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【TMT俱乐部服务机器人

【TMT俱乐部&人工智能俱乐部(筹)】人工智能技术与应用—智能驾驶&服务机器人 

发布日期:2017-12-19

2017年12月17日下午,清华MBA学生TMT俱乐部与人工智能俱乐部(筹)联合举办“人工智能技术与应用—智能驾驶&服务机器人”主题讲座活动。清华猛狮智能车团队负责人张新钰老师与北京理工大学智能机器人研究所博士后孔祥战博士分别讲解了对智能驾驶和服务机器人产业的相关情况。讲座期间,还由活动赞助商“唯链”和 “时新科技”为演讲嘉宾和踊跃提问的同学送上了一份精美礼品。


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张新钰——《无人驾驶关键技术及挑战》

张新钰老师是清华猛狮智能车团队负责人,副研究员,剑桥大学访问学者,中国人工智能学会副秘书长,中国指挥与控制学会青委会秘书长,主要从事智能驾驶和智能信息处理等方面的相关研究工作。


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张新钰老师首先讲解了无人驾驶发展历程,普及介绍了无人驾驶汽车分级标准分为0-5级:L0是无自动化,人类驾驶;L1是辅助驾驶;L2为部分自动,对多项操作提供驾驶支持,不能解放驾驶员的注意力;L3级是由自动驾驶系统完成所有的驾驶操作,需要人类监督干预;L4级为在特定环境下由驾驶系统刚完成所有的驾驶操作;L5为在所有驾驶员可以应付的环境下,由自动驾驶系统自主完成所有的驾驶操作。其中L3级和L4之间存在巨大的鸿沟,存在将行车责任划分到属于人还是属于系统的区别,目前要突破要花很大的精力。


在发展路线方面,无人驾驶存在以下三类发展路线:


1.      渐进式——以传统的汽车厂商为代表,从ADAS切入,渐进式地从高级辅助驾驶实现到无人驾驶的过渡。典型例子为奥迪A8、蔚来ES8;

2.      颠覆式——以Google、百度等为代表的互联网公司,通过价格高昂的传感器(激光雷达为主),“一步到位”地实现完全无人驾驶。典型例子为Waymo无人驾驶汽车、百度Apollo计划,清华猛狮无人驾驶轿车。

3.      混血儿——以Tesla为代表的一边造车,另一边利用互联网思维发展无人驾驶技术,利用上路产品作为测试无人驾驶系统bug的手段。


在脑认知对无人驾驶的启发方面,张老师讲解了六个方面的关键技术:


1.      目标感知——在复杂行驶环境下自助式和协同式的动静态目标检测与跟踪技术,包括目标检测算法、KITTI数据集等。

2.      场景认知——实现拟人认知过程中场景理解、目标危险行为预测与轨迹检测等,包括状态预测等。

3.      自主决策——动态场景中拟人行为决策方法和路径规划及避障方法,需要解决决策的有效性和实时性。包括路径规划、决策方法等。

4.      协同控制——全场景工况下车辆运动状态参与自适应估计方法和多目标协同控制问题,解决动力学控制的有效性和鲁棒性。包括基于MPC的协同控制。

5.      计算平台——例如包括zFAS。

6.      精准执行。


张老师总结了无人驾驶汽车的面临的三方面挑战:


1.      人类意图的理解(如何理解乘客和路人的行动)

2.      无人驾驶的安全性(如何让用户理解无人驾驶是安全的)

3.      无人驾驶的测试与验证(如何测试与验证能适应全球环境的无人驾驶系统)


最后,张老师总结到:无人驾驶产业集成几乎所有工业和信息领域的中高端技术为一身,链条长、关联度强、就业面广、涉及经济领域多、消费拉动大,是国民经济的重要支柱产业。


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孔祥战——《智能服务机器人关键技术及产业现状》

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