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無(wú)人駕駛進(jìn)入汽車領(lǐng)域以來(lái)，一直無(wú)法消除汽車上安裝輔助系統(tǒng)對(duì)道路障礙的識(shí)別盲區(qū)。

2005年，中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化所復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任王飛躍提出平行駕駛的概念。這一概念針對(duì)自動(dòng)駕駛構(gòu)建其社會(huì)—信息—物理系統(tǒng)模型，從人與車、車與環(huán)境、人與車與環(huán)境等多個(gè)不同層次考慮自動(dòng)駕駛的實(shí)現(xiàn)，并獨(dú)特性地提出使用云端駕駛與地面端駕駛“平行”的方式，指導(dǎo)無(wú)人車實(shí)現(xiàn)智能駕駛，為未來(lái)無(wú)人駕駛指明了一種新的實(shí)現(xiàn)途徑。

日前，王飛躍帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)在《中國(guó)圖像圖形學(xué)報(bào)》發(fā)表了一篇關(guān)于平行視覺(jué)感知技術(shù)的文章，提出將人工社會(huì)（Artificial societies）、計(jì)算實(shí)驗(yàn)（Computational experiments）和平行執(zhí)行（Parallel execution）構(gòu)成的ACP方法引入智能駕駛的視覺(jué)感知領(lǐng)域，解決了視覺(jué)模型合理訓(xùn)練和評(píng)估問(wèn)題，有助于智能駕駛進(jìn)一步走向?qū)嶋H應(yīng)用。

視覺(jué)感知努力向人眼看齊

與依靠后視鏡作為輔助的早期汽車相比，現(xiàn)代汽車早已經(jīng)被攝像頭、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)以及激光雷達(dá)等負(fù)責(zé)感知的智能傳感器“武裝”起來(lái)。“相比于雷達(dá)，視覺(jué)感知的智能之處體現(xiàn)在紋理信息提取和分辨率上?！蓖躏w躍在接受《中國(guó)科學(xué)報(bào)》采訪時(shí)解釋道。智能駕駛需要對(duì)復(fù)雜的交通環(huán)境進(jìn)行準(zhǔn)確感知，其中就包括對(duì)交通標(biāo)志、車道線等進(jìn)行識(shí)別，這些交通要素的識(shí)別嚴(yán)重依賴色彩信息，而視覺(jué)感知可以有效地實(shí)現(xiàn)對(duì)這些目標(biāo)的識(shí)別和判斷，目前的雷達(dá)技術(shù)則無(wú)法做到。

不僅如此，“視覺(jué)感知提取的紋理信息還能夠?qū)ν活悇e的不同實(shí)例進(jìn)行區(qū)分，有助于完成復(fù)雜環(huán)境下的目標(biāo)跟蹤、軌跡預(yù)測(cè)等任務(wù)。”王飛躍表示。此外，視覺(jué)感知能夠以較低成本構(gòu)建高分辨率圖像，因此即使是對(duì)遠(yuǎn)處目標(biāo)和較小目標(biāo)，視覺(jué)感知方案依然能夠保證有較多的信息來(lái)對(duì)其進(jìn)行識(shí)別，從而大大提升車輛對(duì)環(huán)境的智慧感知能力。

論文結(jié)果顯示，目標(biāo)檢測(cè)的訓(xùn)練階段虛實(shí)混合數(shù)據(jù)最高精度可達(dá)60.9%，同時(shí)精度受到環(huán)境與困難程度的影響。

“盡管我們認(rèn)為在智能駕駛中視覺(jué)感知可以類比為人眼的一部分，它可以像人眼一樣獲取外界的視覺(jué)信息，但是目前還無(wú)法做到像人類強(qiáng)大視覺(jué)系統(tǒng)一樣進(jìn)行推理。”王飛躍坦言。為此，他舉了個(gè)例子，比如在復(fù)雜城市道路環(huán)境中的交叉路口或者人行道上，人類可以根據(jù)當(dāng)前環(huán)境推理其他車輛或者行人意圖，并可以與其他車輛或者行人交互并根據(jù)情況禮讓，而這一點(diǎn)，目前的視覺(jué)感知系統(tǒng)無(wú)法做到?！耙?yàn)橐曈X(jué)感知是通過(guò)車載攝像頭或雷達(dá)對(duì)自動(dòng)駕駛汽車周圍環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)為代表的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像識(shí)別、圖像分類，并對(duì)有價(jià)值的信息進(jìn)行檢測(cè)、跟蹤，將其處理成自動(dòng)駕駛系統(tǒng)能夠讀懂的語(yǔ)言，進(jìn)而為控制決策系統(tǒng)提供依據(jù)。”

視覺(jué)感知是智能駕駛核心

在這項(xiàng)研究中，研究人員將視覺(jué)感知應(yīng)用到“長(zhǎng)尾場(chǎng)景”中。該場(chǎng)景主要涉及日常駕駛中出現(xiàn)概率極低、很少遇到的復(fù)雜挑戰(zhàn)場(chǎng)景，如極端惡劣天氣、突發(fā)交通事故、突然出現(xiàn)的行人等。

“由于長(zhǎng)尾場(chǎng)景發(fā)生概率極低且危險(xiǎn)系數(shù)高，往往難以采集到相應(yīng)數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練和測(cè)試視覺(jué)模型，導(dǎo)致目前基于深度學(xué)習(xí)的視覺(jué)算法沒(méi)有經(jīng)過(guò)充分測(cè)試，只在簡(jiǎn)單的受約束環(huán)境下有效。一旦運(yùn)用到實(shí)際復(fù)雜開(kāi)放的交通環(huán)境中，算法很容易失敗。”王飛躍說(shuō)，因此，研究人員希望用平行視覺(jué)來(lái)解決這一問(wèn)題，目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)一種“長(zhǎng)尾常規(guī)化”模式，通過(guò)人工虛擬場(chǎng)景來(lái)仿真模擬復(fù)雜的實(shí)際場(chǎng)景，利用計(jì)算實(shí)驗(yàn)進(jìn)行視覺(jué)模型的訓(xùn)練與評(píng)估，最后借助虛實(shí)互動(dòng)的平行執(zhí)行實(shí)現(xiàn)視覺(jué)模型的在線優(yōu)化。

“這個(gè)過(guò)程反復(fù)閉環(huán)迭代，我們希望實(shí)現(xiàn)視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境的智能感知與理解，讓視覺(jué)感知真正走向?qū)嶋H應(yīng)用。”王飛躍表示。

智能駕駛中的“馬糞”問(wèn)題

早在2005年，王飛躍就提出了平行駕駛的概念。為了解釋這一概念，他曾在一次演講中以馬車舉例。上世紀(jì)末，馬作為主要的交通工具，隨之而來(lái)的卻是無(wú)法分解的馬糞。這一問(wèn)題困擾了人們很多年，甚至有專門(mén)的國(guó)際會(huì)議來(lái)研究當(dāng)時(shí)面臨的“馬糞危機(jī)”。

汽車的到來(lái)，成功地消除了馬糞的問(wèn)題。而在人工智能時(shí)代，即便給車輛安裝高線束激光雷達(dá)等傳感器感知，配上“足夠算力”的計(jì)算單元，優(yōu)化算法，將汽車改裝成繁雜的智能體，仍無(wú)法避免無(wú)人車在長(zhǎng)久時(shí)間內(nèi)不出現(xiàn)事故?！斑@就像是這個(gè)時(shí)代人類面臨的馬糞問(wèn)題?！蓖躏w躍說(shuō)，“有人駕駛、遠(yuǎn)程控制、網(wǎng)絡(luò)車和無(wú)人車需要統(tǒng)一起來(lái)，成為平行駕駛，根除無(wú)人駕駛的‘馬糞問(wèn)題’。如果一定要將這幾種因素分開(kāi)，恐怕就是用馬車技術(shù)解決馬糞問(wèn)題?！?/p>

在平行駕駛中，視覺(jué)感知作為基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，處于智能駕駛車輛與外界環(huán)境信息交互的關(guān)鍵位置。王飛躍認(rèn)為，其關(guān)鍵在于使智能駕駛車輛更好地模擬人類駕駛員的感知能力，從而理解自身和周邊的駕駛態(tài)勢(shì)。而隨著自動(dòng)駕駛中人為干預(yù)度的不斷減小，視覺(jué)感知獲取環(huán)境信息的全面性、準(zhǔn)確性和高效性要求越來(lái)越高，其始終屬于智能駕駛的核心部分。

他同時(shí)解釋道，當(dāng)前視覺(jué)感知依賴相機(jī)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)環(huán)境的感知，在實(shí)際任務(wù)中會(huì)產(chǎn)生大量冗余的數(shù)據(jù)，從而導(dǎo)致計(jì)算復(fù)雜度和存儲(chǔ)負(fù)擔(dān)的增加、計(jì)算效率降低。“平行視覺(jué)則更加主動(dòng)，基于描述學(xué)習(xí)構(gòu)建軟件定義的具有可控性的人工場(chǎng)景、基于預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)完成人工場(chǎng)景中的計(jì)算實(shí)驗(yàn)、基于平行執(zhí)行實(shí)現(xiàn)虛實(shí)互動(dòng)，以解決虛擬與現(xiàn)實(shí)差異性問(wèn)題?！?/p>

目前，王飛躍團(tuán)隊(duì)采用Agent建模方法，模擬北京中關(guān)村區(qū)域和常熟智能車測(cè)試區(qū)域，在圖形學(xué)工作站上建立人工場(chǎng)景，設(shè)計(jì)豐富典型的環(huán)境條件和目標(biāo)運(yùn)動(dòng)，生成大量帶詳細(xì)標(biāo)注信息的圖像視頻數(shù)據(jù)集。同時(shí)，部分研究工作采用生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)聚焦于虛實(shí)交互過(guò)程中存在的領(lǐng)域遷移等問(wèn)題，并生成了具有真實(shí)駕駛場(chǎng)景紋理和細(xì)節(jié)的合成圖像?！艾F(xiàn)在，視覺(jué)感知已經(jīng)從道路感知逐步向環(huán)境認(rèn)知方向發(fā)展。它已成功應(yīng)用于識(shí)別交通信號(hào)、道路標(biāo)志和標(biāo)線等靜態(tài)環(huán)境信息，以及行人、車輛和其他移動(dòng)的障礙物。接下來(lái)，將會(huì)進(jìn)一步理解道路目標(biāo)之間的交互關(guān)系和邏輯，進(jìn)行意圖分析、預(yù)測(cè)和決策，有效提升無(wú)人駕駛車輛的智能認(rèn)知能力?！蓖躏w躍說(shuō)，“隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步和推廣應(yīng)用，對(duì)車載感知計(jì)算平臺(tái)的性能有了更高要求，將來(lái)會(huì)在保證算力的情況下降低計(jì)算成本?！?/p>

“上述成果讓我們有信心布局平行視覺(jué)方法在中國(guó)智能車未來(lái)挑戰(zhàn)賽上的應(yīng)用。平行視覺(jué)是平行智能體系的重要一環(huán)，結(jié)合平行駕駛、平行測(cè)試和平行學(xué)習(xí)等重要理論研究，智能車先在人工世界試開(kāi)，‘要在人工世界吃多塹，物理世界長(zhǎng)多智’?！蓖躏w躍有信心地表示。（袁一雪）