往期瀏覽

您的位置:首頁 往期瀏覽 連載講座內容頁面

P146 大數據——無人車的靈魂之眼

——“大數據與智慧物流”連載之六

來源:2017年第9期(總第209期) 作者:李雨倩/文 瀏覽:

        京東X事業部包含有無人車、無人機、無人倉等一系列的智能物流項目,是一個將大數據、人工智能等技術深刻應用的復雜場景。通過大數據技術的不斷發展,也將進一步推動物流技術水平,提升效率、降低成本進而優化用戶體驗。
李雨倩/文
 
        大數據如今已經與人工智能、云計算等成為了未來發展的基礎性技術。應用的領域也可謂百花齊放,滲透到了我們身邊的方方面面。在倉儲物流領域,大數據也同樣發揮著巨大作用,對于物流的倉庫選址、布局、路徑規劃等輔助了決策的制定。
 
        在智慧時代來臨之時,大數據的作用更加重要,應用也更加徹底。當京東在2016年5月13日宣布成立X事業部時,京東智慧物流開放平臺也隨之正式亮相,該開放平臺是建立在物聯網、云計算、大數據、人工智能等信息技術上,完成智慧物流向全面開放生態的轉型升級。X事業部包含有無人車、無人機、無人倉等一系列的智能物流項目,是一個將大數據、人工智能等技術深刻應用的復雜場景。通過大數據技術的不斷發展,也將進一步推動物流技術水平,提升效率、降低成本進而優化用戶體驗。
 
        2017年6月18日京東配送機器人在中國人民大學送出日常配送運營的第一單,隨著日常配送的不斷進行,京東也在測試與應用中積累著大量的實驗和應用數據。一旦京東配送機器人、巡檢機器人達到規模化運營,京東無人車將會成為大數據認知的一個突破口,而大數據也將成為無人車應用的靈魂之眼。目前,京東以整車集成開發為主,適用于不同場景需求,開發搭載核心技術的功能化產品。在不同場景下,大數據也得到了廣泛的應用。
 
由大數據技術引發的無人車新模式
         京東無人車利用云和端的形態,人工智能和大數據計算從云上獲得,當前的感知、交互認知、行為控制和協調在端上。端是無人車本身,無人車是大數據的發生器,靠GPS、攝像頭、IMU慣導傳感器、激光雷達產生大數據。在京東云計算數據中心,用成千上萬臺的CPU+GPU服務器架構,通過大數據樣本做混合的大規模深度學習和強化學習的并行訓練,為無人車自動駕駛系統提供定位、智能識別和檢測、決策和路徑優化等功能。
 
無人車系統解析
        采集數據的設備由單目攝像頭、GPS、慣性傳感器、Wi-Fi/LTE通訊模塊組成,將卡車司機的駕駛經驗數據、道路和安全狀況等駕駛里程數據保存到京東云服務器上。這些數據通過人工智能算法不停學習如何降低風險,并配合使用京東云后臺對大數據的挖掘和分析處理,能夠更好地實現預警數據采集、駕駛行為分析、降低事故率、提高算法準確率等一系列功能。這些大數據符合無人車自動駕駛系統的數據需求,用來對無人車的自動駕駛系統進行建模和訓練,以發展和完善無人車自動駕駛系統。
 
         設備中包含前向攝像頭和室內攝像頭。前向攝像頭用于監控車輛周邊的環境,包括交通狀況、行人、自行車、車道、標志牌、交通燈等信息。這些信息會上報給云端,預測到可能發生碰撞后會發出預警,以及車道偏離預警。室內攝像頭用于監控司機,如果發現疲倦或分神情況會提醒,司機打電話、發短信、刷社交媒體的行為都會被記錄并會被提醒,大幅度降低車隊出事故概率,降低保險費支出,改善司機的駕駛習慣,大幅提升車隊運營效率。駕駛過程中,司機的駕駛行為會被全程記錄下來,包括加速、轉向、剎車、超車、停車等駕駛行為數據同時會被上傳到云端,進行駕駛里程數據累計,這些駕駛里程數據將作為自動駕駛系統提供環境建模和訓練。
 
大數據賦予無人車的核心競爭力
無人車的競爭力體現在如下兩點:
       1.產品體驗:這決定了企業級用戶和整車制造商的最終選擇,無人車產品體驗的提升取決于自動駕駛里程的積累。駕駛里程不僅決定了無人車技術的迭代速度,駕駛里程的大數據本身就是一種資源,未來可合作和開放給所有試圖研發無人車的公司訓練使用。
 
        2.裝車數量:取決于產品體驗和商業模式。如果無人車能夠在短時間內將攝像頭部署到上千輛、甚至上萬輛自動駕駛貨車、配送機器人、巡檢機器人上,形成海量的駕駛里程數據,同時將會有海量的公路交通數據、倉庫和分揀點的動態數據等。
 
大數據在無人車未來的應用
        未來無人車都會被聯網,每一輛行駛在道路上的無人車都將會從其他無人車所學到的駕駛經驗中獲益。駕駛會變成一個網絡行為,駕駛里程數據和駕駛行為數據能夠被沉淀和累積,進行分析,并重新將新的駕駛能力分配給每一輛車。在這樣的情況下,駕駛將變得更加安全,需要更多的合作,大幅提高無人車運行的效率,而大數據、智能和云平臺會以個性化的服務方式更好地服務汽車制造商和保險公司。
 
作者為京東集團X事業部自動駕駛研發中心主任工程師



版權聲明:

未經特別書面授權禁止所有媒體及網站轉載本站所有文章內容。如有違反者構成犯罪的,依法追究刑事責任。 所有媒體及網站要轉載本站的任何內容請來信申請,請E-Mail:[email protected] 或者致電:(010)82387518 聯系。

下载易彩网推荐