奇點汽車黃浴博士談無人駕駛：Deep Learning在自動駕駛領域的應用

近日，全球計算機視覺和人工智能領域的頂尖科學家、奇點汽車美國公司總裁黃宇博士在上海大學發表了題為“自動駕駛的深度學習”的精彩演講。黃博士表示：“自動駕駛是一個具有挑戰性的自動智能應用領域，許多研究對于實現汽車的自動駕駛是非常必要的。”黃宇博士是百度美國研發中心的自動駕駛高級軟件架構師，也曾在英特爾總部、三星電子美國研發中心、華為，湯姆森和許多其他知名跨國科技公司，在人工智能領域擁有豐富的經驗和獨特的見解。黃宇博士曾說過，“汽車時代的未來是智能汽車。”在本次講座中，黃宇博士就自動駕駛的技術算法、市場前景、價值以及未來規劃等進行了深入探討。圖1：在硅谷工作多年的黃宇博士切身感受到，自動駕駛作為近年來變革的核心驅動力，正在加速汽車行業的智能化。他表示，隨著人工智能和深度學習技術的成熟，由此衍生出的自動駕駛技術不僅是當前全球汽車和智能交通的發展方向，也是各大車企爭相搶占的戰略高地。自動駕駛作為汽車行業未來轉型升級的重要方向，其背后有著巨大的市場空間，備受資本追捧，成為汽車行業下新的“藍海”。中國汽車市場對新技術始終保持開放的態度。自2016年以來，人工智能、物聯網、高性能計算等一系列新的信息技術都為自動駕駛的發展做出了貢獻。外界猜測，自動駕駛在中國市場的發展前景可能是黃宇博士加入奇點汽車的主要原因之一。在這里，他將自己的學習付諸實踐，并實現了商業化實施。黃宇博士的演講內容豐富，從理論框架到應用實現，為學生和與會者帶來了一場技術盛宴。他專注于自動駕駛的概念以及分類和深度學習在自動駕駛實現中的應用。視覺部分包括障礙物檢測與識別、交通標志燈檢測與識別，車道標線識別等。詳細闡述了傳感器的功能和功能，包括校準與融合、場景分割、目標跟蹤、駕駛員行為模型、端到端學習、駕駛監控等。自動駕駛主要分為感知、規劃和控制三個模塊。在感知層面，利用激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達等各種傳感器、高精度地圖、V2V車聯網技術，實現對車輛周圍環境的感知識別和對車輛自身的精確定位；在規劃層面，通過感知層收集的信息用于規劃下一步行動，選擇合理的路徑、行為和動作；

在控制層面，決策控制信息與車輛底層控制系統深度集成，通過線控技術實現執行機構的電子控制，實現真正的自動駕駛。此外，還有一種更具挑戰性的端到端深度學習解決方案，可以直接接受傳感器，簡化系統流程，降低計算需求，實現自動駕駛。圖1：黃宇博士通過對比PPT內容與自動駕駛的研究路徑和方向，闡述了自動駕駛的框架。正如您所看到的，硬件部分主要由傳感器組成，有時還可以添加一些V2V。汽車的定位是通過通信和執行器實現的，可以作為獨立的控制。軟件部分是車身內置的軟件部分，也就是我剛才提到的傳感、規劃和控制。”感知是對周圍環境的認知，包括靜態和動態。它分為兩部分，一部分是定位，這是你想要知道你的車在哪里。還有很多定位技術，大部分是通過地圖定位的，有些是通過地標等各種信息實現的。感知的另一部分是障礙物檢測，黃宇博士在圖2：自動駕駛中也提到了動態和靜態物體的識別，“如今主流的自動駕駛路線主要有兩條。特斯拉等第一類汽車制造商通常從L2起步，涉足自動駕駛領域。大多數車企在L2和L3之間推出L2或自動駕駛汽車。第二類是谷歌、百度等互聯網企業直接從L4起步，進入自動駕駛高端區。事實上，這意味著我不需要考慮駕駛員的問題。關心的是如何讓機器學習如何駕駛。談到實時計算視覺的主流應用，黃博士說，計算視覺是從二維世界到三維世界的逆過程，這實際上是一個病理學問題。自20世紀70年代以來，這個問題在計算視覺領域被暴露出來，人們一直在試圖找到解決這個逆過程的方法。它與圖形相反，圖形使用三維空間中的模型來生成二維圖形。因此，只要圖形有足夠的計算量，它就不是問題，而且它是可以計算的

但計算機視覺意味著它不僅僅是一個計算問題，它也是一個逆過程，有時解是不穩定的。例如，2000年左右，微軟使用PrimeSense技術推出了一款名為Kinect的產品。當時它被稱為RGB-D傳感器，但實際上它是2.5維的。2.5維的傳感器數據大大降低了計算機視覺的難度。不幸的是，常見的2.5維傳感器通常離我們不遠。Kinect只能在五到六米的范圍內運行，即使是增強型，它也可以在十米外運行。然而，對于汽車來說，這根本不可能。汽車不能用這個東西來探測周圍的環境。目前，使用RGB-D傳感器的汽車公司只將其放置在汽車前方相對較低的位置，并用它們照亮路面來監測一些障礙物，例如車道線或非常近的障礙物。顯然，這種東西只能在低速下使用。因此，包括百度在內的谷歌使用激光雷達，通過發射激光和接收回波來重建三維空間。每個點都有三維坐標，甚至有反射值。反射值可能因材質而異，有時此反射值也會發揮作用。因此，谷歌的方法是使用激光雷達作為主要的障礙物檢測方法。那么相機是用來做什么的呢？攝像頭主要用于做激光雷達無法做的事情。例如，你可以做紅綠燈檢測、交通標志檢測，然后進行一些警察手勢分析。例如，如果你遇到前方道路已經被封鎖，或者如果你需要轉彎，這意味著道路已經封閉，他會在那里為你提供一些指導，他們會使用相機來完成這項工作。黃宇博士提供了關于激光雷達和相機的上述解釋。據悉，奇點首款量產車型奇點iS6上市時，可實現L2級高級駕駛輔助功能，包括自適應巡航控制、車道保持、緊急制動、自動泊車、全速盲點檢測等十多項功能。奇點汽車的目標是到2018年將其自動駕駛算法升級到L3，場景包括高速公路上的自動駕駛和城市道路上的有限自動駕駛。加入奇點汽車的黃宇博士將常駐美國硅谷，全面落實奇點汽車智能化和自動駕駛的發展核心。他將帶領奇點汽車的自動駕駛研發團隊不斷挑戰巔峰，為奇點汽車的智能技術注入新的動力。目前，奇點汽車在自動駕駛中采用深度學習算法，需要覆蓋感知、決策等關鍵環節。算法的質量要求填寫更高質量的數據，這也是為什么數據被企業認為是自動駕駛的一個弱點。除了開發汽車技術，奇點汽車還成立了“奇點汽車智能系統研發中心”、“奇點汽車研究院”、“奇異汽車智能新能源汽車產業園”和“奇點汽車智慧新能源汽車工業園”，所有這些都為自動駕駛數據的落地背書。此外，奇點汽車還利用NVIDIA DRIVE PX2，即NVIDIA自動駕駛計算平臺，不斷加強其在自動駕駛方面的研發工作。目前，它可以在高速公路和有限的城市道路上實現自動駕駛。圖3：奇點汽車，中國造車新勢力的代表，目前是中國領先的新勢力。奇點汽車明白，汽車行業未來的發展趨勢離不開智能化和自動駕駛技術。通過吸收高科技人才，整合優質技術資源，奇點汽車將為自己造血。隨著黃宇博士的熱情加盟，奇點汽車必將為用戶帶來全面的智能新體驗。

標簽：特斯拉

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