大公司进行对抗,那太难了。

没有数据,简直是巧妇难为无米之炊啊。

“难道说不用大数据,就搞不好自动驾驶技术?”

江明问道。

“也不是说搞不好,只能说非常难,难到基本上不可能成功。要知道,现在行业内,都是通过大数据去训练算法的。”

张茹虽然没有给出完全的否定,但是按照其观点,和不可能也差不多了。

“那我们这次要做的智能摆渡车项目,不是也没有大数据吗?”

江明好奇地问道。

“智能摆渡车,只在有限的范围内进行运行,不需要那么多的数据。当然,虽然不要那么多的数据,但也是相对的。实际上,当地的道路数据,我们已经采集完了,使用这些数据来训练,勉强够用。”

张茹解释道。

哦,江明明白了,敢情智能驾驶技术,不是你的程序和策略有多厉害,关键是有好的模型和海量的数据。

以前江明就听说过,人工智能时代,大数据值钱。现在看来,确实是这个道理。

但是不用大数据,就搞不成自动驾驶技术吗?

对此,江明是心存疑虑的。

大数据可以训练模型的行为,可以将以往的地图数据导到数据库中,供系统进行查询。

这些数据虽然详实,但是怎么说呢,毕竟是以往的数据,也只能参考。真的要系统完全根据这些历史数据做出判断,却也是有失偏颇的。

实际上,自动驾驶系统,最依据的还是车辆的眼睛,也就是视觉摄像头。

这就跟人一样,通过眼睛感知外面的世界,然后大脑再进行分析,最终做出判断。m.

现在的自动驾驶技术,虽然视觉感应很完善,但是怎么说呢,模型的建立还是差很多。

这就导致,自动驾驶系统过多的依赖以往的经验,而不是通过模型的数据进行判断。

现在的情况是,自动驾驶系统往往在标线清楚的高速公路上,和快速的国道上可以运行,真到了车水马龙的市区,就识别不过来了。

过于复杂的环境,为视觉感应后的模型建立设置了障碍,让人工智能不是那么智能。

自动驾驶技术,相比于以大数据作为支撑,江明更相信更好的模型,更加纯粹的视觉感应。

当然,这种模型,很难,如何建立这种模型,江明现在还没想好。(suya/66/66037/ )

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