全球最大规模自动驾驶测试开启:100辆汽车同时上路,L2就够用了

站长资讯 (19) 2022-11-20 20:33:18

当100辆具备辅助驾驶功能的车辆同时上路,会对实际交通产生怎样的影响?

美国就进行了一项目前为止最大规模的开放道路测试,100辆自动驾驶汽车,在一条路上启动。

这是由范德比尔特大学(Vanderbilt University)和其他几所大学组成的联盟 “Circles” 一手策划的,他们联合日产(Nissan)、丰田(Toyota)、通用汽车(General Motors)与田纳西州交通部(Tennessee DOT)共同启动了这个测试。

来源:Circles consortium

具体时间是,11月14日至11月18日的上午5点到上午10点半,在一段有4英里长的I-24公路进行测试。

在这条公路上行驶的,并不全是他们布置的自动驾驶汽车,这些车辆会和现实中的正常车流相结合,每天大约有175000辆汽车通过。

01

为什么要搞这次测试?

你遭遇过“幻影堵塞”吗?

这个词最早是由麻省理工大学电气工程与计算机科学系教授Berthold Horn提出并试图解决的。幻影堵塞指的是,我们通常与前车保持最小的空间与时间差,进行“紧紧跟随”。

这就导致每次刹车,都有可能造成幻影堵塞,甚至我们本身也会是幻影堵塞的成因。

所以遇到没有明显原因(比如车祸)的临时堵塞时,很有可能是由于人类驾驶行为发生的堵车。

这次测试的目的,就是想知道自动驾驶汽车对实际交通的影响,这些自动驾驶汽车是否可以减少人为造成的交通拥堵。

这也是CIRCLES联盟提出的一种观点,他们认为幻影堵塞会导致不必要的交通拥堵和能源浪费,而使用自动驾驶汽车技术和专门设计的算法,是可以减少或避免这种幻影堵塞。

来源:Circles consortium

CIRCLES联盟,是由加州大学伯克利分校牵头,联合范德比尔特大学、亚利桑那大学、天普大学、罗格斯大学卡姆登分校共同组成的团队,这个团队有5名主要研究人员和35名不同学术背景的学者。

这个联盟致力的目标,是改善未来的交通,推动人工智能、仿真、交通工程和车辆技术在人-车混合交通环境下的融合。

所以这次的测试是带有自动驾驶功能的车辆和现实车辆相混合环境下进行的,“每隔一段时间就有一辆车是我们的,这些车辆将打开他们的自动巡航控制系统。”加州大学伯克利分校的 Alexandre Bayen 教授说,“我们想要展示的,是这种协调可以实现整体更好的交通流量。”

他们认为这可能会改变交通现状,减少令人沮丧的幻影交通拥堵,在此之前,从他们做过封闭道路测试,已经证实了这是想法是可行的。

02

低等级自动驾驶足够缓解

接受测试的车辆有日产Rouge、丰田RAV4,也有凯迪拉克XT5。在这场测试中并没有使用驾驶技术水平较高的车型,而且基本都是燃油车。

来源:TDOT

这也对应了这次测试的研究目标:评估配备自适应巡航控制(ACC)的车辆对交通顺畅的影响,从而提高当地所有汽车的燃油经济性。

也就是说,测试团队认为,只用L2级别的辅助驾驶技术,就足以改善道路上的车流情况。

在他们看来,虽然高等级的自动驾驶是重要的进步之一,但是随着这项技术的发展,人们也会对其安全性,如何落地存在担忧。

来源:特斯拉

所以,他们认为低等级的自动驾驶技术不一定就会被抛弃,低等级自动驾驶更适合现在的实际情况。同样可以达到缓解交通堵塞,节省能源的目的。

那么为什么会选择这条道路进行测试?

来源:Circles consortium

纳什维尔的I-24路段被命名为“I-24 MOTION试验台”,其存在的意义,就是为了在高速公路交通中测试先进的交通管理和自动车辆技术。

其配备了超过300个4k的摄像头传感器,覆盖了整条路段。这些高精度传感器分布在高速公路路段。

通过范德比尔特大学开发出的人工智能轨迹算法,可以以每秒30次以上的测量速度提供车辆位置。尖端的3D图像处理则可以识别每辆车的足迹,以达到极高精度的轨迹数据。

来源:Circles consortium

在此之前,这个团队已经进行了小规模的测试,他们在共有20辆车的封闭路段上进行测试,结果发现只需要一辆自动驾驶汽车就能够影响整个小组的驾驶速度,这也缓解了经常导致交通堵塞的走走停停的状况。

来源:Circles consortium

由于配备了人工智能的汽车对其他司机产生的连锁反应,研究人员测算出,在与平时的交通堵塞中驾驶相比,它们节省了相当大的燃油。

而这次测试,将决定了研究人员是否可以确定,小型实验带来的交通改善可以在更大范围内复制,来证明自动驾驶汽车可以缓解“人为造成的交通堵塞”。

从这几天的实际效果来看,他们基本可以判断,自动驾驶汽车可以缓解交通拥堵。

范德比尔特大学认为,他们的研究可能会影响参与研究的汽车制造商未来推出的汽车。而且毫无疑问,参与这次测试的汽车制造商可以利用这项测试来观察自己与和竞争对手的汽车在现实交通中的行驶情况,并且很快就能实现对自动驾驶功能的重新审视。

03

自动驾驶越高级越好吗?

这个低级别自动驾驶就能完成的测试,和目前L4企业集体遭遇寒冬形成鲜明对比。

2017年,人们对自动驾驶技术追求达到顶峰,投资行业也掀起一股热潮,过去几年里,麦肯锡数据显示,投资者们为实现自动驾驶的梦想已投入超过1600亿美元。

但当下,真正意义的自动无人驾驶的落地仍面临不少障碍,比如无人车难以商业化量产、不能上牌、不能去掉安全员等,还有一个关键问题,那就是事故责任难以认定。

特别是今年以来,L4自动驾驶企业倒闭、估值缩水、股价暴跌、业务收缩等负面新闻从未间断,自动驾驶开始遭遇前所未有的质疑。

自动驾驶分为L0-L5,其中,L1、L2级别为辅助驾驶,L3-L5级别为自动驾驶。

目前乘用车量产车型已实现的自动驾驶功能主要集中在L2级别,如市面上常见的特斯拉FSD、小鹏的NGP等等,都已经实现大规模应用。

来源:Argo AI

从目前来看,L4落地显然有些困难,“争4保2”便成为企业活下去的最优解。

在此之前,放弃自家自动驾驶企业Argo AI 的福特也表示,“当下对于福特来说,开发强大且具有差异化能力的L2+和L3级自动驾驶系统更为重要。”

激光雷达巨头Luminar的创始人奥斯汀·拉塞尔(Austin Russell)也给出落地时间,要实现自动驾驶,首先要打造出足够安全的驾驶辅助工具,而这个过程,至少还需要十几年。

当然,对于一些物流或者长途货运运输这些固定路线,道路因素单一的场景,高等级自动驾驶确实是一个不错的选择。

来源:Aurora

而对于乘用车来说,如果短期内难以看到L4商业化落地的可行性,不如转过头来集中资源去做低等级自动驾驶的研发。

比如,特斯拉的竞争对手——被誉为“特斯拉杀手”的美国初创新势力车企Rivian和Lucid,他们就正把精力集中在研发更先进的驾驶员辅助系统上,这些系统仍然需要驾驶员的参与和人为控制,比如时刻注意方向盘和踏板。

这是明智的做法,不丢人。事实上,已经有不少高阶自动驾驶的玩家开始“降维”到量产车型,从L4向L2级别转型,比如国内自动驾驶初创公司文远知行和宏远智驾。

CIRCLES 联盟的这场自动驾驶测试,其意义或许已经不仅仅在于改善车流拥堵情况和节省能源,更大的意义在于让全世界的自动驾驶企业意识到,不必急于研发高等级的自动驾驶技术。

其实低等级自动驾驶的风景,也不错。

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