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触类旁通,从仿生学得到启示

“如果不考虑计算效率的话,模型可以做得很准确,但是对于车辆控制来讲,实时验证时既要保证精度,同时也要保证它的计算效率。”

②多物理系统在环,在离线仿真测试的基础上,进行环境感知系统在环、决策规划系统在环、控制执行系统在环等仿真测试;

尽管技术发展的瓶颈是不得不面对的事实,但是有很多OEM厂商也会借力打力,试图通过与深耕自动驾驶汽车的技术公司合作,来确保自身能在下一个自动驾驶和共享出行趋势下取得领先。

成群飞行的蝗虫,在高速飞行时却不会发生碰撞,是因为蝗虫的眼睛和神经系统对运动的物体十分敏感。同样,像遗传算法、蚂蚁算法、粒子群算法都是从仿生原理演化而来的智能算法,因此,朱冰教授认为如果把这些算法运用到自动驾驶当中的交通流控制系统中,就能很好的解决自动驾驶汽车的交通协调问题

奥迪与以色列自动驾驶仿真测试初创公司Cognata合作,大众与英伟达、博世等供应商结成联盟,戴姆勒也借百度Apollo开放平台提供的自动驾驶技术用于测试自动驾驶车辆。从这些企业间的合作可以看出,虽然自动驾驶的赛场上仍是百家齐鸣的竞争状态,但是用有限的资源做自己擅长的事,整个自动驾驶的相关行业总有一天会突破犹如三座大山的发展瓶颈。

产学研的良好循环

简而言之,智能仿生算法主要是通过模拟或揭示某些自然现象或过程发展而来,因其结合了生物进化、人工智能、神经科学和统计力学等学科的优势,当然也就为解决复杂问题提供了新的思路和手段。

1.智能网联汽车发展趋势下,虚拟仿真测试已成为自动驾驶汽车测试评价不可或缺的重要环节。

同时,目前我国的国家及地方政策还主要集中于道路测试这一阶段,对于仿真测试等方面的标准制定还比较薄弱。

前文所提到的软件、多物理系统在环和车辆在环就是目前所指的虚拟仿真测试的三大块内容:

做学问也要因势而动

要点提要

在传统汽车道路测试环节,依赖于道路测试的最终验证。“这里面有一个前提是人和车是二元独立的测试系统,人要考驾照,车要通过强检。”

“况且,想要在实际道路测试中把所有的场景都一一穷举是不太现实的。所以虚拟仿真测试可能是未来自动驾驶汽车测试的方向和趋势。”而且虚拟仿真测试具有效率高、测试重复性强,安全可靠成本低的特点。

搜狐汽车·汽车咖啡馆 | 黄慧中

朱冰教授的主要研究方向为汽车电控与智能化技术、智能汽车人机共驾理论、智能网联汽车虚拟仿真测试、汽车工程仿生学等。正所谓“身教重于言传”,平日里他经常带领学生参与各类全国性比赛,激励学生多实操以外还能积累第一手研究资料。

谈到汽车工程仿生学,可能在大部分人的脑海里会联想到借鉴于各类生物的车的外形、结构或者材料等。但随着智能网联汽车的发展,如今的汽车再也不是单纯的代步工具,未来它的作用可能也会被重新定义。因此,从代步工具向移动智能终端转变的过程中,我们可以很明显的看到计算机科学、数学、生物学、物理学等学科开始逐渐融合,汽车工程仿生学也开始从构形仿生、形态仿生向智能仿生的方向发展。

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那么,汽车工程仿生学与虚拟仿真测试又有什么关系呢?这个疑问或许从朱冰教授的研究中能窥见一二。“博士后期间我师从任露泉院士,在他的带领下我们开始研究地面机械仿生学的原理与方法,目前我们主要集中于智能仿生算法在汽车智能控制领域中的应用。”

“举个例子说,汽车主动安全控制系统的研究,就可以基于智能仿生算法来做。这里面涵盖了人工智能、深度学习、神经网络等方面的知识……例如此前学者以蝗虫的群体飞行方式为灵感研发的防碰撞系统就是如此。”

③车辆在环则是最后把车辆置于在环的条件下,进行仿真测试,减少实车路试的次数,缩短开发时间和降低成本。

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第三点则是整个测试工具链的标准化。就现阶段而言,业界存在着不同的测试体系,尚无标准化和流程化的统一标准。

4.虽然自动驾驶的赛场上仍是百家齐鸣的竞争状态,但是用有限的资源做自己擅长的事,整个自动驾驶的相关行业总有一天会突破犹如三座大山的发展瓶颈。

3.打造更完整的自动驾驶虚拟仿真环境、更丰富的场景数据库以及更完善的自动驾驶虚拟仿真测试标准体系需要全行业共同努力。

犹如三座大山的发展难点

技术在不断进步,学科间的融合也在提醒着人们,创新的重要性。

车辆在环测试方案

朱冰教授坦言,自动驾驶汽车虚拟仿真测试的研究难点也很棘手,第一点是要寻求仿真模型的精度和计算效率之间的平衡。

在谈及人才培养的话题时,朱冰教授也非常自豪的说“在教学方面,我们会将最新的研究成果应用到教学当中。事实上,智能网联汽车是行业趋势,而且技术更新非常快,因此,人才缺口巨大,高等院校承担着相关人才培养的重任。”

逐渐递进的测试技术

“最早我们主要做车辆主动安全控制系统方面的研究,后来从单一的底盘控制系统转向集成控制系统,但随着智能网联技术的发展,我和团队进一步向智能汽车人-车-环境一体化集成领域拓展。”朱冰教授向我们介绍到。

在朱冰教授看来,高校的根本属性就是为行业培养更多的人才来共同建设整个行业。吉林大学智能网联汽车创新中心也正在凝聚行业力量,与一汽、百度等企业进行深度的校企协作,共同推动智能网联汽车人才培养体系建设。返回搜狐,查看更多

因此,可以基于仿生学的原理与方法设计自动驾驶汽车虚拟仿真测试的场景,这也是未来相关学术研究的方向和趋势。

朱冰教授认为,“在这样的背景下,我们对无穷的行驶环境进行有限的映射,基于驾驶场景数据库提取典型的测试场景并进行灵活配置,就可以利用有限的场景去映射无限丰富的世界。”

但由于汽车功能复杂,软硬件匹配问题以及人工智能的大量使用都会给智能网联汽车增加无形的风险。而且,危险驾驶、极限驾驶工况、特殊的驾驶场景、密集的车辆等在场地和道路测试中很难遇到也无法实地模拟

显然,优点明显且发展前景广阔的虚拟仿真测试也是各个自动驾驶企业都绕不开的必备环节,既有科技公司如谷歌、百度等主要参与者,也有像MIRA这类从英国汽车工业研究协会转型继而发力自动驾驶测试的公司,而像吉林大学这样的高校也依托汽车仿真与控制国家重点实验室建立可用于教学、研究和商业化的多功能仿真平台,“未来我们将建立包括软件在环、多物理系统在环和车辆在环在内的自动驾驶汽车一体化虚拟仿真测试平台体系。”朱教授说到。

前不久,吉林大学成立了智能网联汽车创新中心。该创新中心成立的初衷除了多学科融合推动科学研究与服务社会之外,更重要的是把最新的研究成果快速的应用到教学中去,培养多学科交叉的复合型人才。

在智能网联汽车的研究大势中,整个产业就像是一个庞大且复杂的工程。无论是软硬件方面,还是政策法规、配套设施、人文伦理等,相关领域的人才都为自动驾驶产业的发展添砖加瓦。

①软件在环,即通过纯粹的建模进行离线的仿真测试,主要应用于系统开发的最初阶段,以验证算法的正确性;

为此,朱冰教授提出了智能网联汽车人才培养的“一心两翼三平台”体系,围绕着培养智能网联汽车人才为核心,让学生具备智能网联汽车相关技术“硬实力”和职业素养相关“软技能”,努力构建智能汽车实践教学所需的数字仿真教学平台、硬件在环教学平台以及实车教学平台。

身为中国汽车标准化技术委员会智能网联汽车分技术委员会的委员,朱冰教授也不遗余力地投身到智能网联汽车行业的相关标准制定当中。“标准一定要先行,规范的行业标准能推动行业发展,也才能让大家在同一个频道去做事情。”

第二点在于模型的置信度。相比较封闭场地测试和公共道路测试而言,虚拟测试的真实度取决于模型的真实度,但毕竟缺少了真实的、动态的变化要素,因此虚拟测试的结果能否真正覆盖实际驾驶场景下自动驾驶的真实表现,仍然是一个不断试探边界的过程。

2.虚拟仿真测试的三大突破难点真实存在但不会成为桎梏。

见到朱冰教授时,他正参加完一场有关自动驾驶测试标准的学术会议。作为吉林大学汽车工程学院的学术带头人之一,平日里除了授课和做研究以外,还要奔赴全国各地参加各种学术会议。或许,学者的乐趣就是忙碌之中带着的那一丝纯粹。

如今自动驾驶汽车需要在无人为干预的情况下独立做决策,处理复杂的路况。所以,自动驾驶汽车在真正商业化落地之前,必须要经过多重的测试环节。有数据显示,自动驾驶汽车最少需进行2.4亿公里的测试且没有事故发生才能证明其系统安全性不低于人类驾驶员。

但是,自动驾驶汽车虚拟仿真测试的研发难点也依然真实的存在着。

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