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【GeoScience Café 第199期】李必军:从导航与位置服务到无人驾驶

发布日期:2018-06-05 11:00:09 阅读次数:[656]次 作者:

核心提示:智能驾驶是目前世界上研究的热点问题之一,很多机构都在从事相关的研究。智能驾驶涵盖了电子信息、自动控制、计算机、地理信息、人工智能等多门学科和多个领域,是当今世界前沿研究方向。本次报告以导航与位置服务为切入点,系统介绍了导航与位置服务对无人驾驶的作用,通过机器学习的方法构建模型,最终达到无人驾驶的目的。

主持:于智伟 摄影:龚婧 文字:陈博文,王璟琦 直播:陈必武

>>>人物名片

李必军,教授,博士生导师,中国智能交通协会理事、中国人工智能学会会员、智能交通专委会会员、国家测绘地理信息局标准化委员会委员。主要负责完成的LD激光扫描测量系统、参与研究完成的道路检测系统都在行业内有实际应用、并处于国际领先水平。先后获得国家科技进步二等奖、国家科技发明二等奖、湖北省科技进步一等奖、二等奖、教育部科技进步一等奖、中国测绘科技进步奖、中国地理信息产业协会科技进步奖等。

>>>报告现场

2018525日晚700,武汉大学李必军教授做客 GeoScience Café199期学术交流活动。李必军老师结合自己的科研经历,围绕测绘与智能交通,介绍了汽车导航技术、地图存储格式、地图测绘与快速更新等内容,重点介绍了智能驾驶方面的研究成果与应用。现场反响热烈,互动交流积极。此次GeoScience Café学术交流活动,不仅对于投身智能驾驶领域研究的学生大有裨益,更加提升了广大学生对智能驾驶的认知,凸显了学科交叉与融合创新的广阔天地。

 

1 李必军老师作精彩报告

 

一、导航与位置服务

测绘技术怎么与交通进行结合呢?李必军老师如是说:

目前3S集成与智能交通是一个小学科,是一个比较大的框架,而交通是一个大行业,主要以建设为主,而将小学科与大行业进行结合是一种全新的尝试。我们主要将GNSS技术与交通技术相结合,达到导航位置服务的目的。将GNSS技术与实际交通应用相结合,产生位置服务,以汽车导航为切入点,将GNSS技术与汽车进行结合,产生汽车导航服务。

然而结合过程中却出现了各种问题:

1)数据采集问题

我们可以通过交通信息采集系统,对路况信息进行采集,包括浮动车交通信息和地感线圈、卡口视频、手机、签到数据等众源、众包数据。

2)数据处理问题

首先对采集到的数据进行分类编码,通过组合定位技术,对海量数据进行处理。DRDead-Reckoning)是一种常用的车辆导航定位技术,利用方向传感器(角速度陀螺仪)和速度传感器(里程表)推算车辆的瞬时位置,即从已知的坐标位置开始,根据航行体(船只、飞机、陆地车辆等)在该点的航向、航速和航行时间,推算下一时刻的坐标位置。

3)路况信息的快速采集

目前比较成熟和广泛使用的技术是移动测量,通过激光雷达系统快速获取道路的状况,进一步处理点云数据,就能够实时地获取最新的路况信息。

智能交通发源于美国,但开花结果却是在日本。而国内的智能交通起步相对较晚,19世纪80年代后期才开始进行相应的探索研究,目前国内使用较多的有欧洲方案和日本方案两种。

2 测绘基础地理数据与交通导航地理数据比较

 

二、路径规划技术

最短路径问题是图论研究中的一个重要课题,广泛应用与交通、网络寻优等研究领域。

解决最短路径问题的算法有很多,李必军老师介绍了两种比较经典的最短路径算法:Floyd算法和Dijkstra算法,分别由R.W.FloydE.W.Dijkstra提出。目前应用中的最短路径算法,很多都是在这两种算法基础之上,根据实例特征进行的优化。Floyd算法适用于计算所有节点之间的最短路径,Dijkstra算法则适用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。在实际城市路网中,给定起点终点,求规划路径的时候,不仅需要考虑计算的精度,还需要考虑算法的效率。

目前,室内地图是一种全新的行人导航地图——全新的内容、全新的表达、全新的定位方式。室内地图是研究热点,其中有很多问题需要进行研究。

 

三、人工智能

何为人工智能?李必军老师从以下四个方面进行讲解:

1)学术方面:研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

2)技术科学:计算机科学的一种分支,揭示智能的本质与表现形式。

3)应用实现:提供一种能以与人类相似的方式做出反应的智能系统。

4)技术实质:对人的意识、思维过程的模拟,能像人一样思考,也可超过人的智能。

人工智能研究的三大任务及其在智能驾驶研究中的主要内容包括:计算模拟模仿人的理性思考、对周围环境的感知和动作的实现。

其主要作用包括三方面:

1)模仿人去感知环境——感知

2)模仿人去理性思考——决策

3)模仿人去执行动作——执行

 

四、智能驾驶

道路交通中的人工智能可谓“初见曙光,任重而道远”。

“智能驾驶”也被称为“无人驾驶”或“自动驾驶”,它利用车载传感器感知车辆周围环境,并根据感知所获得的道路、车辆姿态和障碍物等信息,控制车辆的方向和速度,从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。2007年《Science》将智能驾驶车辆评为“未来15年内20个超乎想象的发明之一”。

最先开始研究无人驾驶的国家是美国,该技术首先被应用于无人战车。而我国在2014年才开始进行相关研究。

高级辅助驾驶或自动驾驶需要机器来实现精确智能的控制,就需要有精确的环境基础信息,这是地图表达的主要内容。智能驾驶“场景地图”以安全出行为基础,动态关联道路上各种信息,全面反映车辆位置本身、车辆所在道路的相关特征、车辆行驶相关事件或事物的数字精细化地图。

目前李必军老师团队的研究方向有三个:

1)基于多源信息的车辆定位可靠性分析

2)运动目标建模与行为预测

3)城市交通环境认知模型

3 武汉大学研究发展现状

 

 

>>>互动交流

观众A:现在发展的高精地图,可能对无人驾驶领域有一些制定的规则,就像你提到的理念:人类制定的规则对于机器是否适用?有没有思路、想法、创意等去解决这个问题呢?

李必军:您的这个问题非常好!很经典!现在很多人关注无人驾驶的发展路径问题。为什么要人机共驾?目前还处于研究阶段,还不能满足真正的无人驾驶条件。我们目前为了满足自动驾驶的条件,改变了道路的状况,目前北京和武汉等地正在建立实验道路,但是这种实验道路只能用于探究现实道路在自动驾驶中要满足的条件。目前没有比较好的方法去解决这个问题,目前的思路就是改进道路的状况,以满足自动驾驶的条件,离真正现实道路中的自动驾驶还有很长的路要走。

观众B:如果有一个创业项目满足您说的内容,那么创业需要满足的因素有哪些?

李必军:创新创业发展目前处于天时地利人和的状态,国家支持、示范化应用、技术团队、资金资源缺一不可。但一个企业的创业并不完全是通过技术成功的,例如联想等企业。但是,技术重要还是市场重要,主要看你侧重哪一方面,短板是哪一个。

观众C:制图综合、高精度地图等理论,如何为智能驾驶的应用而服务呢?

李必军:地图综合是地图学重要的研究内容,目前还是一个比较热的方向。智能驾驶领域目前没有比例尺的概念,对精度要求并不是很高,所以并不存在综合不综合的问题,所以需求不一样,处理原则就不一样。智能驾驶可以在一个比例尺下完成索引工作,智能驾驶重点关心的是道路,而制图综合关心场景、关系的动态变化。高精度地图与传统的地图学还是有一定的差异。

4 现场提问与交流

5 嘉宾与GeoScience Cafn团队成员合影留念

GeoScience Café谈笑间成就梦想为口号,采取最自由的交流方式,每期邀请1-4位报告人,针对自己正在进行的研究展开报告。每周五晚7:30,在测绘遥感信息工程国家重点实验室四楼休闲厅举行当期活动。报告内容不仅涉及一切与测绘有关的学科内容及学术方法,如测绘基础学科、地理信息系统、摄影测量与遥感、全球定位系统、激光雷达技术、信号处理,还包括地理信息科学以外的话题,如法律和艺术等。让任何感兴趣的人——不仅是地理信息相关专业的师生,还包括其他专业的师生,甚至是文科生——都可以听取报告,并当场向主讲嘉宾提问或者会后与其交流。

更多精彩内容(报告PPT、新闻稿及下期活动消息等)敬请关注Geoscience Café(QQ群号:532362856),微信公众号:GeoScienceCafe

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