论述：无人汽车和轮式机器人之间的近亲关系

2016-06-17本刊编辑部

中国机械 2016年3期

传统车企在设计无人驾驶汽车时，仍然以汽车为主体，希望保留传统汽车的功能，并不限制传统驾驶方式“油门+方向盘”。他们希望的“无人驾驶”可以在某些情况下减少驾驶员的疲劳，但也保留驾驶员充分的自主性。从这个角度说，无人汽车仍然是一辆车，需要驾驶员也服务驾驶员。

2015年12月，百度与宝马合作的GT无人汽车完成路测。

2016年1月3日,特斯拉 CEO 马斯克预言,全自助驾驶的Tesla将在2年内问世

2016年1月4日，美国通用汽车公司决定投入5亿美元,推进无人驾驶汽车开发和推广。

在刚刚结束的CES上，车联网、智能汽车、无人驾驶等有关汽车的话题引起了媒体的广泛关注。有分析师评论称2016年无人汽车将成为下一个投资风口。

我国无人驾驶汽车现状

2011年，国防科技大学自主研制的红旗HQ3无人车，首次完成了从长沙到武汉286公里的高速全程无人驾驶实验，平均时速87公里/小时；

2012年，由军事交通学院改装的无人驾驶汽车完成了京津高速间114公里的测试，平均时速79公里/小时，除通过收费站需人为干预外，均为自动驾驶；

2015年12月，宝马与百度合作以BMW 3系GT为基础研发的自动驾驶汽车辆在没有驾驶员干预的情况下，自动完成跟车减速、转向、超车，上下高速公路匝道等一系列复杂动作。自动驾驶最高时速100公里/小时。

国外无人驾驶汽车现状

国际方面，奔驰、宝马、沃尔沃、奥迪、特斯拉等传统汽车巨头相继公布了各自的无人驾驶计划，预计在2020年左右首批无人驾驶汽车将会面世；谷歌、苹果等科技企业也先后进入无人驾驶汽车领域。

目标分歧：ADAS or 全自动？

这一波无人汽车浪潮中存在着两个旗帜鲜明的阵营：传统汽车巨头 vs 高新科技巨头。俗话说不同的鸡下不同的蛋，基因不同导致二者所走的路线也有分歧。

互联网企业以颠覆的姿态，直接切入以人工智能为主导的的无人驾驶，以完全自动驾驶为终极目标；

传统汽车巨头则从汽车的功能与安全性角度出发，大力发展ADAS解决方案，朝着实现高度自动驾驶勇敢前进。

ADAS，智能辅助驾驶系统。它能够在复杂的车辆操控过程中为驾驶员提供辅助和补充。ADAS提供的功能包括自适应巡航控制、盲点监测、车道偏离警告、夜视、车道保持辅助和碰撞警告系统，具有自动转向和制动干预功能。预测式ADAS可部分控制车辆的移动，预防事故发生。

简单地说，传统车企希望你开车带女朋友回老家过年的路上可以偶尔松开方向盘打个啵伸个懒腰，但你还得考驾照；谷歌苹果则希望你像坐飞机头等舱一样，上了车只管睡觉，到家自然有人把你叫醒。果然还是天才理科生的脑洞比较大，这就像包养了一个司机养在家里还不要工资只要充电！

谷歌工程师：你是一只机器人！

谷歌的工程师看不下去了，他斜睨着宝马丰田沃尔沃冷冷地说，所谓“无人汽车”分明是轮式机器人的变种！宝马丰田沃尔沃一听不敢笑了，自家的车好端端的就变成轮式机器人了？下一秒是不是要变出一只大黄蜂擎天柱出来？

谷歌工程师再次鼻孔朝天果然愚蠢的人类无法交流，一只合格的机器人是不需要“驾驶员”这种东西的。司机？那是什么生物？方向盘？不要！油门？砍掉！离合器？我丢！刹车？……当然最后在强大的有关部门的监督下谷歌还是愤愤不平的保留了危急时刻强制停车的功能。

于是在传统厂商围绕着“汽车”大力发展ADAS解决方案时，谷歌工程师一直抱着手臂漫不经心地笑：“并不是整天练习蹦跶就能飞天的。要想飞，还得多动脑。”

思路不同注定面世的产品不同，未来的市场将决定究竟是“车”更受欢迎，还是“机器人”更胜一筹。

最强男人的聚会

去年12月，李彦宏乌镇向习近平介绍“百度无人车”，习主席非常感兴趣。知情人士称，“习近平主席在百度公司展台的驻足时间超过10分钟，比原定时间长了三倍。”

1月13日，奥巴马政府宣布多项扶持无人驾驶汽车行业发展的计划，奥巴马本人也在其任期内最后一次国情咨文演讲中讨论了改善交通状况的各种措施。

2013年底，安倍晋三分别乘坐了丰田、本田和日产的无人驾驶汽车，在日本国会议事堂兜转，向镜头挥手致意。安倍晋三乘坐完无人驾驶汽车后，对媒体说“以我亲身体验来看，日本（无人驾驶）技术是全球最好的”。

世界前三大经济体的最强男人都表达了对无人汽车的由衷支持，未来又是一场不见鲜血的战争。

无人驾驶汽车的技术进阶

让我们回到高冷的谷歌工程师身上来，假设真正无人汽车是一只“轮式机器人”的话，要如何实现无人驾驶呢？

根据公开资料，无人驾驶所涉及到的机器人技术主要有感知（perception）、路径规划（planning）和控制（control）三大块内容。

智能识别及决策技术相当于无人汽车的“大脑”，实现这个大脑功能的第一步是各种传感器收集信息，其次是真正做决策的“驾驶脑”。

必要的传感器除了激光雷达（避障），还有有毫米波雷达（探测）、GPS（定位）、里程计（定位）、陀螺仪（定位）、视觉系统（检测、避障）、数传电台（监控）等。

激光雷达，即LiDAR，是谷歌在其汽车上使用技术，能够即时构建周围 100 米左右的三维模型，精度高并且可以使汽车在地图上面准确地定位。谷歌使用的 Velodyne HDL-64E Lidar，即Velodyne 公司64 线激光雷达是目前世界上最先进，体积最小，单位能量密度最高，采集数据最丰富的专业激光传感器。

ps：百度采用的也是这款64线激光雷达。

毫米波雷达，主要的应用场景就是测量距离，探测无人车周边的环境。毫米波的波长是 10 毫米到 1 毫米，频段 30-300GHz，毫米波穿透力非常强，也非常符合车载传感器对于全天候适应性的要求，是无人汽车必不可少的传感器之一。

“驾驶脑”采用深度学习算法，通过多层迭代通过特征抽象进行模式识别的学习。据称，谷歌现在约拥有50量无人车，累计行驶里程已经超过160万公里，每一辆车行驶过程中遇到各式各样的交通情景和突发状况将产生大量的数据，这些大数据被传回云平台用作深度学习的训练样本。

智能控制技术相当于无人汽车的“运动中枢”，用以控制“四肢”活动。

地图信息之争

作为自动驾驶发展成熟的重要支撑，高精度、全信息地图是不可或缺的。对此，不同厂商也采取了不同的措施。

谷歌和德系三强收购了Here的激光雷达移动测量车的路线，他们使用激光雷达和摄像头获取点云数据，进而建模分类得到高精度地图。

诺基亚 HERE 地图是全球范围内领先的高精地图服务提供商。在过去的 15 个月中， HERE 已在6 大洲，30 个国家利用 400 辆测绘车完成约 2百万公里（120 万英里）的高精度道路数据绘制，且数据库仍在持续扩充。为了实现 10-20 厘米的地图精度，HERE 地图应用 LiDAR 技术获取数十亿的三维点云数据以建立路面模型，既包括车道数量和宽度等基本信息，也涵盖道路坡度和斜率，车道标记，以及路标等细节。目前，HERE 地图已为美国的硅谷地区和密歇根州，以及法国和德国的部分地区的特定公路提供高精度地图数据。

而通用、大众选择了联手 Mobileye布局众包地图。

丰田推出的高精度地图采集系统，主要通过车辆的摄像头+GPS、丰田自主开发的软件以及云端采集地图数据。