自动驾驶汽车需要与交通控制设施协同发展

自动驾驶汽车需要与交通控制设施协同发展

文 官阳

无人驾驶汽车，现在是个很时髦的概念，很多互联网巨头趋之若鹜，但对于汽车制造和交通行业来说，声音要冷静得多，个中原因，与大家对最基本的驾驶任务的构成与要完成这一任务的技术需求的认识角度有明显差异有关。

简单来说，互联网公司考虑更多的是导航等数据整合问题，交通工程界考虑更多的是车辆控制问题，而驾驶任务的构成有三要素：控制、指示、导航，并且缺一不可。要在保证安全的前提下，实现汽车的自动驾驶，第一关并不是导航，而是控制！这一点有多难？看看现在有实用价值的无人飞机的地面指挥平台有多庞大，就可以看出些端倪了。

“自动驾驶”分为四个层级

目前，国际上通常把“自动驾驶”分为四个层级。第一层级，车载智能系统的辅助驾驶。在定速巡航、限速、保持车道、防止侧滑、保持车距等方面，实现初步功能以减少驾驶人的劳动量，提高驾驶人的判断效率，减少驾驶人犯错误的机会等。在这个层面，智能系统不影响方向盘，只是通过声光电和制动传输等，达到辅助提示和车速影响功能，比如一些高档车辆已经安装的车距预警和辅助自动刹车系统；第二层级，通过驾驶环境对方向盘和加减速中的多项操作提供驾驶支援，目前很少有车辆装配。这一支援系统可以小幅度影响方向盘，在一些特定的紧急状态下辅助完成避让动作等，比如特斯拉就是这种车辆的典型代表；第三层级，在有特殊保护措施的封闭道路上实现点对点的无人驾驶；第四层级，根据导航数据从A点到B点之间的全开放道路的无人驾驶。从以上这个四个层级的划分，我们就不难理解这里面的工作量和要实现的改善有多少了。

目前，在部分高端汽车上，第一层级的功能正在陆续实现，而这种功能的实现也对我们的交通控制设施的设置水平提出了更明确的要求。伴随着人工智能识别技术的提升，我们有理由相信交通控制设施在技术、制作、施工、维护等方面，都会有更高的标准和要求的。

汽车可以读懂的道路（ROADS THAT CARS CAN READ）

2011年，为了配合汽车自动驾驶辅助功能的研发，瑞典政府在欧盟范围内领导资助了一项专项调查和预测研究“ROADS THAT CARS CAN READ”（汽车可以读懂的道路）。这项调查研究是由欧洲道路安全评价机构承担，旨在推动未来10-20年时间里交通控制设施和汽车厂家之间的技术互动。而调查报告提出的重点，就是机动车的自动驾驶功能需要识别的最基本元素是交通控制设施，特别是标志标线。如果标志标线的外观无法统一，内容和含义无法一致，将导致机动车智能系统的识别困难，尤其是在颜色、工艺、呈现力的稳定性上，标志标线的加工质量和施工水平需要有更高的要求和标准。该报告还指出出了一系列问题，其中包括欧盟国家一直以来所遵守的1968年维也纳协定，标志标线的基本原则是一致的，但是因为工艺和材料的问题，甚至很多与安全直接相关的标志，只用肉眼观察就都发现很多差异，比如字体、颜色、边框的粗细、反光的质量等等。材料和工艺都需要进一步统一和优化，以提高机器识别的效率。

欧洲“汽车可以读懂的道路”资讯报告的封面

车载人工智能系统的发展

车载人工智能系统，需要识别的首先是驾驶人必须看到的那些内容，而驾驶人最需要看到的，就是道路上的交通控制设施和危险因素，而且很多危险因素也是由标志标线来呈现和突出的，这也就是标志标线要形式上的统一，以提高视认效率和传递信息清晰准确的原因。在没有自动驾驶系统之前，这些因素完全依靠驾驶人的判断力来实现。换个角度来讲，在交通控制领域，最持久、最致命的系统不是大家所看到的那些炫酷电子技术，而是可以改善驾驶人感知质量、提升驾驶人处置能力的标志标线。从这个角度分析，我们就会发现未来车载人工智能系统的最基本的识别技术，是画在路面上的各种标线，矗立在路边和路上方的各种标志。智能识别系统，将通过识别技术处理标志标线提供的信息，并与标志标线产生互动，而标志标线的色彩与形式的稳定性，也就是属性和内容的显示能力，将决定机器识别的能力与效率。道理很简单，人工智能要能通过道路两侧准确的标线数据，才能获取行进线路的横纵坐标，进而提供给车辆的大脑执行“保持行车道”的基本操作。那种认为依靠卫星定位就能保持车道的观点，是对GPS系统和交通控制技术不熟悉导致的，GPS有精度和信号频率的限制，美国军用GPS的精度大约1英尺，民用约10英尺，军用信号频率保密，民用的每5秒才一个信号，对机动车而言，时速60公里时，5秒钟已经83米多了。

所以当我们探讨无人驾驶汽车变为现实的进度时，只要看看我们脚下的标线、路侧的标志，观察我们道路上的交通控制设施的设置水平，比如有没有断头的标线、混乱的行车道指引标线、新老标线重叠错乱，在下雨天是否能看到的标志标线，在夜间是否能清晰地看到交通设施，我们大概就能判断出无人驾驶汽车的到来还有多远了。概括地说，如果我们的交通工程界还处在纠结于标线质量和重要性的阶段，自动驾驶的实现，路何其远也。