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国家智能网联汽车(上海)试点示范区推昆仑计划

据兰德公司研究表明,要证明无人驾驶汽车比人类驾驶汽车更安全,即便是用目前最大规模的测试车队也需要进行上百年才能累计到足够的测试里程数。因此,要令智能汽车早日到来必须实现加速测试。

何谓“昆仑计划”?

6月6日,昆仑计划:《中国智能驾驶全息场景库建设》项目在上海示范区启动。“昆仑计划”目标建设一个面向全行业的、加速智能网联汽车研发、测试和标准制定的中国道路驾驶场景库。

这亦是国家智能网联汽车(上海)试点示范区建设的关键部分。作为工信部批准的国家首个同类型示范区,一期封闭区测试场地于2016年6月建设完成并对外开放,刚刚迎来一周年。示范区第二阶段开放道路、第三阶段典型城市环境和第四阶段城市交通走廊正在逐步推进。与此同时,示范区已初步建成数据中心平台,具有完备的软硬件平台资源,可支持智能网联汽车测试数据采集接入、海量数据储存、高可靠性通信和数据密集型计算。该示范区将为智能驾驶场景库的建设及未来运营提供环境保障。

在国家智能网联汽车(上海)试点示范区建成一周年之际,科普体验区日前启动试运营,将于7月1日正式运营,市民可通过刚上线的示范区官网预约网联车和自动驾驶车辆的试乘试驾体验。一年来,智能网联汽车产业技术联合创新中心(UIC)成员单位从60家增加到103家,并开展了百余个合作项目。

场景库将覆盖中国道路交通事故深度研究数据、超50万公里自然驾驶数据、人机共驾数据以及道路交通流与路侧数据,将为智能汽车虚拟仿真加速测试平台、智能汽车人工智能训练平台、VeHIL测试平台、驾驶模拟集群测试平台、智能网联测试园区以及全息开放道路测试区提供核心场景支撑。

至于为何定名为“昆仑计划”?中国智能驾驶全息场景库,志在成为智能网联汽车开发和测试的“源头”,贯穿智能网联汽车开发测试全过程的“脊梁”,示范区生生不息的“血脉”。

加速智能汽车测试的必要性

无论是从交通、环境还是能源的角度,智能汽车能够带来的改变都将是巨大而值得期待的。因此,政府和汽车企业都将智能汽车、无人驾驶作为重要战略进行规划。甚至谷歌、百度等互联网企业也强势进入汽车行业。汽车企业投入更多的研发成本发展无人驾驶;各国政府紧锣密鼓地制定无人驾驶汽车上路的相关法规。

但是,无人驾驶汽车距离真正实现量产、走入人们的生活中尚有长远的距离。根据兰德公司(RAND Corporation)的研究报告,若要证明无人驾驶车辆比人类驾驶车辆更安全,需要在各种交通场景下对100辆车进行24小时全天测试,并连续测试225年。这一研究结果提醒我们:必须找到其它方法来加速智能汽车的安全性验证,比如虚拟测试和模拟、数学建模、场景测试等等。

场景库的数据支持

在“昆仑计划”项目论证会上,上海国际汽车城(集团)有限公司主任工程师李霖博士详细阐述了场景库的数据支持来源。

首先是CIDAS(中国交通事故深入研究)数据库,该项目启动于2011年7月15日,每年采集至少800起符合要求的交通事故,已经采集了3000多起中国道路交通事故,调查区域的选择考虑中国整体地域特点,覆盖不同经济发展水平城市和各种道路类型。

长三角事故数据库的数据来源于沪昆高速浙江段2008~2012年近300起伤亡事故的卷宗,由公安机关提供的文件获取对于复现事故场景的有效信息。数据经场景还原后,与CIDAS获得的数据资料相似。

“自然驾驶研究”是通过安装在车辆上的先进数据采集系统,采用视频和录音设备全时监测和记录实际驾驶过程,进而采集车辆数据、驾驶员行为、道路环境三方面信息,分析真实的交通环境和驾驶行为特征。自然驾驶研究关注交通系统中人的主体作用,从而全面系统地分析驾驶员的行为及事故原因。

除了上述的事故数据库、自然驾驶平台以外,场景库的数据来源还包括国内外法律法规涉及的场景,比如来源于ISO、NHTSA、EuroNCAP等机构组织的测试标准;基于路测交通流监控、高仿真驾驶模拟器,以及人工构建场景等。

对于自动驾驶车辆的加速测试是业界缩短智能汽车研发周期的重要手段。在软件测试加速、硬件测试加速以及园区测试加速三方面都可以充分利用智能驾驶全息场景库。园区测试方面,同样可以利用场景库中的高风险场景分布,组合设计出高风险场景,使其在较少的测试次数和较短的测试距离内,达到在实际道路交通环境的多次数、长时间的测试效果。

场景库建设需行业内外形成合力

上汽集团、清华大学、同济大学、上海交大、公安部无锡所研究院、市城乡院和交通发展研究院等专家出席了项目论证会。专家组在听取项目建设单位的开题报告、审查相关材料后,对于建设中国全息自动驾驶场景库的项目表示了极大的肯定,认为项目符合产业发展的需求。

同时,专家组对项目提出了一些建议,比如应进一步加强需求分析,可将场景库根据自动驾驶的不同层级(L0-L5)进行归类划分;细化阶段性的目标,完善开放合作、协同创新的工作机制等。在搭建数据库的基础上,如何提高检索效率也是必须解决的课题。

建设智能驾驶全息场景库是一个庞大的工程,绝非凭一家之力就可以完成的。而这一场景库的搭建将形成一个功能性公共服务平台,支持智能汽车、车联网等技术的研发、标准制定、测试认证等产业化应用。因此,应当发动行业内外资源共建,充分发挥产学研协同机制,共同推动智能网联汽车产业的发展。

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