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纺织政策法规

王小磊:无人驾驶公交车的现状与展望综述

发布人:万豪娱乐 来源:万豪国际娱乐平台

    

  在新一轮技术浪潮的推动下,城市公交行业正悄悄的迎来一场前所未有的深刻变革。公共交通正处于关键的十字口,大数据、人工智能、5G等前沿技术正在传统公交的运营管理及未来出行方式。在以绿色化、智能化、网联化、共享化为特征的跨界融合浪潮中,引发了对扮演城市公共交通者角色的无人驾驶公交车的重新认识和关注。

  王小磊:高级工程师,中国土木工程学会城市公共交通分会智库专家,曾经任公共交通控股(集团)有限公司电车公司总工程师、BRT公司兼副总经理、公交维修公司总经理、恒通客车顾问、吉尔吉斯斯坦国史德洲(Шыдыр Жол Кей Джи)有限责任公司械师等。

  关于无人驾驶汽车早已不是新鲜事了。理论上无人驾驶汽车就是一个移动机器人,除开汽车的机械部分,无人驾驶汽车基本架构的核心由软件、硬件两大部分组成。软件部分架构由:(Perception)、规划(Planning)和控制(Control) 三个部分组成。是指无人驾驶系统从中收集信息并从中提取相关知识的能力;规划是无人驾驶汽车为了某一目标,而作出一些有目的性的决策的过程;控制是将规划好的动作予以实现。

  硬件部分则由各类(摄像机、雷达、定位等)传感器、车联网以及以融合电控单元为主的执行器。虽然对无人驾驶汽车的研究,可以追溯到1930年代,但在技术方面真正有实质性的突破,是初,在谷歌、苹果及众多著名车企的热情参与下,到4G通信网络出现之后,无人驾驶汽车的热度急剧升高,对无人驾驶汽车投入研究的企业越来越多。自谷歌的无人驾驶汽车上试验之后,抱着对未来汽车市场的期望,科技及车企行业的巨头纷纷推出无人驾驶试验车。

  2) 运营和时间相对稳定,车辆(储能系统和充电系统)可以进行定制化设计和生产,以进一步降低车辆的制造成本;

  3) 在规划运营时,可直接移植类似公交定制化服务及车辆和系统的后勤保障(充电、停车及运维)系统。

  基于上述特点,无人驾驶公交车(以下简称:无人驾驶车)可以相对简化试验条件,更重要的是其运营成本比小汽车低很多,比较容易进入运营市场及大规模发展等一系列特征,所以无人驾驶车的研究热度一直较高。但是,由于无人驾驶车的载客量比小汽车大,对其运行的安全性的将就比小汽车更严格。

  鉴于无人驾驶车上试验的不理想信息接踵而来。整体上,2019年业界看待无人驾驶的态度是悲观的。归纳起来大约有以下四个方面:

  目前无人驾驶汽车仍然以多个传感器来为实现无人驾驶功能提供各种信息的采集,这些传感器对应用场景是有要求的,如:摄像机和激光雷达(LiDAR)工况要受气候、湿度(水)的影响,故而使用中出现了不少的问题。为了人工智能的需要,目前正在进行大量的试,通过获取大量数据,来测试和调整软、硬件对恶劣场景的适应性,如:雨雾、等恶劣天气;以及已知的道在不同条件下(白天、夜晚的高峰交通流)可能出现的各种道及气候变化;对行人、黑夜里移动较快的自行车、城市中因突发事件引起的道障碍等无光源或反射信号弱等场景的识别能力。

  试验虽然有了较大的进展,却尚未达到商业化运营的水平,主要是人工智能似乎对一些从来未发生过的偶发性极强的突发事件场景如边缘事件等的及处理能力,还达不到类似一位熟练的驾驶员的水准,切实可行的、工业化生产的解决径还在探索中。

  2018年3月19日晚间10时许,美国亚利桑那州的坦佩市一辆优步(Uber)无人驾驶汽车,以时速65公里的速度,撞上了49岁推着自行车穿越斑马线的伊莱恩·赫茨伯格(Elaine Herzberg),该事故是全球首例无人驾驶汽车致人死亡的事故。事故发生后,2019年3月4日美国亚利桑那州检察官对这起无人驾驶汽车致行人死亡事件做出判决,裁定涉事公司 Uber 没有刑事责任,虽然现行的法律可以证明,这次交通事故的主要责任人是违法横穿公的者,而非优步公司。但当时车上安全员拉斐尔·瓦斯克斯(Rael Vasquez)的行为被转交给坦佩市进行额外调查。

  2019年11月19日下午1点30分,美国国家运输安全委员会(NTSB,NationalTransportation Safety Board)召开会议,正式公布去年三月份Uber自动驾驶车祸事件的原因。事故发生的前5.6秒,无人驾驶汽车的激光雷达就检测到了伊莱恩,但却将其错误归类为汽车。随后,系统陆续在其他(不动的物体)、汽车、自行车、未知物体等多类信息中摇摆不定,共变更10次识别信息,均识别错误,浪费了大量时间,迟迟无法将其归类为乱穿马的行人。以至于撞到行人的前0.2秒,系统才开始制动。在危及生命的关键时刻,浪费了可以避免事故的5.4秒宝贵时间,不能不让人反思。该事故导致许多原定积极推进无人驾驶汽车的地方以及汽车企业也来了个急刹车,纷纷对无人驾驶汽车的推行表示慎重考虑或者暂停。

  按照公布的资料,无人驾驶出租车每公里的成本在20元左右,虽然这个成本中,车辆本身成本和运营成本各占一半,但在规模扩大和经营模式创新之后,运营成本的控制相对比较容易,而车辆造价就相对困难了。据估算,在原型车上搭载的无人驾驶硬件如:各种雷达、声像传感器、定位装置、以及作为电控单元的处理器等部件的价值就在10万美元(约合人民币70+万元)左右。车辆制造成本居高不下,仍然是无人驾驶车发展的最大瓶颈。

  迫于市场压力,现在每一个激光雷达厂商都说,只要给我多大量,我就能把成本做下来,所以只要技术方案定下来,降成本是一定可以降的。奈何如今无人驾驶车并未形成规模化商业生产,生产数量少的情况下,产品的价格是不可能下降的。另外,车辆制造成本也与传感器的数量有关,即使价格高,减少数量也是会使车的成本下降的。就目前的技术条件,还不能通过减少传感器来降低成本。

  最初,无人驾驶车仅仅是作为一种新的交通工具来研究的,但在城市中试验与运行后,无人驾驶车的运营策略,就成为不能回避的问题。搁置个人会不会直接购买无人驾驶汽车的争论,就算个体还是会去购买,考虑到个人只有5%的时间在真正使用车,车辆闲置肯定是人们所不能接受的,而有效利用其它95%的最可行的方法就是将车加入共享出行网络。随着共享经济的普及,共享出行的方式开始逐渐得到出行者的认可。无人驾驶车所具有的便捷、环保、高效率等诸多优势的也吸引了公交经营者。如何降低系统的运营成本,成为无人驾驶车发展的障碍之一。为此,把无人驾驶车融入共享出行的平台的思开始在业界逐渐形成。

  仅就可靠性而言,技术是可以永远恒定的,而人类永远存在不确定性。研发无人驾驶汽车的初衷,就是希望通过以技术为主导的交通意识,取代人类那充满不确定性的交通意识,从而提高交通整体的安全性和通行效率。就目前而言,虽然无人驾驶汽车技术还有许多瑕疵,但技术是在不断发展的,相信在不远的将来,无人驾驶汽车所产生的效益都将远胜于由人类交通意识所产生的效益。

  进入现今的第四次工业年代,汽车的设计、生产已经开始与IT技术结合,特别是在汽车上使用了CAN和电控技术之后,汽车生产的主机厂就与从事IT技术的各类科技公司的关系密切起来。车辆生产已不仅仅是主机厂的问题,从电动汽车进入产业化开始,直到目前的无人驾驶汽车,已经把车辆生产的主机厂与各类科技公司在一起。在目前无人驾驶车研发的关键时期,城市基础设施(如道、交通标志等)、数据通信(如5G、6G通信、网络等)、公共交通运营(如:共享出行政策)等,以前看似与无人驾驶车技术似乎关系不大的因素,也开始成为直接影响其发展进程。

  因此,无人驾驶车的发展就不是光靠主机厂与科技公司能够解决的问题,需要掌握市政工程建设的加入进来,组成“主机厂+科技公司+”三位一体。这其中,主机厂负责整车设计、集成、性能测试,包括将车辆交付给运营公司之后的售后、保养及质量的优化等;科技公司负责无人驾驶、软件功能、场景功能的定义,自动驾驶系统的开发测试,部署之后的车队管理、搭载乘客的运营方案以及道基础设施与车辆配合的车协同方案。则需提供相关的法律、法规、政策,提供智能网联测试场、合规载人测试的牌照,并投入资金源进行城市基础设施的建设,使道能够配合无人驾驶车为出行者提供服务。有了主机厂、科技公司、三位一体的协调配合,才能加速无人驾驶车的研发进度。

  只有适应法律的技术创新才是科学合理的创新。无人驾驶车想要真正实现落地,除了技术层面的壁垒外,国家的法律和监管也是必须突破的壁垒。因为传统的交通法律体系都是以人类驾驶员为主体建构,各种责任规则以及保险制度都是围绕人类驾驶员来设计的。无人驾驶车的技术走在了和法律之前,但涉及人类的安全无人驾驶技术不能忽略法律规范,只有在法律层面确定了无人驾驶技术的地位和相应的法律责任,才有可能实现其后续的市场化。

  然而,相比于无人驾驶车应用技术不断取得突破,相关配套规章制度调整较为迟缓,难以在如今的第四次工业大潮中发挥规范作用,无法使新技术与公共安全的关系得到有效平衡,相当于给新技术的发展套上了法律的桎梏。因此,无人驾驶技术发展与伦理的进步,应是一个互相发展、互相适应的过程,而不是技术与法律的博弈。无人驾驶最终会以一种更加完善、成熟的形式落地。正如当初汽车诞生之初,因为速度过快而频遭,随着红绿灯的设置、交通规则等法律法规的健全,汽车最终消除了社会的种种顾虑,成为人们普遍使用的出行工具。因此,发展无人驾驶车应从“技术+法规”两方面入手。如果没有法规的配套,无人驾驶车就会因为人性而停摆。而如果过分的迎合落后的观念,无人驾驶车最多算是智能,而远非高效。

  如果要让无人驾驶车变得更智能,没有基础技术的性突破,要让其不断的学习和、积累数据,就必须给无人驾驶车加装传感器,并输入一幅幅地图,势必使无人驾驶车的成本居高不下,因此,减少各种车载传感器无疑是降低无人驾驶车制造成本的最佳途径。由于V2X内容涉及:V2V(车辆到车辆)、V2I(车辆到基础设施)、V2P(车辆到行人)和V2N(车辆到网络),将无人驾驶车与周边车辆和各类边单元(RSU ,Road side unit)、云端等进行直接连接。

  能够把所有车辆、道基础设施等都在一个公共频段上将各自的、意图等信息出来,就可以让无人驾驶车更快速周边并做出响应。持续的研究与试验已逐渐,如果通过在城市基础设施的建设,最终建立起一个智慧城市的多元化生态,这个多元化的生态中具有适宜V2X使用,并为其提供所需要的数据及通信的系统,能够提高无人驾驶车辆行驶的安全性能,或许是解决“边缘驾驶”问题的一个途径,使减少各种车载传感器就成为可能。所以,无人驾驶车这个“聪明的车”的运用与发展并不只是其车本身的问题,应与城市基础设施智能化中“智慧的”的建设同步,而“聪明的车+智慧的”的方式可能是无人驾驶车研发的最佳途径。

  最近关于公交车载客率下降问题讨论比较活跃,虽然其原因是多方面的,但在很大程度上与共享出行的关系比较密切。试想:在一座稍远距离出行有轨道交通、近距离出行有各类共享交通工具的城市中,传统公交车的吸引力下降应该是必然的。如果有可以乘坐8-10人的无人驾驶车,担当起公交车的角色,在大运量的干、支线交通之间接驳,它可以比较完美的为出行者解决最后一公里的困境。另外,随着“夜间经济”的兴起,夜间对公交的需求开始出现上升的趋势,各大城市基本上都已经普及通宵公交车,但这种公交方式的运营成本常高的,如果用无人驾驶车来担任通宵公交车,甚至可以通过手机联系,实现门到门的服务,以非常高的效率和相对低的成本,能够去实现一部分人的个性化出行需求。无人驾驶车的高效、低廉、个性化服务,将为传统公交的运营创新提供最有力的支持。

  无人驾驶车作为汽车与信息、通信等产业跨界融合的重要载体和典型应用,是全球创新热点和未来产业发展制高点及跨界融合典范,在其领域的是丰硕的。尽管这位轮式机器人现在还有许多不尽人意之处,而且还有诸多连带的问题如:电动车的车身技术、储能、充电、驱动以及车险、城市基础设施研发、城市规划等一系列的无人驾驶技术之外的不确定性。但对重构未来的公交出行,特别是对公交运营创新有着巨大的吸引力,在这场由人工智能引领的第四次技术中,就无人驾驶车而言,并不仅仅是取消驾驶员,更重要的可能是将改变传统的经营和思维方式。

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