在城市自动驾驶面临技术、法规等一系列现实困境之后，高速道路被视为高级别自动驾驶落地的另一个潜在落地场景。百度投资狮桥，蔚来联手G7、普洛斯，以及苏宁和智佳科技的合作，都指向高速干线运输。
高速所拥有的标准道路设施、相对可控的路况等条件造成一种认知，即高速自动驾驶的技术实现门槛会更低。但是近期，货运无人驾驶初创公司图森未来则提出了一项更严格的技术指标，该公司COO侯晓迪向钛媒体透露，在高速道路中，图森未来的有效感知距离可以达到米左右。
“我们的米感知不是看到一个点，是能够有效地识别，能看清楚一千米外物体的位置和速度、车辆的类型，以及行为轨迹和它的未来接下来要做的动作。”侯晓迪说。而且相比于激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器全副武装的Waymo、通用等公司，图森未来的米感知技术主要借助摄像头，而并未用到激光雷达。
从数据上看，这无疑是一项令业内震惊的成绩。毕竟在感知环节中，激光雷达、摄像头和毫米波雷达三项主要传感器的感知距离都在米以内，而谷歌旗下的Waymo一向被视为无人驾驶界的技术领头羊，其所能实现的感知距离也仅为米左右。
图森未来向钛媒体提供的米感知Demo
感知是自动驾驶技术中的关键环节，就像人体的眼睛、耳朵和鼻子，从外界获取信息从而决定人体或者自动驾驶车辆的决策和行为。感知能力越强，决策和行为的结果无疑会越精确，而投射在高速运行中的自动驾驶汽车中，其带来的无疑是更安全和更高效。
福布斯在报道图森未来突破米感知距离时，曾评价道“这可能改变游戏规则”。那么，图森未来是如何实现的？
算法突破和软硬件融合
从常理来看，摄像头要实现超远距离感知并没有什么技术难度，用摄像头甚至能做夜空拍摄。
但是，从自动驾驶的角度来看，“看见”和“感知”都需要有效，即对自动驾驶的决策而言有参照价值。
“在自动驾驶中，感知不只是‘看到’就够了，还需要对行车环境中的物体进行测距、速度测量、分类、跟踪。”侯晓迪向钛媒体表示，“所以，不断突破感知距离极限，远没有大家想象得那么轻松。但是，也不是无法实现。”
据侯晓迪介绍，图森未来突破米的感知距离，主要归因于在过去一年内，公司在算法以及一系列软、硬件层面的技术突破，而不是简单地依赖于更优质的硬件供应商。
视频为图森未来在美国所做的路测实拍，近20分钟行程，全程安全员无接管
“这不是一个技术瓶颈，这是一堆技术瓶颈。”侯晓迪说，“首先摄像头的架子需要重新设计，它的属性不够好，做不了这种超远感知，其次，还需要对镜头、摄像头本身进行设计，此外，还需要多摄像头的数据同步、多传感器的融合，甚至各种算法的融合使用等技术叠加，才能实现感知距离的突破。”
侯晓迪也表示，之所以能够实现米的感知距离，是因为在此之前对摄像头模块、CPU设计做了一定余量，现在是将这些模块的性能挖掘到了一个极限程度。
一位视觉感知从业者向钛媒体表示，“在计算机视觉中，一切都是准确率的问题，是一个从0%到%中间的一个数字，做到米是可能的，2千米、3千米都有可能，就是准确率有多高的问题。”
而关于米感知的准确率，图森未来方面表示，暂无准确率相关的数据可提供。
据悉，受限于摄像头作为关键传感器，图森未来米的感知距离主要在白天实现，而夜间条件的远距离感知则有望明年揭晓。
米感知必要吗？
感知距离的提升无疑需要更多研发投入和硬件成本，那么从主流的米感知水平提升至米是否有必要？
对此，图森未来COO侯晓迪告诉钛媒体，做到米是考虑到高速行驶中，大型货车的刹车性能与轿车完全不同。
“卡车的极限刹车距离需要多米的时候，而且卡车的稳定性非常差，地面的起伏，地上的小石子，都可能导致卡车进行极限刹车的时候，导致失控状态。”侯晓迪说，“这就要求卡车的安全驾驶距离不是米起，至少是米起。”
据了解，在美国卡车每秒钟运行的速度大概是30米，而卡车完成一次换道大概需要10秒，也就是说，米的距离也仅够一次卡车变道，如果加上司机的提前观察，花费的时间必然超过10秒。
那么为什么不是米？侯晓迪表示，图森未来也曾经考虑过做到米就向外界公布这一成果，但是实际观察之后发现，米还是没能让自动驾驶卡车做到更自如地行驶。
侯晓迪描述了这样一个场景：在美国的法律中，如果卡车在右道行驶，而紧邻的紧急停车道上停了一辆车，由于卡车的宽度，经过时会对旁边车辆造成安全隐患，因此卡车要么减速，要么提前换道。
“这个时候米的感知距离是不够的，换道通常需要10秒，也就是超过米，如果左侧车辆很多，换道时机不佳，需要的时间就更长。”侯晓迪说，“那么这个时候就需要刹车。而刹车对卡车是致命的，通常数据是，一脚刹车的能耗成本在20元左右。所以综合来看，卡车的感知距离应该更远，让卡车有更多时间去做决策。”
官方信息显示，图森未来成立于年，至今获得8万美元融资，投资方包括知名芯片公司英伟达。
图森未来正在中美两地推寻求货运落无人驾驶的落地场景，今年4月，图森未来公布了其港区内集装箱卡车车队自动驾驶演示视频，宣布正式进军港内集装箱卡车自动驾驶运输市场。
而在高速公路场景方面，图森在美国亚利桑那州部署了将近15台无人卡车，主要研发“仓到仓”的自动驾驶技术，即从一个货仓行驶至另外一个货仓，行驶场景主要为高速公路。据侯晓迪介绍，到明年年底，公司在美国的无人驾驶测试车队将增长至台车。
在侯晓迪看来，无人驾驶货运领域的竞争关键仍然是技术，成立多年的公司已经在测试里程和技术储备上有了壁垒，而且在产业链的合作上，与供应商和运营方的合作上也建立起排他合作，“从这个角度来看，在无人驾驶领域，从现在入场真正想做一件事，已经有些晚了。”（本文首发钛媒体，作者/李勤）
转载请注明：http://www.0431gb208.com/sjszlff/1365.html
