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索亚机器人CEO陈刚:ROS在无人驾驶技术研发中的应用和机会

2017-08-26 16:10 高工机器人网 阅读:66091
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摘要26日,在由高工产研、中国电子学会主办,高工机器人、汤尼机器人承办的“ROS全球开发者高峰论坛”上,索亚机器人CEO陈刚表示,伴随着自动驾驶的不同等级,商业和技术路线也会出现分层。

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  【文/潘敏瑶】自动驾驶,大致可分为五个等级。一级为无自动化功能、驾驶者控制一切的人工驾驶,或者称之为辅助驾驶。二级为半自动驾驶,驾驭者监控自动化功能,如车辆操作指导,加速和减速控制等。

  到了第三等级,被称之为高自动驾驶,系统监控车辆功能并在达到极限时,把操作权交给驾驶者。上升到第四等级后,被称为全自动驾驶,系统通过特定的驾驶模式,操作所有的任务。

  第五等级,也就是最高等级,真正实现了无人驾驶,全自动无人驾驶系统通过特定的驾驶模式,操作所有的任务。

  26日,在由高工产研、中国电子学会主办,高工机器人、汤尼机器人承办的“ROS全球开发者高峰论坛”上,索亚机器人CEO陈刚表示,伴随着自动驾驶的不同等级,商业和技术路线也会出现分层。

  “在SAE1-2级向3-4级的初级阶段,汽车OEM厂商主要采用驾驶辅助系统ADAS;到了SAE2-3级的中级阶段,如特斯拉,开始采用先进智能驾驶辅助系统;而在SAE5级的终极阶段,如谷歌开始真正实现无人驾驶。” 陈刚说道。

  在陈刚看来,竞争领域的不同带来了协调领域的不同。基于车载传感器实现防撞功能的自主行走控制系统在横过马路、夜间行人、偏离道路警告方面体现了优势,基于V2X获取前方信息的协调型行走系统则擅长于交叉点对人和车防撞。

  “两者最终将逐渐走向融合,形成自动驾驶系统。”他预测。

  毋庸置疑的是,随着时间的推移,无人驾驶技术复杂度也逐渐提升。陈刚分析,技术的推进将渐渐实现从感知到决策的智能化,从基于多传感器融合技术、动态识别行人和车辆的“嵌入式动态场景的感知系统”基于概率推理的碰撞评估技术的“智能碰撞评估及预警系统”演变,最后实现基于pmp+ICS的安全决策技术的“复杂交通环境下的安全决策和行驶控制系统”。

  会上,陈刚举了个法国inria无人驾驶技术进展的例子。拥有20年发展历史的Inria目前在法国已有8个研究中心,无人驾驶技术经历了车队、自动停车、SLAM导航三个阶段。

  在2008年到2010期间,inria的技术实现了高速环境下动态环境感知,到了2010年,可进行智能碰撞评估及预警,2012年到2016期间,这项技术得到进一步提升。

  无人驾驶的硬件平台也经历了从Ligier到Cycab 、Wheelchair 再到Lexus的进阶。从2002年至今,软件框架的发展路线图可以概括为“技术复杂度从集中式到分布式”——2002年到2006年为2D/3D simulator +Cycabtk ;2006年到2010年为3D Simulator +HUGR ;2010年至今为3D Simulator + ROS。

  在此基础上,陈刚进一步阐释了HUGR软件架构。Hugr是中间件软件,基于publish/subscribe 架构,便于分布式软件开发。基于POSIX的共享内存方式包含了3D 模拟器、序列化读写、应用模块同步处理、数据录制与回放、基于网页的可视化工具。

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  基于ROS的无人驾驶技术研发案例

  此外,还有基于立体视觉的网格占有地图,基于激光的网格占有地图,融合的网格占有地图,车道线检测与跟踪,Rviz 显示插件等等无人驾驶技术研发案例。

  陈刚表示,未来ROS开发的经验体会和商业机会巨大。ROS系统及生态系统包括主车和主机机器人企业,包括服务机器人和工业机器人,如Rethink  Intera 、Fetch robotics 、Clearpath robotics 等。

  平台型企业和标准包括DuerOS 无人驾驶、ROS 2.0 、RTI 、AutoWare 、RoboWare 、PrismTec等。核心部件型企业则包括了智能传感模块和导航模块。

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