科学研究

实验室以打造国家战略科技力量为目标,主攻智能感知、智能网络、智能计算和智能系统、人工智能五大科研方向,重点开展前沿基础研究、关键技术攻关和核心系统研发

发布日期:2022-05-05
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进藏 让算法治愈“高反”

无人驾驶正向着L5不断突破迈进,作为自动驾驶最理想的状态,将完全解放驾驶者,真正实现“我的汽车自己会开”。城市道路和交通数据的结构化为L5提供了基本条件,但自动驾驶在高原环境下还需完成哪些“必答题”呢?

之江实验室先进计算机研究中心高原无人车项目组,致力于研究突破西部高原无人运输车环境感知、导航定位与路径规划关键技术。4月初,他们带着科学问题“驶”入藏区。

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“高原地区严酷的环境和复杂的路况对于无人驾驶来说是最大的挑战。我们此行就是为了尽可能多地采集高原地区的非结构化数据,考察满足研发需求的道路区间,为高原无人车后续样本数据库的建立、测试路段的确定、仿真环境的搭建奠定研发基础。”本次科考由项目负责人胡瑜老师发起,之江实验室先进计算机研究中心高级工程专员高少波作为小队长,带领一个三人小分队进入藏区,在318川藏线开展相关实验。


318川藏线是支撑西部高原无人车项目最具代表性的线路,平原、高山、峡谷、河流、草原、冰川……迥然不同的地形,以及不同地形催生的不同路况,为高原无人车提供了多样的环境样本。尤其是“怒江72拐”,这一段盘山公路,途径怒江,从最低3100米,一路向上攀爬至最高点4651米,再盘旋下降至4100米,十几公里的路程又急又陡又险。

“从山脚到山顶,我们逐渐缺氧。脑袋像要炸开一样,必须时刻带着便携式氧气罐。从山顶再到山脚,我们又经历醉氧,出现疲倦无力的感觉,特别想睡觉。整个实验过程对大家的生理和心理都是巨大的挑战。”高少波说。

首次进藏,缺氧、头痛、气喘令人彻夜难眠。“但在藏区开展实验的机会难得,我们必须克服高原反应,抢抓科研进度。”天一亮,队员们又带着仪器驶向雪山,采集数据。“藏区地形复杂曲折,车祸是最常见的。山上还时常有落石,我们的车辆就差一点与横卧在路面的落石相撞了。”团队成员梅继林回想起那几天的经历依然忍不住感慨,“科考的每一天都可以用惊心动魄来形容。但落石对我们来说也是很珍贵的样本数据,从科研的角度来说,其实意外越多,我们的样本量也就越多。这么一想,危险也就不算什么了。”


在高海拔、空气稀薄的环境里,不光是人类,无人车也会有“高原反应”。 

高少波认为,首要因素就是温差:“西部高原温度范围宽、温差大,传感器、工控机需要保持灵敏的宽温域适应性,既要能散热,也要能防冻。”团队成员张笑意识到,高低海拔跌更起伏、行驶路线曲折蜿蜒的道路环境下,防滑装置的装卸载,传感器的清洁等自动驾驶系统相关运转模式也都需要去可靠适应“高反”。梅继林则印证了进藏前的推测:“高原道路还会出现与城市道路迥然不同的路况,比如某些动物,要针对这些少样本的目标进行识别和决策,对于高原无人驾驶来说也是全新的挑战。”通俗来说,就是让自动驾驶系统能够准确识别高原的抽象“环境”、作出精确高效的决策,从而控制无人车的可靠行驶。而这其中最关键也是最核心的一点,就是让算法适应高原地区的非结构化环境,“缓解”无人车的“高反”。


用藏区采集的数据,搭建适宜藏区的自动驾驶算法,打造服务藏区的无人驾驶系统,这就是研究团队的目标。“因为积雪和弯道,我们在318国道遇到几起车祸,都是运输货物的大货车。听司机师傅们说,如果遇上国道堵车,一堵就是三四天,吃喝全在车上。”队员们希望,高原无人车真的跑起来的那一天,高原道路会更加通畅,运输人员会更加安全,运输效率也将极大提升,藏区同胞的生活将变得更加便利。

下一步,项目组将进一步充实非结构化环境样本感知数据库,探索高精度自主导航定位、最优路径规划和可通行区域实时精准识别等技术,为全地形全天候全自动长距离运输提供理论方法和关键技术。   

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项目组建了一个交流群,群名就叫“科研探险群”。“科研就是一场探险,在办公室是写不出好算法的,只有真正走到一线的需求场景,才能研发出符合实际需求的成果,当然也就会见到不一样的风景。”5天的藏区科考虽然辛苦,高少波和队员们也有意外收获,“‘怒江72拐’虽然挑战了我们的生理极限,但一路从山顶下行,我们看到了壮丽的雪山、深秋的落叶、春天的鲜花。从冬走到春,就像我们的科研之路一样,虽然困难重重,挑战不止,但只要我们心怀勇气翻越大山,科学的春天就一定会到来。”

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