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探地雷达(GPR)传感器将对AI自动驾驶汽车有用,但不太可能发挥作用

发布日期:2020-04-07

GRCChdmap

2020-04-07 16:47:54

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最近的新闻报道预示着对探地雷达(GPR)传感器的**研究,并建议此类设备将彻底改变基于AI的真正自动驾驶汽车的出现。


尽管将GPR潜在地添加到用于实现无人驾驶汽车的传感器中肯定会令人兴奋,但我们还是要谨慎地夸大可能性。


我不想对GPR感到失望,并且要明确地说,这的确是对自动驾驶汽车功能的方便补充,但它不会从根本上改变一切,并且可能需要几年的时间才能实现可行且广泛的采用。


对于那些追求GPR的人,请继续前进,全力以赴。


只是知道,通过生产和销售自动驾驶汽车的GPR可以挖掘出的想象中的黄金并不容易掌握,并且在将来还有一段距离。


而且,对于那些不熟悉GPR的人,不要被那些似乎暗示GPR将会替代无人驾驶汽车上使用的其他传感设备的人所迷惑。


一些媒体甚至建议GPR将取代无人驾驶汽车上的摄像头,这是对GPR所做工作的根本误解,以及对无人驾驶汽车工作原理的误解。


要记住的另一个方面是,即使GPR更适合在现实世界中用于汽车中,它也不一定会扔入所有无人驾驶汽车中,而是可能会用在某些品牌和型号上,但不是全部。


这似乎削弱了市场规模的潜力,尽管将有GPR的其他用途,而不仅仅是将其用于无人驾驶汽车的出现(因此,GPR具有其他市场和强劲增长的机会)。


解释GPR功能


这就是GPR的作用。


使用电磁感应设备,雷达波束从地面向下传播到地下。基于光束的反射,GPR试图确定地下可能存在的物体,例如岩石,土壤,根部等。


您可能对为什么自动驾驶汽车会关心地下方面感到疑惑(这似乎并不是每天的乘用车都有挖土机或铲子试图挖土)。


本质上,所检测到的地下区域的性质是相对独特的,并且可以被图案化为签名或指纹。


如果有人要在现有道路上四处行驶并收集GPR数据,他们可以将这些数据收集在一起,并具有某种描述性的道路签名,从而提供基于地下数据的地图。


然后,以后,任何不确定该位置的自动驾驶汽车或该道路可能在该道路上行驶的自动驾驶汽车,都可以在无人驾驶汽车行驶过程中实时记录GPR标记,然后将印记与预先映射的签名进行比较,从而可以合理地得出结论:与地图的任何匹配都是自动驾驶汽车的可能位置。


当您仅可以使用摄像头“查看”您所在的位置或使用GPS或其他技术并参考常规地图时,似乎有些工作要做。


是的,GPR是一种“非凡”的方法,并不是专门用来取代那些其他的位置识别方法,但是在某些情况下确实可以派上用场。


最值得注意的情况是在雪中驾驶。


在积雪的道路上行驶时,有时的视觉场景会因积雪而被遮挡或混淆。您也可能在GPS信号不强的区域。


在这种情况下,方便的花花公子GPR可能是您的救星。


尽管看不见道路,但仍然可以在道路上驾驶,使用GPR为AI驾驶控制提供指导。


我们可能都合理地同意,仅基于GPR的驾驶将是轻而易举的,而不是一种可取的性质。


很有可能GPR会增强其他传感设备,并且收集到的数据将与其他传感器所指示的其他信息一起进行分析。


好的,所以GPR主要提供增强的感觉能力,并且会在狭窄的环境中找到用途。


有一点磨擦。


如果尚未绘制地下签名或指纹,那么GPR确实对您没有多大帮助。


那是奇怪的转折的一部分。


大概,您很可能会在乡村道路,小径,必定会积雪且扫雪机很少的乡村道路上使用GPR,但是您需要考虑是否有人会遇到麻烦预先绘制这些道路,以便将其用于无人驾驶汽车的GPR。


鸡和鸡蛋的难题。


显然,进行GPR映射需要一定的成本和精力。


当然,也许对于一些受欢迎的道路而言,这是值得的,而对于人迹罕至的道路和人迹罕至的道路,制作这样的地图似乎并不那么有利可图。


因此,无人驾驶汽车必须能够访问通常可用的地上地图以及地下地图,而地下地图如今已不存在,需要广泛创建。


不想粉碎GPR的梦想,也请考虑降雨会影响土壤并导致难以将实时快照烙印与预先记录的地下特征相匹配。


同样取决于行车道表面的类型,向下穿透可能会有问题,并且收集的数据可能本质上是嘈杂的或部分的。


另一方面,还有一些有趣的潜在用途。


例如,多层停车场可能会针对其道路特征进行映射(不是基于土壤,而是基于建筑中使用的各种混凝土和钢质元素),然后是用于自动驾驶汽车的GPR可以更轻松地在车库内导航。


是的,极好的可能性。


但是,从成本效益的角度来看,现有的传感器是否足够了?全球通用雷达的额外成本是否会超过此传感器及其潜在的使用案例?


时间会证明一切。


总体而言,出现了一个问题:人工智能真正的无人驾驶汽车的出现将在多大程度上将GPR加入其传感器套件的组合中?


让我们拆解问题看看。


无人驾驶汽车的级别


重要的是要澄清我指的是基于AI的自动驾驶汽车的意思。


真正的自动驾驶汽车是指AI完全自行驾驶汽车,并且在驾驶过程中不需要任何人工协助。


这些无人驾驶汽车被认为是4级和5级,而要求驾驶员共同分担驾驶努力的汽车通常被认为是2级或3级。共同分担驾驶任务的汽车被描述为:是半自治的,通常包含称为ADAS(高级驾驶员辅助系统)的各种自动化附加组件。


5级还没有真正的无人驾驶汽车,我们甚至不知道这是否有可能实现,以及到达那里需要多长时间。


同时,尽管是否应允许进行这种测试本身存在争议(我们都是实验中的有生命或有生命的豚鼠),但4级研究人员正在通过非常狭窄和选择性的公共道路试验逐渐尝试吸引一些关注。指出在我们的高速公路和小路上发生)。


由于半自动驾驶汽车需要人工驾驶,因此采用这些类型的汽车与驾驶传统汽车并无明显不同,因此,在这个主题上,它们本身并没有太多新的内容要介绍(尽管您会看到 暂时,接下来提出的要点通常适用)。


对于半自动汽车,重要的是要警告公众最近出现的令人不安的方面,即尽管那些人类驾驶员不断张贴自己在2级或3级汽车的方向盘上睡着的视频。,我们所有人都需要避免被误导以为驾驶员在驾驶半自动驾驶汽车时可以将注意力从驾驶任务上移开。


您是车辆驾驶行为的负责方,无论可能将多少自动化投入到2级或3级。


无人驾驶汽车和GPR


GPR可用于常规汽车中,并为驾驶员提供某种形式的视觉显示或声音指示,作为辅助地图系统为驾驶员提供指导。


也许有些汽车制造商会决定将GPR纳入其2级和3级车辆。


除了提供方便的功能外,选择使用GPR的汽车制造商还可以吹捧他们的汽车与市场上缺少GPR的汽车有所不同。


这可能是实质性的战略优势或功能,可以吸引驾驶员购买具有GPR的品牌和车型。


如果确实发生了这种情况,其他汽车制造商可能会效仿,在这种情况下,GPR将逐渐在大多数汽车上变得司空见惯,并成为假定的和日常预期的功能。


这将对GPR有利。


再一次,需要确定提供GPR的额外成本,并且将这些成本转嫁给那些想要购车的人是否会使汽车“高价”并阻碍汽车销售。


就真正的自动驾驶汽车而言,由于它们完全依靠传感设备来检测驾驶环境,因此在某些4级和5级无人驾驶汽车上添加GPR似乎是理所当然的事情。


在自动驾驶汽车上拥有多种感官类型时,口头禅通常似乎是越多越好。


生活并不容易。


您添加的感官设备越多,车辆的成本就越高。


另外,也要考虑与无人驾驶汽车中包含的任何传感设备有关的持续维护和修理。


您还需要考虑增加汽车的重量,甚至可以在此处找到放置感官包装的位置。


无人驾驶汽车上的传感器不能仅仅随机地放置在汽车的车身或结构中。还有热量问题,以及将电缆和通信电缆布线到设备等的问题。


如今,现有的GPR设备相当大,笨重且笨重。


直到尺寸减小,重量,成本以及其他类似因素得到改善之前,不包含GPR几乎是理所当然的,至少直到它很容易被广泛采用为止。


而且,正如所强调的那样,GPR不会独自驾驶自动驾驶汽车。


这意味着您需要将GPR检测集成到传感器融合工作中,并确定GPR功能在何时,何地以及如何与摄像头,雷达,LIDAR,超声波以及任何其他已加载的东西的传感器工作成正比。上车。


实际上,与自动驾驶汽车上的传感器有关,可能会发生达尔文式的过程。


与其将所有传感器的厨房水槽扔到无人驾驶汽车上,不如逐渐使汽车制造商和自动驾驶技术制造商逐渐淘汰一组足以驱动车辆的传感器。


您可能会说他们正在寻找一套简化的传感器。


或者,更简单地说,是Goldilocks传感器组,不是太多,不是太少,而是恰到好处的数量。


GPR会减少吗?


结论


GPR本身并不是“新的”。


扫描地下物体的设备已经存在多年了,用于探测其他行星的地下表面以及试图探测地雷的地球目的。


聪明地,人们已经意识到GPR技术可以用于辅助无人驾驶汽车。


这是明智的,通常会受到欢迎。


为了使GPR做好在自动驾驶汽车上黄金时段使用的准备,需要跳过一些障碍或箍。


一个大问题是,在GPR准备就绪之前,这艘船是否可能会航行。


换句话说,如果汽车制造商和自动驾驶技术制造商在没有GPR的情况下继续前进,并与现有传感器结合成一个连贯且可展开的无人驾驶车队,他们是否愿意对车辆进行本质上的改装以适应GPR它变得可行吗?


不确定。


展望未来。


如果无人驾驶汽车成功漫游,而没有GPR(因为这些无人驾驶汽车首次投入生产时还无法使用),为什么汽车制造商会麻烦添加GPR?


您似乎不太可能尝试将其添加到已经存在的机队中,尽管这样的改装当然有可能以高昂的成本和后勤噩梦的可能性进行。


很有可能它将被添加到下一代自动驾驶汽车中。


然而,这样做仍然有代价。


除了GPR设备本身的成本之外,还将存在将GPR集成到车辆中的成本以及将GPR集成到处理传感器融合的系统中的成本。


将全新类型的传感器集成到现有系统堆栈中并不是那么容易。


意识到GPR不仅是一个孤立的感觉组件,还需要集成到总体传感器融合活动中。


这将迫使系统开发人员处理一些棘手的问题。


好吧,对于那些正在发展GPR的人,请保持警惕,并努力使GPR成为在自动驾驶汽车上使用的可行选择。


黄金不一定会在它们的丘陵中,但是希望地下有足够的白银可以带来丰厚的回报。



Lance Eliot


作者:Lance B. Eliot博士是人工智能(AI)尤其是自动驾驶汽车(AV)的世界知名专家。作为经验丰富的执行官和高科技企业家,他将实际的行业经验与深入的学术研究相结合,以提供有关AI和ML技术及应用的当前和未来的创新见解。他曾是南加州大学和加州大学洛杉矶分校的教授,也是一个开创性的AI实验室的负责人,经常在大型AI行业活动中发表演讲。他撰写了30多本书,300篇文章和200篇播客,并在CNN等媒体上露面,并共同主持了流行的电台节目Technotrends。他在人工智能领域的专长是自动驾驶汽车,并在自动驾驶无人驾驶汽车方面取得了进步。他曾是国会和其他立法机构的顾问,并获得了无数奖项/荣誉。他曾在多个董事会任职,曾在VC / PE工作,是天使投资人,也是创始人企业家和初创企业的导师。





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