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惡劣天氣下，如何保證自動(dòng)駕駛的可靠性?

統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，雨雪等惡劣天氣下行車(chē)事故的發(fā)生率較正常天氣高出70%。

風(fēng)沙、濃霧、雨雪等極端天氣，對(duì)路況條件、駕駛員視野和場(chǎng)景判斷等帶來(lái)極大干擾。無(wú)論是初出茅廬的新手司機(jī)，亦或是駕齡豐富的老司機(jī)，雨雪天行車(chē)均無(wú)異于一場(chǎng)噩夢(mèng)。

而對(duì)于“模仿”有人駕駛的自動(dòng)駕駛汽車(chē)，惡劣天氣條件對(duì)環(huán)境感知系統(tǒng)的影響則更為嚴(yán)重。是否具備惡劣天氣條件下的正常行駛能力，是檢驗(yàn)自動(dòng)駕駛汽車(chē)能否上路的終極“試金石”。

天氣對(duì)感知系統(tǒng)的影響

為了確保自動(dòng)駕駛車(chē)輛在不同場(chǎng)景下均可以做出正確判斷，需要對(duì)周?chē)h(huán)境信息進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)獲取和識(shí)別，這些信息包括但不限于自車(chē)的狀態(tài)、交通流信息、道路狀況、交通標(biāo)志等，以滿足車(chē)輛決策系統(tǒng)的需求。

換言之，環(huán)境感知起著類似人類駕駛員“眼睛”、“耳朵”的作用，是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的前提條件。

目前，環(huán)境感知技術(shù)有兩種技術(shù)路線，一種是以攝像機(jī)為主導(dǎo)的多傳感器融合方案，另一種是以激光雷達(dá)為主導(dǎo)，其他傳感器為輔助的技術(shù)方案，這兩種方案常用的傳感器種類包括但不限于激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)、攝像頭等。

不同傳感器在面對(duì)不同天氣時(shí)，所受到的影響是不同的，目前暫時(shí)沒(méi)有任何一種傳感器可以完美應(yīng)對(duì)任何天氣。

激光雷達(dá)

激光雷達(dá)+高精地圖，是目前自動(dòng)駕駛一種主流傳感器組合方案。

激光雷達(dá)精度高、穿透力強(qiáng)，可以實(shí)時(shí)掃描周?chē)h(huán)境建立三維模型，擁有很高的可靠性和精確性，但對(duì)惡劣天氣的適應(yīng)性則稍微差一些。

雨天對(duì)激光雷達(dá)的影響相對(duì)較小，除暴雨等極端降雨條件下，激光雷達(dá)基本不會(huì)受到任何影響。

雪天和風(fēng)沙天則會(huì)對(duì)激光雷達(dá)造成明顯影響。與降雨不同，雪由固體物和雪花組成，很容易堆積形成障礙物(風(fēng)沙天也容易形成堆積物)，從而影響激光雷達(dá)的掃描距離，或者導(dǎo)致激光雷達(dá)的錯(cuò)誤探測(cè)。

毫米波雷達(dá)

毫米波雷達(dá)探測(cè)距離遠(yuǎn)，精度雖沒(méi)有激光雷達(dá)高，但在眾多傳感器類別中仍處于較高水準(zhǔn)，主要作為測(cè)距和測(cè)速傳感器而存在。

毫米波雷達(dá)對(duì)霧、煙、灰塵的穿透能力極強(qiáng)，在惡劣天氣條件下，整體表現(xiàn)更好。但毫米波雷達(dá)也并非全無(wú)缺點(diǎn)，其在有雨有霧或大雨的天氣下表現(xiàn)欠佳，性能會(huì)出現(xiàn)大幅下降，且毫米波雷達(dá)也存在對(duì)行人識(shí)別不足的問(wèn)題。

超聲波雷達(dá)

超聲波雷達(dá)具有頻率高、波長(zhǎng)短、繞射現(xiàn)象小、方向性好、能夠成為射線而定向傳播等優(yōu)點(diǎn)，但探測(cè)距離很短，因此常用于短距離測(cè)量，如泊車(chē)場(chǎng)景。

超聲波雷達(dá)受天氣情況影響大，不同溫度情況下，測(cè)量的距離也不盡相同，在測(cè)量較遠(yuǎn)距離目標(biāo)時(shí)，其回波信號(hào)會(huì)比較弱，無(wú)法精確描述障礙物的位置。

攝像頭

攝像頭是受天氣影響最為嚴(yán)重的一種傳感器。一滴雨、一粒沙子、一片雪花都會(huì)對(duì)攝像頭造成遮擋，無(wú)法正確感知周?chē)h(huán)境。

此外，攝像頭也是少有的在正常天氣下，也會(huì)出現(xiàn)被干擾的傳感器。晴天陽(yáng)光的照射、玻璃的反射都會(huì)使攝像頭的可見(jiàn)度降低到幾乎為零，光引起的表面反射也會(huì)出現(xiàn)混淆視野，從而造成誤判的情況。

如何保證惡劣天氣下的可靠性

自動(dòng)駕駛一項(xiàng)重要潛在應(yīng)用優(yōu)勢(shì)就是提高行車(chē)安全性。

理想狀態(tài)下，通過(guò)應(yīng)用車(chē)聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，自動(dòng)駕駛汽車(chē)可以有效感知路況信息，自動(dòng)控制與周?chē)?chē)輛間距，交通事故發(fā)生率會(huì)維持在一個(gè)非常低的水準(zhǔn)。

為了達(dá)到理想狀態(tài)下的自動(dòng)駕駛，當(dāng)前仍需解決各種技術(shù)問(wèn)題，自然也包括惡劣天氣下的行車(chē)安全性。

目前，提升惡劣天氣下自動(dòng)駕駛汽車(chē)行車(chē)安全性的方式主要有多傳感器融合、惡劣天氣訓(xùn)練數(shù)據(jù)集、模擬仿真等多種方式。

多傳感器融合

單一傳感器在面對(duì)惡劣天氣時(shí)會(huì)出現(xiàn)各種各樣的問(wèn)題，但通過(guò)多傳感器融合的方式，可以做到優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，揚(yáng)長(zhǎng)避短。

此外，多傳感器融合也可以在某些狀態(tài)下，如某一種傳感器出現(xiàn)故障的環(huán)境下，額外提供一定安全冗余度。這種錯(cuò)誤或故障可能是由天氣原因或是人為原因(例如，對(duì)攝像頭或雷達(dá)的電子干擾或人為干擾)導(dǎo)致。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)集

感知算法的訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)離不開(kāi)各種數(shù)據(jù)集。

為了讓自動(dòng)駕駛汽車(chē)能在各種環(huán)境下均能準(zhǔn)確識(shí)別路況信息，并做出正確判斷，就需要為算法投喂種類多樣的路況數(shù)據(jù)。

目前，用于感知算法訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集多以良好天氣場(chǎng)景為主，如晴天或陰天。惡劣天氣場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)集不僅總量少，場(chǎng)景覆蓋度也同樣不足。出現(xiàn)這種狀況的原因一方面是因?yàn)閻毫犹鞖獬霈F(xiàn)的概率相對(duì)較小，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛是一個(gè)循序漸進(jìn)的過(guò)程，優(yōu)先解決大場(chǎng)景，后續(xù)逐漸解決小場(chǎng)景是一種現(xiàn)實(shí)且行之有效的方案。

另一方面原因則是惡劣天氣數(shù)據(jù)的采集離不開(kāi)有人駕駛采集車(chē)。惡劣天氣下，有人采集車(chē)上路行駛同樣會(huì)面臨較高的行車(chē)安全風(fēng)險(xiǎn)，采集存在一定難度。

事實(shí)上，除了采集存在難度以外，惡劣天氣數(shù)據(jù)集的標(biāo)注處理同樣也是一個(gè)難題。不同于良好天氣下采集的數(shù)據(jù)，惡劣天氣下采集得到的數(shù)據(jù)集往往存在圖像模糊、無(wú)法準(zhǔn)確分辨物體等問(wèn)題，處理效率和數(shù)據(jù)質(zhì)量均較難以滿足實(shí)際需求。

曼孚科技深諳惡劣天氣數(shù)據(jù)集的標(biāo)注處理之道。無(wú)論是雨天、雪天還是風(fēng)沙天等，曼孚科技均積累了較為豐厚的經(jīng)驗(yàn)，MindFlow SEED數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)也針對(duì)惡劣天氣場(chǎng)景做出優(yōu)化，AI預(yù)識(shí)別算法加持下，模糊圖像的識(shí)別處理準(zhǔn)確率得到有效提升。

無(wú)論是數(shù)據(jù)處理效率亦或是數(shù)據(jù)產(chǎn)出質(zhì)量，均可以滿足大規(guī)模惡劣天氣感知算法的訓(xùn)練需求。

數(shù)據(jù)來(lái)源：MindFlow SEED數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)

仿真與模擬

風(fēng)沙、雨雪等惡劣天氣受季節(jié)、地域等因素影響較大，熱帶地區(qū)無(wú)法采集到降雪環(huán)境相關(guān)數(shù)據(jù)集，水草豐茂地區(qū)也很難出現(xiàn)風(fēng)沙天氣。

然而哪怕是在合適的區(qū)域，惡劣天氣的出現(xiàn)也是一件小概率事件。為了采集得到足夠多的數(shù)據(jù)集，需要付出的時(shí)間成本與人力成本均十分高昂。

另外，正如上文所述，惡劣天氣對(duì)采集車(chē)的行車(chē)安全也是一項(xiàng)考驗(yàn)，有人駕駛的數(shù)據(jù)采集車(chē)在惡劣天氣下并不能做到百分百安全。

仿真與模擬平臺(tái)的出現(xiàn)則很好地解決了此類問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)室可以代替實(shí)際環(huán)境做測(cè)試。通過(guò)在封閉環(huán)境下模擬雨雪、霧霾、風(fēng)沙等天氣，既與真實(shí)環(huán)境相差無(wú)幾，又高度可控，對(duì)人員或設(shè)施的安全危害可以降低到一個(gè)很低的水平。

除以上三種方式以外，V2X、路面檢測(cè)、先驗(yàn)地圖等也是解決惡劣天氣自動(dòng)駕駛安全行駛的有效方式。伴隨著眾多解決方案的應(yīng)用，自動(dòng)駕駛汽車(chē)在惡劣天氣下的表現(xiàn)愈發(fā)穩(wěn)健，全場(chǎng)景、完全自動(dòng)駕駛未來(lái)可期。

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