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同济大学朱西产教授:人机共驾-HMI助力ADAS产业化

2018-01-24 22:26    来源:汽车财经

 2018年1月9日,由汽车财经、上海汽研主办、同济大学汽车学院、同济大学艺术与传媒学院支持、轩致文化传媒承办的“智能汽车交互体验设计沙龙” 在上海机动车检测认证技术研究中心举行。此次沙龙特别邀请了上汽集团、奇点汽车、驭势科技、环球车享等专业嘉宾分享行业最新技术与趋势,同时探讨2018年4月20日的“智能汽车交互体验设计(国际)论坛”的主题与方向。以下是同济大学汽车学院教授朱西产精彩观点荟萃。

我今天的话想和大家分享一下近期这两年再做的项目,人机共驾,我们前面介绍,我们知道汽车没有智能的汽车,开起来安全不安全完全要靠驾驶员,实践证明驾驶员不靠谱,我们一条技术路线,因为做这块都是工程师,工程师想各种办法来弥补,试图用雷达、摄像机,现在又把人工智能拉进来,用计算机开车,所以刚才前面几个演讲的嘉宾,我们杜总已经再为无人驾驶进行设计,我们驭势已经再畅想无人驾驶来了以后,车内怎么让人不要感到太预料,但是驾驶员真的能脱离驾驶吗?难度有多大,非常大,我们看到L4和L5,美国已经跑在路上的出租车,事故率并不低,L4驾驶员是可以脱离驾驶的,原来沃尔沃在哥德堡要做测试,原来是2017年有100辆XC90投放公共测试,也就是任何人都可以申请体验,本来说是2017年投入公共测试,2020年开始销售,沃尔沃把整个项目往后推了三年,推迟的理由说的一句,原来想99%的问题都解决了,到最后真正一测试才发现剩下的1%,要解决起来一点都不比原来99%简单,所以从汽车工业界来说,我们也知道人类驾驶员有不靠谱的地方,现在达到了安全,达到五星级的车已经在市场上非常普及,所有的车场推出来的车都是五颗星,就是没有智能的车,在操作稳定性、碰撞安全性做了这么多的工作,一年全球还是120多万的死亡,中国还是20多万的死亡,我们过去试图用技术的手段来解决。

技术的手段来解决加了这么多传感器以后,我们发现智能车,现在各国政府对智能车的开发,去年智能网联汽车,工信部首先发布了一个技术路线图,由李军(音)院士牵头,在北京成立一个创新中心,2018年刚刚过了几天,发改委介入,发布了一个《智能汽车发展规划》,大家知道2020年的愿景,智能车达到50%,因为中国最强的是通讯,最强的是定位,因为我们跟国际上比的话,雷达比不过人家,但是通讯和定位是比得过他们,到2020年的愿景,LTE(音)的覆盖率90%,向智能化的发展,政府也抱以厚望。

大家认为智能车一定是以后的方向,这没有什么说的,但是大家开发智能车的难度,比开发一个传统汽车的难度要大很多,其实现在我们所谓的智能车,上面装有雷达、摄像机的车,现在20—30万的车就可以用,但是很不幸这些智能的功能,基本上都被用户忽略,甚至关闭。ACC有几个用户会使用?不好用。很多车有自动泊车功能,没人用,它进去的车位我还不如自己停,我还停得比它快,我要觉得难听,它根本停不进去,所以这里面难度比较大,真要做到我们说驾驶员觉得说这个功能真好,这才有可能被采纳,所以难度是比较大的。

我们这个项目是智能电动汽车的感知、决策与控制关键基础问题研究,我在项目司里面承担的项目,我们想做这样一块工作,就是具有共性特征的驾驶人驾驶机理,人到底怎么开车?我们说ADAS是辅助,如果辅助得不合他心意,它就是异类。通过建立中国驾驶人自然驾驶数据库,了解人类驾驶员的驾驶机理,跟自动驾驶车,和智能车之间的意义不同。

首先想知道差异在哪里?有差异就会有冲突,所以其实未来的智能车,我们把ADAS系统,在驾驶员不能脱离驾驶的时候,应该是一个双驾,车里面存在来个驾驶员,如果互相嫌弃就完蛋了,现在车上的智能系统,为什么不被大家喜欢?原因就是存在着差异和冲突。近期我们通过自然驾驶,已经在搜集数据,来搞清楚中国驾驶员到底怎么开车?在上海有8辆沃尔沃的S60装了摄象头,装了传感器,交给用户直接使用,分了四批,所以32个驾驶员在上海的分布在这里,住在上海的不同地方,他们按正常来使用,现在这个数据库已经有将近13万公里的驾驶,这是我们的宏观统计,我们做车辆控制的人都知道。

我们也很想知道有谁家的自动驾驶汽车,在路上跑完的数据,我也可以标到这个图上,看你做出来的AX和AY是否接近,如果加速能力过强,或者刹车过急,其实人类也会反感的。这是我们从宏观统计,X和Y随着车速的下降来变化,速度越高,急刹车的可能性越小。第二种我们按照场景来统计,我们分了这样一些过程,这个我就不详细展开了。

其实大量的时候是处于巡航状态,跟车、跟线这样的巡航,这个占到80%以上,巡航的特征,我不展开了。第二种就是我们说,过路口等等这样的中等时间的过程,就是过渡过程,这个分类我也不展开讲。主要分这么几类,占的比例最多的是变道,通过路口占到50%,这两类就已经90%,在城市里面或者在高速路上,这种匝道、路口以及变换车道,这几个事情处理好,再加上巡航控制,其实一个正常驾驶已经满足了,一个特点中国驾驶员喜欢变道,变换车道的频次是美国的4倍左右,这是美国的自然驾驶的数据,这还是我们上海的数据。

如果上海的驾驶员在中国已经算比较规范的,如果到别处的话,还要翻倍,所以我们就是会变道,就是这种开法。第二个有意思的现象是变换车道的时间不管是速度低还是速度高,时间基本上都在5.7秒左右,这个事情也是蛮有意思的,不管速度多少,变道的时候差不多,车道宽度也差不多,整个完成一次变道,所有的时间和车速没关系,我们按照这个特征的话建立了变换车道的路径变换,自动驾驶控制出来的变道,坐在驾驶位上的人就会感觉到紧张,因为他自己平常开车不是这种规律,这是一种特点。

为什么要变道?50%是嫌前车太慢,这个我们还在分析,想知道前面这个车的车速和这段路的限速之间是一个什么关系的时候,会迫使后车变道,我们说驾驶意图,我们在自动驾驶开发的时候,驾驶意图非常重要,一半的变道是嫌前车太慢,有将近15%的变道是必须到某个车道上面去,为了完成那个功能,也有19%无意识变道,你也不知道他干什么,周边什么车也没有他也要变,因为平常变道变成喜欢了,你像这种情况,前后左右都没有车,他就在变,它占到19%,我们喜欢找到有原因的东西。

我们把所有的危险类型做了说明,追尾危险和行人的危险,刚才我们看到于峰展示更多的是这两类,就是前面一个车刹车,后面那个车就撞上去了,第二类就是有行人跑过来,我们把他撞了。前面我们说了中国人就喜欢变道,这个占到24%,并且相当危险,现在我们的ACC为什么欧美做出来的ACC不能用?就是因为欧美人做这个东西的时候,他们没有这种危险,他们没有这种场景,做出来的ACC只会盯后车,不会盯旁边车道的车,中国驾驶员已经习惯了,如果要是不会应对的话,你就压根开不了车,我们中国的驾驶员对于频繁的变道是使用的,但是我们现在的ACC是个美国驾驶员、日本驾驶员、德国驾驶员,你也别说博士是在中国开发的,反正现在没有中国人做的ACC,这些工况是不会的,所以应付不到了变道,在中国这个ACC不可能被使用。

我们来看一下存在的差异,这是我们驾驶员认为的危险,也就是还有1秒就撞了,中国驾驶员才认为危险,中国驾驶员根本不认为危险,但是那个东西再叫,所以我不认可,所以有的人就把ADAS关掉。相反我们来看一下切入,切入的THW,我们叫前端时距,用相对距离除以本车速度,在中国只有0.9秒,相当危险。你看我们中国驾驶员是怎么应对的?我们把这个车道分成四等分,前面这个车当略过车道线的时候,还在对方车道的时候叫Y0,我们看77例事故,有56个驾驶员是在Y1的时候就刹车,有8个驾驶员在Y0的时候刹车,有11个驾驶员在Y2的时候刹车,中国驾驶员已经练就了察言观色的驾驶的能力,而你要知道德国驾驶员不会,美国驾驶员不会,本本分分的日本驾驶员也不会,他根本就不会想到那个车会突然切进来。

在50多公里每小时的时候,一秒就是14米,在中国有很多驾驶员,在你前面4米的地方就切进来,所以根本不能等到这个车完全进入车道再刹车,如果进入车道的时候,你再不刹车就毁了,特斯拉有多少的事例把人家的后视镜刮掉,现在的ACC系统靠毫米波雷达根本没办法检测,所以刮擦事故很多,把人家的后视镜刮走,停都不停,他不知道,气得你要死,驾驶员认为很重要的事情,ACW什么也不说。你认为不危险的时候,跟着车的时候,2.5秒,驾驶员根本不认为危险,他在这里叫个不停,为什么不关掉?该危险的时候不叫了,你认为不危险再叫,所以ADAS系统怎么把这两个驾驶员调整好。

我们引入了一个新的指标,用这种交叉式的类型里面,就是大家离交汇点的时间差是很重要的,这是我们近期掌握出来的,就是人类驾驶员认为时间差是多少的,认为是安全的,你也不能见车就刹车,到危险才会刹车,所以这是做出来以后,如果有VTS,这个车辆跟踪轨迹预测也是很容易的,来判断碰撞的可能性,所以切入这一块在中国的话是ADAS的难点,我们必须得根据中国的道路交通特征,开发适合中国市场的产品,所以你的命运就是被他关掉或者不用。

人机共驾我们知道,我们把ADAS系统作为一个虚拟驾驶员来看待,现在来看的话,我们的自动驾驶还是不能脱离驾驶员,驾驶员不能完全脱离驾驶,这个时候我们纯粹用技术来解决,现在解决不了。一直到L3,其实我们说的技术上是不能完全覆盖整个完整的驾驶任务,驾驶员在驾驶任务中总有一个环节,两个环节或者更多的环节是交给驾驶员由人来完成,L0和L1期间,这个ADAS仅仅做安全防护,这块东西做出来的产品用户觉得不高兴的话,关系不大,就跟你现在的安全气囊和安全带一样,用户一样不高兴,但是你高兴也得用,不高兴也得用,否则的话就是法规不允许,到时候检测中心就说了这个车不能卖,到以后的话,你不装也不行,安全带你不高兴试试,你也得装,你不系试试,扣你分。反正大家也知道,你不喜欢,不喜欢也得用,就得用。到了L2和L3之后,没有说哪个国家强制使用ACC,我们的理想是做L4和L5,让驾驶员可以放松,但是L4和L5真的很困难,有的人说(英文)就好了,有人说有高精地图就好了,未来的车不是一辆车,是人通过通讯建立管道,跟车辆之间建立联系,就可以无人驾驶,我告诉你未必。我们的飞机早就有这个功能,无人驾驶了吗?所以有几次研讨会上说,大家对无人驾驶抱这么多的希望,我们的民航达到L3至少已经十多年了,但是止步L3,没有去探索L4,没有去探索L5,你说飞行员工资更高,至少比我们的驾驶员的工资更高,我认为不会是短期能实现的,难度非常大。

我们在项目里面,还是要把人放进来,我们要借助于人机交互,我们看AEB Car,其实就是一个虚拟的驾柱。能不能把冲突找出来?我们驾驶员对自动驾驶系统有没有意见?有冲突我就定一个事件,我们希望通过人机交互,一个就是我可以表达,第二个我把互相之间不满意的时候,把这样的事件记录下来,这样的话就来解决。我们通过HMI,如果可以在现场解决,就现场解决。第二块如果现场不能解决,我先把冲突记下来,事后分析以后,看看怎么办?首先要发现这个争端,第二个要解决这个争端,这里面我们画了两个界线,一个叫舒适,一个是安全,在舒适这个层面,我们希望车听人的,你要告诉它,这个时候不能任性了,再人性要出问题,到安全领域,我们希望是人听车的,或者说有车辆通过HMI来教育,所以这是我们近期想做的事情。

HMI不是我们的专业方向,所以找到王老师和由教授他们,我们懂技术,我们也知道汽车要怎么开,我们也知道驾驶行为,我们也知道驾驶员的需求,但是人机交互部分,这是我们设计的几个介入的方式,就是几个阶段产生冲突,在这些阶段里面,如何解决以及如何搜集这样的数据。

现在的好处是什么?汽车已经联网了,联网以后有一个最大的功能,这个车出厂以后,可以通过OTA,通过(英文),通过OTA已经可以进行修改,甚至以后大概先发一个基本板,发出来以后大家用,用的时候充分表达意见以后,我再来提升。第二个甚至有没有可能做成个性化?也许出厂的时候,这个荣威RX5是一样的,它跟了我,可以变成我的个性,但是个性化的话,首先得知道用这个车的人是谁,他的驾驶行为是什么?我们传统的方法已经无法使用用户的需求,我们为了保证安全性,只能把最糟糕的用户作为我们开发目标,来保证安全性,消灭或者消除所有的驾驶体验,就是一个人感冒,所有驾驶员吃药,这是不行的,所以我们传统汽车厂开发的车为什么不讨人喜欢呢?其实沃尔沃也好,福特也好,他们做的自动驾驶一点不比特斯拉差,特斯拉敢让驾驶员把手撒开,我们传统汽车厂不敢,原因就是特斯拉有网联,如果你发现撒开向盘之后,驾驶依然很安全,他允许你散开方向盘,如果他知道你不管安全,他马上可以警告你,甚至自动驾驶功能不给你用,这方面一定要考虑智能,我们说网联是分不开,离开网联,我们的智能无法满足,尽管有各种HMI,最后如果没有网联,不能对车辆进行个性化的改进的话,之后不能升级的话,我觉得智能化的功能很难满足个性化的需求,而只要驾驶员在,其实我们的驾驶体验,其实我们的传统体验要把这辆车卖给私人的车,它的核心价值就是个性化,你干吗要花100多万买奔驰、宝马,20万的荣威RX5怎么就不能用?就是一个差异化,离开差异化,我们传统汽车企业就死掉了。

从这个角度来说,人机共驾怎么能够在智能驾驶也产生一个差异化,通过OTA也可以实现迭代式开发,甚至实现驾驶的个性化,我抛出来一个问题,是希望找到有好的做HMI的方式,用一种非技术的方式来解决这个问题。所以未来的智能驾驶两条路,一个用技术能力,技术方式努力实现L4,L5,第二个用好的人机交互,在驾驶员仍然在驾驶行为里面,在驾驶任务里面承担一定任务的时候,把两个驾驶员有效地沟通,来解决冲突以后,在技术没有突破的情况下,让智能驾驶发挥作用,这是我们在承担科技部项目里面能够涉及到人机共驾时候的想法,谢谢。

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