自动驾驶汽车 在雨雪中安全前行
轻型汽车技术2021(1-2)市场论坛65
自动驾驶汽车在雨雪中安全前行
李忠东编译
虽然全球范围内的自动驾驶汽车导航近年来不断完善，但是要使自动驾驶汽车得到真正的普及之前，还有一系列问题急待解决。消费者对自动驾驶汽车的安全性的信心仍然是汽车制造商计划未来自动驾驶的挑战，特别是对于在恶劣天气条件下的道路上，自动驾驶汽车的管理水平将产生更大的不安。《连线》杂志指出：“雪和冰对无人驾驶汽车构成了巨大的障碍，迄今为止对自动驾驶汽车的大多数测试都是在阳光充足，干燥的气候下进行的。必须改变这种情况，才能使这项技术在任何地方都有用。”
1CSAIL升级LGPR
自动驾驶汽车“查看并确认”在路上的位置，通常要依靠激光雷达传感器或照相机收集的数据构建的车辆环境实时地图。然而在遇到大雨、大雾、大雪等不好的天气时，麻烦就来了。下雨可能导致相机故障，交通标志被雪覆盖，错过车道标记……信息流的中断让车子“两眼摸黑”。雨水、大雪或浓雾造成的一个小小的错误就有可能酿成灾难，给自动驾驶车辆的安全水平带来威胁。苏黎世理工大学自动驾驶系统教授罗兰•西格沃特曾说过:“在自动驾驶汽驶上公共街道之前，定位和导航必须在任何时候都完全可靠。”
完善自动驾驶技术是车企和研究者们长年累月在进行的工作，其中让自动驾驶汽车在雨天或者雪天中感知路况和辨识路标仍是个极大的挑战，然而这个问题有望被解决。据瘾科技(Engad-get)报道，美国麻省理工大学(M1T)计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)的一个研究团队另辟蹊径，开出一种特殊形式的探地雷达仪器，称为“定位探地雷达”(Localizing ground-penetrating radar，以下简称LGPR)，旨在帮助自动驾驶汽车在雨雪中行驶。探地雷达是近几十年发展起来的一种探测地下目标的有效手段，是一种无损探测技术，与其他常规的地下探测方法相比，具有探测速度快、探测过程连续、分辨率高、操作方便灵活、探测费用低等优点，在工程勘察领域的应用日益广泛。
研究团队将目光投向地下，向地下发送电磁脉冲，扫描深10英尺(约3米左右)的区域，以显示地下的土壤、水、植物根茎和岩石细节。一旦雷达传感器完成了整个道路的扫描，就能创建一张路面以下地层的地图，就像地层的“指纹扫描图谱”，帮助车辆“看到”被环境遮掩的地面，以几厘米的精度实现车辆的定位。由CSAIL教授丹妮拉•鲁斯和博士生泰迪•奥尔特领导的有关这项研究的论文3月已发表在《IEEE机器人与自动化快报》杂志(IEEE Robotics and Automation Letters)，并于5月在国际机器人与自动化大会(ICRA)上展示。
该项目得到了麻省理工学院林肯实验室的部分支持，其实它原先是在MIT林肯实验室(Lincoln Laboratory)开发的。那时该传感器只应用在人驾驶的车辆上，而且并没有在恶劣天气下进行测试。早在2017年，《麻省理工新闻》就发表了一篇报道：“MIT林肯实验室的工程师开发了LGPR，证明土
66市场论坛轻型汽车技术2021(1-2)图1CSAIL的LGPR导航系统平均误差范围约为1英寸左右
壤层、岩石和路基的特征可用于将车辆定位至厘米级别的准确性。即使在雪，雾或灰尘遮挡地面特征的情况下-LGPR仍用于保持车道。”该实验室的工程师证明，可利用地下地质技术进行车辆导航，土壤层，岩石和路基的变化可以在厘米级的精度下定位车辆O oGearBrain是LGPR留下深刻印象的几个网站之一，该网站认为LGPR技术有可能被用来创建一个城市的整个地下地图，并在车辆在驾驶到某地之前即可下载相应路况内容。
在MIT发布的视频中，研究团队解释了这项新技术如何在积雪覆盖的道路上工作。“CSAIL使用的是新的探地雷达传感器，我们将其集成到全自动驾驶汽车中，并在雨、雪等天气条件下对其进行全面测试，扩展了这个项目。”奥尔特表示，“通过分析在各种具有挑战性的天气条件下的超过17公里的测试数据，我们发现这种新颖的感应方式能够在不使用相机或LiDAR传感器的情况下为自主导航提供精确的定位。该技术还可以在停车场内工作，车库中的钢筋混凝土金属钢筋和导管可以像高速公路一样创造出独特的数字签名。”
封闭的路线测试表明，新系统能夠准确定位被冰雪覆盖的道路标识，与晴朗天气下使用时相比，导航系统的平均误差范围约为1英寸(25毫米)左右，如图1。LGPR在暴雨中遇到的障碍更多，误差大概在5.5英寸(13.97厘米)。这可能是由于降雨导致更多的水分渗入地下，导致原始绘制的LGPR读数与土壤
现状之间存在较大差距造成的。在自动驾驶汽车进行的为期6个月测试中，研发团队不需要人为干预方向盘，这进一步验证了LGPR的鲁棒性(Robustness)，即在异常和危险情况下系统生存的能力。该系统目前仅在乡村道路上以低速行驶时进行了测试，很容易扩展到高速公路和其他道路。
LGPR的优点在于地下地图的稳定性往往比使用照相机或激光雷达创建的地图更好，因为地面上地图的要素发生变化的可能性更大。此外，与许多公司在汽车上使用的传统2D传感器地图相比,LGPR地图占用的空间也少了大约20%。虽然该系统代表着自动驾驶汽车的一项重大进步，但并非要取代目前使用的视觉传感器，而是对现有传感器的增强。探地雷达无法探索地面上的东西，然而作为恶劣天气下定位能力的有力辅助，它能利用地表以下的探测数据，补充地上摄像头和Li­DAR传感器数据，帮助自动驾驶汽车在驾驶决策
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时，拥有更完整的环境感知，大大提高驾驶的安全性。未来的工作将专注于地下地图技术的设计，让LGPR数据集可以整合在一起，使自动驾驶车辆能处理多车道道路和交叉口的情况。另外，硬件目前宽6英尺（182.88厘米）显得很笨重，为了让它小和轻到可以装进商用车，设计有待于进一步改进。
CSA1L的新系统的问世，代表着自动驾驶开发者第一次部署探地雷达。“我们往地下一铲，只会看到一堆土。但LGPR却可以量化地下的特定元素，并将其与已经创建的地图进行比较，自动驾驶车辆就可以确切地知道自己在哪里，而不需要相机或激光。”鲁斯教授指出，“我们的研究表明，这种方法很实用，可以帮助自动驾驶汽车在恶劣天气中导航，而不必使用激光扫描仪或相机来体现传统意义上的'视觉'。”
2WaveSense促成LGPR商业化据奥尔特介绍，将探地雷达应用于自动驾驶的概念并非MIT率先想到，美国初创公司WaveSense是世界上第一家在商业规模上提供基于探地雷达的自动驾驶车辆导航的企业。探地雷达是由MIT开发的军用技术，并曾接受过战争的检验，主要用于探测地雷和简易汽车。据报道，早在2013年阿富汗战争时，美军为使战车适应阿富汗的军事行动，就已经进行了开发。LGPR 并不是一项新技术，之前主要应用于建筑规划、地雷探测、甚至月球探测等领域。
探地雷达的算法能夠确定汽车在五维空间中的确切位置，被认为可以在任何道路条件下显著提高导航的安全性和精确度。LGPR将电磁脉冲发送到路面以下10英尺的地方，扫描地面深处物体的反射和土
壤性质的变化，包括管道、根、岩石和土壤，每一英寸的道路都有一个独特的地下成分在它下面。然后将这些数据与车上其他传感器的数据进行综合，绘制岀一张地下特征图。自动驾驶汽车以时速60英里行驶，依靠这张地下特征图能避免偏离航道，知道自己在哪里，以及应该在哪里。
“WaveSense已经从MIT林肯实验室获得了这项专利，并致力于将其应用于自动驾驶汽车产业，代表的是商业化的努力。”奥尔特展望道，“自动驾驶汽车需要时刻保持自己的行驶路径，并且需要相应的技术来应对恶劣的天气o WaveSense和MIT都有着为自动驾驶汽车提供在恶劣天气条件下安全驾驶方法的共同的目标，通过企业和研究学院的共同努力，研究和落地双管齐下，自动驾驶指日可待。”
自动驾驶应用的成功与否，归根结底在于车辆行驶的安全性。目前自动驾驶车辆使用的系统主要依靠地面上的GPS、激光雷达和摄像机等传感器来识别车辆的确切位置，局限性很大。当道路标记不清晰或路面情况复杂（暴风雪、大雾等）的时候，这些技术在光线较低或天气变冷的情况下就不起作用了。而WaveSense正在努力围绕安全性打造一个高价值品牌，正如该公司“当其他传感器失灵时,WaveSense可以保障您的安全"的口号说的那样,LGPR技术可以全天候工作。乘用车运输市场需要能够在非常恶劣的天气下可靠运行的自动驾驶车辆，即使是面对雾和雪完全覆盖的道路，在这些条件下LGPR可以为视觉传感系统提供可靠的数据冗余。
与地面上不断变化的视觉景观不同，这些地下数据是静态的，为任何天气条件下的自动驾驶车辆提供
了一个指南。由于地下地图比地形图更加稳定，因此需要扫描和更新的频率要低得多。当车辆沿着道路行驶时，探地雷达以每秒约126次的速度连续扫描地下土层、岩石和路面，并将扫描结果与车载图像数据库进行比较，以确定车辆相对于道路的确切位置。
“实际上，汽车使用者需要的传感器不止一种。如果人类需要把自己的生命托付给机器人，那么保持足够的安全阈值就至关重要。”WaveSense
68市场论坛轻型汽车技术2021(1-2)联合创始人兼首席执行官塔里克•博拉特强调说，
“虽然我们没有所有的道路数据，但是作为电流传
感器套件的重要补充,LGPR技术可以填补激光雷
达和相机无法覆盖的空白。”
WaveSense的LGPR是专注于地表以下特征
测绘的一种自动驾驶技术，如图2。通过扫描地下
特征提取的数据比激光雷达或光学摄像头获取的
环境数据更可靠，因为后者很可能受到快速变化
的天气条件以及城市景观的影响。尽管如此，这项
新颖的传感技术仍然存在一定的争议：一是可能
会进一步增加自动驾驶汽车的成本，二是地下探
测数据还有待广泛收集，以使其更具商业意义。然
麻省理工申请条件
而，博拉特的观点恰恰相反。他分析说，激光雷达
用于地表以上环境感知，专注于定位。探地雷达可以和激光雷达系统结合，减少激光雷达所需要的信道数量，由此降低整体成本。探地雷达大规模量产以后成本不到100美元，因此在目前的自动驾驶传感套件中相当便宜。激光雷达需耗资数万美元，而选择探地雷达可以压缩整体成本。
“对于目前的传感器组合已经很难再'压榨’更多了，而作为独立于现有传感器融合的测绘和汽车定位解决方案,LGPR技术吸引了汽车OEM 制造商。”博拉特表示，“在接下来的几个月里，我们将选择一到两个合作伙伴进行探地雷达的商业化，将其引入不同的市场。其中一个目标市场是2020年的自动驾驶汽车售后市场，之后，我们的解决方案计划将在2023/2024年左右嵌入量产的自动驾驶车型。”
与摄像头或激光雷达测绘不同,WaveSense的解决方案不需要后期处理，原始数据可以直接利用。该公司将覆盖美国十大都市圈，提供自动停车等高价值服务，例如.波士顿有大约2400英里的道路需要覆盖。该公司不打算测绘美国的每一条道路，而是首先完成高价值的区域地图。对于停车场也是如此，将重点覆盖波士顿的30~40个高价
图2WaveSense的LGPR是专注于地表以下特征测
绘的一种自动驾驶技术
值停车场。WaveSense对测绘合作伙伴持开放态度，大部分测试都是在波士顿和底特律进行的，最终的产品设计可以缩小到67x30厘米见方约3厘米厚的平板.固定在汽车下方。
WaveSense的LGPR还吸引了石油和天然气、机场、大型物流和配送中心等很多其他市场的关注，对于这些地表特征较低的环境，该项技术可以发挥其探测特征丰富的地下环境的优势，公共事业部门可以利用LGPR创建地下基础设施的地图以及其他有价值的测绘。WaveSense可以针对这些市场，设计定制化解决方案。
3GGSI开发TerraVision新技术MIT多年的实验证明了LGPR技术的潜力，美国Geophysical Survey Systems(GSSI)公司不久前发布了一项名为TerraVision技术的研发成果，如图3。它采用探地雷达，通
过更快的硬件、更智能的软件以及尺寸更小的机械设计，改善自动驾驶汽车的导航。GSSI重新设计了射频切换，将能耗减少4倍，电波发射减少100倍以上，显著缩小了尺
轻型汽车技术2021(1-2)市场论坛69寸，使其更能够不受天气影响，性能也得到改善。
去年6月下旬，在马萨诸塞州德文斯的一个闭环
现场试验中,TerraVision被成功集成至L2自动驾
驶测试车中。L2自动驾驶汽车需要驾驶员坐在驾
驶座，以随时控制汽车，不过L2系统可以控制转
向和加速。
GSSI公司工程副总裁David Cist博士表示，
与普通的AR传感器不同，探地雷达的优点在于
不受天气条件影响。新成果通过将电磁脉冲发送
至地面，在地下创建一个数字指纹，用于定位配备T TerraVision的自动驾驶汽车。由于电波能够穿透地下3米，而且会反射岩石、树根、土壤和管道。反射回来的信号将用于构建地下情况的3D地图。将此类图像拼接在一起就创建了一个完整的3D 指纹，任何配备了LGPR技术的车辆都可以采用该指纹来
确定自己的位置。地上和地下地图的完整创建，提高了自动驾驶汽车在任何条件下都能定位和导航的可能性。
几乎所有的自动驾驶汽车导航都需要依赖摄像头和激光雷达创建的3D地图。然后，自动驾驶汽车配备的摄像头和激光雷达传感器可采用包含道路标记、街道标志、建筑物和其他知道位置的地图用于定位。TerraVision也一样，只不过生成的3D地图是有关地下的。采用此类地图，任何配备TerraVision的车辆都可以在参考地图上到对应的数据或指纹，知道自己的地理位置。当车辆移动，下一份数据可能重新在地图中到对应的数据。每匹配一次，就可以计算出车辆的前进方向和速度，从而追踪车辆。与其他地图一样,TerraVision 参考地图需要以某种方式进行地理定位，要么通过一台精确的GPS，要么整合至其他地面地图，从而形成一个强大的导航系统，以减少失效。
凭借积累多年的专业知识和数据,GSS1证明十几年来LGPR地图绝对可靠，而且该公司拥有的地球物理学经验也可以确保LGPR地图稳定且
图3GGSI开发TerraVision新技术
可靠。LGPR测试显示，以高速公路速度行驶时车道内定位精度约为4厘米，与其他自动驾驶汽车导航传感器的精度相当。例如,GPS导航精度为30厘米，城市、森林和隧道除外。相比之下，激光雷达、雷达、摄像头等其他传感器可以扫描地面及周围环境的特征，精度约为10厘米，但是此种导航很容易就
被雨、雪、灰尘、雾甚至落叶破坏。
为自动驾驶汽车导航添加LGPR技术，能够抵偿危及生命的传感器失效的情况。如果国际LGPR 现场测试可以证实MIT和GSSI的结果，对于自动驾驶汽车行业来说，无疑是一个巨大的胜利，因为影响用户对自动驾驶汽车接受度的因素就是自动驾驶汽车需要在所有条件下都能够无故障地定位。所有传感器都有局限性.TerraVision也不例外。如果自动驾驶汽车要达到L3，其配备的传感器就必须能够在所有条件下弥补彼此的不足。
考虑到美国联邦通信委员会(FCC)的限制具不确定性，包括两家致力于自动驾驶导航的大型日本和德国公司在内的全球多家公司要求GSSI 开发和测试LGPRo GSSI最初决定将重点放在海外,GSSI在德国对LGPR技术的性能测试将可以确定该技术是否有效。
(编译自adget .www.day
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