2016年伊始，通用汽車就斥資10億美元收購(gòu)了無(wú)人駕駛技術(shù)創(chuàng)業(yè)公司Cruise Automation。今年8月，Uber又花費(fèi)6.8億美元收購(gòu)了剛剛成立8個(gè)月的無(wú)人駕駛卡車創(chuàng)業(yè)公司Otto。

　　今年秋天，發(fā)生了科技行業(yè)歷史上規(guī)模第二大的并購(gòu)——高通斥資390億美元收購(gòu)恩智浦。這筆收購(gòu)背后的邏輯顯而易見(jiàn)：高通需要進(jìn)軍無(wú)人駕駛汽車芯片市場(chǎng)?！　?/p>

　　各大汽車相關(guān)企業(yè)都如此關(guān)注無(wú)人駕駛，可見(jiàn)說(shuō)2016是無(wú)人駕駛的轉(zhuǎn)折年一點(diǎn)都不為過(guò)。

　　無(wú)人駕駛發(fā)展如火如荼

　　另外，無(wú)人駕駛芯片領(lǐng)域還出現(xiàn)了其他令人振奮的現(xiàn)象。作為無(wú)人駕駛汽車的關(guān)鍵零件供應(yīng)商，英偉達(dá)股價(jià)在2016年上漲兩倍多。行業(yè)巨頭英特爾也在11月表示，將向無(wú)人駕駛汽車領(lǐng)域投資2.5億美元，包括開(kāi)發(fā)車用芯片和車用軟件。

　　除了大筆資金投入外，幾乎每個(gè)星期都會(huì)出現(xiàn)與無(wú)人駕駛汽車相關(guān)的重要新聞。很多企業(yè)甚至開(kāi)始邀請(qǐng)普通人試乘無(wú)人駕駛汽車。　　

　　Uber無(wú)人駕駛試驗(yàn)車

　　Uber今年秋天就開(kāi)始讓匹茲堡和舊金山的客戶乘坐無(wú)人駕駛沃爾沃專車。波士頓創(chuàng)業(yè)公司NuTonomy也開(kāi)始在新加坡提供無(wú)人駕駛出租車。但這些汽車都配備了人類駕駛員，以便在發(fā)生故障時(shí)奪過(guò)車輛控制權(quán)。

　　但最大膽的舉措或許還是來(lái)自特斯拉。該公司今年10月宣布，其所有車型都將配備全自動(dòng)駕駛所需的硬件，今后只需開(kāi)發(fā)軟件即可。

　　這項(xiàng)戰(zhàn)略幫助特斯拉收集了車輛數(shù)據(jù)，之后便可用于訓(xùn)練無(wú)人駕駛汽車。沒(méi)有任何一家業(yè)內(nèi)企業(yè)能在這方面與特斯拉媲美。

　　一直走在無(wú)人駕駛汽車行業(yè)前沿的谷歌則將測(cè)試城市增加到4個(gè)。今年12月，該公司還將其無(wú)人駕駛汽車項(xiàng)目剝離為獨(dú)立公司W(wǎng)aymo，并歸于母公司Alphabet旗下。該公司的汽車2016年自動(dòng)行駛了100多萬(wàn)英里?！　?/p>

　　盡管偶有沖突發(fā)生，但監(jiān)管者整體而言還是支持無(wú)人駕駛技術(shù)。

　　自動(dòng)駕駛汽車從根本上改變了傳統(tǒng)的“人—車—路”閉環(huán)控制方式，將無(wú)法用規(guī)則嚴(yán)格約束的駕駛員從該閉環(huán)系統(tǒng)中請(qǐng)出去，從而大大提高了交通系統(tǒng)的效率和安全性，是汽車工業(yè)發(fā)展的革命性產(chǎn)物。

　　從20世紀(jì)80年代開(kāi)始人類就展開(kāi)了車輛自主行駛的研究。美國(guó)是世界上研究自動(dòng)駕駛汽車最早、水平最高的國(guó)家之一。其中谷歌無(wú)人駕駛汽車影響力最為廣泛，也是技術(shù)水平最成熟的公司之一。但是能做到如谷歌自動(dòng)駕駛車技術(shù)水平的公司寥寥無(wú)幾，可見(jiàn)其關(guān)鍵技術(shù)門(mén)檻是比較高的。

　　下面隨小編一起看看自動(dòng)駕駛汽車中的三個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。

　　無(wú)人駕駛關(guān)鍵技術(shù)

　　一.環(huán)境感知

　　傳感器探測(cè)環(huán)境信息，只是將探測(cè)的物理量進(jìn)行了有序排列與存儲(chǔ)。此時(shí)計(jì)算機(jī)并不知道這些數(shù)據(jù)映射到真實(shí)環(huán)境中是什么物理含義。因此需要通過(guò)適當(dāng)?shù)乃惴◤奶綔y(cè)得到的數(shù)據(jù)中挖掘出我們關(guān)注的數(shù)據(jù)并賦予物理含義，從而達(dá)到感知環(huán)境的目的。

　　比如我們?cè)隈{駛車輛時(shí)眼睛看前方，可以從環(huán)境中分辨出我們當(dāng)前行駛的車道線。若要讓機(jī)器獲取車道線信息，需要攝像頭獲取環(huán)境影像，影像本身并不具備映射到真實(shí)環(huán)境中的物理含義，此時(shí)需要通過(guò)算法從該影像中找到能映射到真實(shí)車道線的影像部分，賦予其車道線含義?！　?/p>

　　(▲ 博世自動(dòng)駕駛傳感器配置方案)

　　自動(dòng)駕駛車輛感知環(huán)境的傳感器繁多，常用的有：攝像頭、激光掃描儀、毫米波雷達(dá)以及超聲波雷達(dá)等。

　　特斯拉的Autopilot系統(tǒng)通過(guò)攝像頭、毫米波雷達(dá)與超聲波雷達(dá)的融合數(shù)據(jù)來(lái)控制車輛在高速路車道行駛、變道以及根據(jù)交通情況調(diào)整車速。

　　谷歌的全自動(dòng)駕駛測(cè)試車用的是價(jià)格昂貴、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的遠(yuǎn)距傳感系統(tǒng)LiDAR(激光雷達(dá))。

　　豐田透露過(guò)他們的高速道路自動(dòng)駕駛汽車上有12個(gè)傳感器：1個(gè)藏在內(nèi)后視鏡里的前攝像頭，5個(gè)測(cè)量周圍車輛速度的雷達(dá)，和6個(gè)探測(cè)周圍目標(biāo)位置的激光雷達(dá)。

　　盡管也有一些企業(yè)另辟蹊徑，希望通過(guò)V2X技術(shù)來(lái)完成環(huán)境感知的工作，但是V2X嚴(yán)重依賴于基礎(chǔ)設(shè)施，而傳感器則不受這個(gè)限制。

　　1.激光雷達(dá)

　　LiDAR系統(tǒng)使用的是旋轉(zhuǎn)激光束。寶馬、谷歌、日產(chǎn)和蘋(píng)果的無(wú)人駕駛試驗(yàn)車用的就是這項(xiàng)技術(shù)。但要想在量產(chǎn)車上應(yīng)用，價(jià)格必須大幅下降。業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為，再過(guò)幾年這個(gè)目標(biāo)就能實(shí)現(xiàn)?！　?/p>

　　△激光雷達(dá)工作原理(圖片來(lái)自Velodyne)

　　激光雷達(dá)的工作原理是通過(guò)發(fā)射和接收激光束來(lái)實(shí)現(xiàn)的。在其內(nèi)部，每一組組件都包含一個(gè)發(fā)射單元與接收單元。上圖的Velodyne使用了旋轉(zhuǎn)鏡面的設(shè)計(jì)。

　　這套發(fā)射/接收組件和旋轉(zhuǎn)鏡面結(jié)合在一起，能掃描至少一個(gè)平面。鏡面不只反射二極管發(fā)出去的光，而且也能把反射回來(lái)的光再反射給接收器。通過(guò)旋轉(zhuǎn)鏡面，能夠?qū)崿F(xiàn)90到180度的視角，并且大大降低系統(tǒng)設(shè)計(jì)和制造的復(fù)雜度，因?yàn)殓R面是這里面唯一的運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)。

　　脈沖光以前被用于探測(cè)距離。探測(cè)距離的原理是基于光返回的時(shí)間，激光二極管發(fā)出脈沖光，脈沖光照射到目標(biāo)物后反射一部分光回來(lái)，在二極管附近安 裝一個(gè)光子探測(cè)器，它可以探測(cè)出返回來(lái)的信號(hào)，通過(guò)計(jì)算發(fā)射和探測(cè)的時(shí)間差就可以計(jì)算出目標(biāo)物的距離。脈沖距離測(cè)量系統(tǒng)一旦被激活就能收集到大量的點(diǎn)云。

　　如果點(diǎn)云中有目標(biāo)物，目標(biāo)物就會(huì)在點(diǎn)云中呈現(xiàn)出一個(gè)陰影。通過(guò)這個(gè)陰影可以測(cè)量出目標(biāo)物的距離和大小。通過(guò)點(diǎn)云可以生成周圍環(huán)境的3D圖像。點(diǎn)云密度越高，圖像越清晰。

　　通過(guò)激光雷達(dá)來(lái)生成周圍環(huán)境的3D圖像有幾種不同的方式。

　　一種實(shí)現(xiàn)方法是讓發(fā)射/接收組件上下移動(dòng)同時(shí)讓鏡面旋轉(zhuǎn)，有時(shí)也叫這種方法為“眨眼點(diǎn)頭”。這種方法能生成高度方向上的點(diǎn)云，但是減少了方位數(shù)據(jù)點(diǎn)(azimuthdatapoints)，因此點(diǎn)云密度會(huì)降低，分辨率也不夠高。

　　另一種方法叫“光掃描激光雷達(dá)”(flashLiDAR)。這種方法是使用2D焦平面陣列(FocalPlaneArray，F(xiàn)PA)捕捉像素 距離信息，同時(shí)發(fā)出激光來(lái)照射大塊面積。這類傳感器結(jié)構(gòu)復(fù)雜，制造困難，因此還沒(méi)有廣泛的商業(yè)應(yīng)用。但是它屬于固態(tài)傳感器，沒(méi)有運(yùn)動(dòng)部件，因此將來(lái)有可能 替代現(xiàn)有的機(jī)械式傳感器。

　　目前雖然有不同的LiDAR結(jié)構(gòu)可以產(chǎn)生很多形式的3D點(diǎn)云系統(tǒng)，但是還沒(méi)有一種系統(tǒng)能達(dá)到自動(dòng)駕駛導(dǎo)航的應(yīng)用要求。比如說(shuō)，有很多系統(tǒng)能生成 精致的圖像，但是產(chǎn)生一幅圖像需要花好幾分鐘。這種系統(tǒng)就不適合移動(dòng)傳感類的應(yīng)用。還有一些光掃描系統(tǒng)的刷新率很高，但視角和探測(cè)距離又太小。另外還有一 些單光束(singlebeam)系統(tǒng)能提供有用的信息，但是如果目標(biāo)太小或者超出了視角就探測(cè)不到了。

　　要想讓LiDAR傳感器的使用最大化，必須要能夠看到周圍所有的地方，也就是所說(shuō)的需要實(shí)現(xiàn)360度視角;最終給用戶輸出的數(shù)據(jù)要有實(shí)時(shí)性，因 此必須使數(shù)據(jù)收集和畫(huà)面生成之間的時(shí)間延遲最小化。駕駛員的反應(yīng)時(shí)間一般是十分之幾秒，如果我們要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛導(dǎo)航，那么導(dǎo)航電腦的刷新率至少要達(dá)到十分 之一秒。視角也不能只看水平方向，還需要有高度方向的視角，否則車就會(huì)掉到路上的坑里。垂向視角應(yīng)該向下盡可能的靠近車輛，以便讓自動(dòng)駕駛適應(yīng)路面的顛簸 和陡坡。

　　目前，業(yè)內(nèi)有數(shù)家生產(chǎn)制造激光雷達(dá)的企業(yè)，他們的產(chǎn)品也有著各自的特色。

　　Velodyne擁有高精度激光雷達(dá)技術(shù)(HDL)，據(jù)稱其HDL傳感器能夠提供360度水平視角，26.5度的垂直視角，15Hz的刷新率， 并可以每秒生成一百萬(wàn)像素的點(diǎn)云。今年Velodyne推出了小型化的32線傳感器，可以實(shí)現(xiàn)200米的探測(cè)距離，垂直視角28°。　　

　　△Velodyne固態(tài)32線UltraPack激光雷達(dá)

　　Leddar公司同樣也有具備360°探測(cè)能力的激光雷達(dá)產(chǎn)品。并且，因?yàn)橥瑫r(shí)提供ADAS解決方案，Leddar同樣也提供傳感器融合技術(shù)，把不同傳感器的數(shù)據(jù)組合在一起，從而形成車輛周邊環(huán)境的整體圖像。

　　固態(tài)LiDAR——替代攝像頭/雷達(dá)或者作為它們的補(bǔ)充，可集成到ADAS以及無(wú)人駕駛功能中;

　　為高級(jí)別自動(dòng)駕駛提供高密度點(diǎn)云的LiDAR;

　　可以支持光掃描或者光束測(cè)量的LiDAR(例如MEMS鏡面);

　　Ledaar的激光雷達(dá)探測(cè)距離可達(dá)250m，水平視角可達(dá)到140度，每秒可生成48萬(wàn)像素的點(diǎn)云，水平和垂直方向的分辨率可達(dá)0.25度。

　　2.視覺(jué)圖像傳感器

　　現(xiàn)在一個(gè)很廣泛的應(yīng)用是將2D激光雷達(dá)與視覺(jué)傳感器相結(jié)合，不過(guò)相比于激光雷達(dá)，視覺(jué)傳感器低成本的特性，也讓其成為了在自動(dòng)駕駛解決方案中不可或缺的存在。

　　通過(guò)視覺(jué)傳感器的圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)周邊環(huán)境進(jìn)行感知，對(duì)于自動(dòng)駕駛而言，除了知道在什么位置存在什么物體/行人之外，進(jìn)而像車輛發(fā)出減速剎車等指令來(lái)避免事故這一功能之外，是以圖像識(shí)別為基礎(chǔ)，能夠理解當(dāng)前的駕駛場(chǎng)景，并學(xué)會(huì)處理突發(fā)事件。　　

　　△視覺(jué)傳感器工作流程

　　如果說(shuō)激光雷達(dá)的難度在于如何讓其性能能夠滿足自動(dòng)駕駛導(dǎo)航的需求，那么攝像頭的難度則在于從感知拔高到認(rèn)知的這一過(guò)程。

　　以人眼來(lái)進(jìn)行類比的話，人類駕駛員在看到行人或車輛之后，會(huì)基于看到的景象對(duì)行人或車輛的下一步行動(dòng)有個(gè)預(yù)判，并根據(jù)預(yù)判來(lái)控制車輛。自動(dòng)駕駛 車同樣需要這個(gè)「預(yù)判」的過(guò)程，而攝像頭就起到觀察的作用。自動(dòng)駕駛汽車必須能夠?qū)噧?nèi)人員、車外行人、車附近人們的行為進(jìn)行觀察、理解、建模、分析和預(yù) 測(cè)。

　　這個(gè)從觀察到預(yù)測(cè)的過(guò)程同樣適用于道路上的其他車輛，不過(guò)，如何獲取駕駛場(chǎng)景的整體含義，如何處理突發(fā)的場(chǎng)景和目標(biāo)，如何針對(duì)特定目標(biāo)(行人或車輛)準(zhǔn)確進(jìn)行短時(shí)或長(zhǎng)時(shí)的行為分析，以及如何對(duì)周邊的人或車輛進(jìn)行行為預(yù)測(cè)并決策，這些技術(shù)都有待于進(jìn)一步的深入研究。

　　當(dāng)然，自動(dòng)駕駛的傳感器并不只是激光雷達(dá)與攝像頭兩類，毫米波雷達(dá)與超聲波雷達(dá)，以及目前還并沒(méi)有為自動(dòng)駕駛所用的聲音傳感器，希望以后能和各位一起繼續(xù)探討。

　　針對(duì)不同的傳感器，采用的感知算法會(huì)有所區(qū)別，跟傳感器感知環(huán)境的機(jī)理是有關(guān)系的。每一種傳感器感知環(huán)境的能力和受環(huán)境的影響也各不相同。比如 攝像頭在物體識(shí)別方面有優(yōu)勢(shì)，但是距離信息比較欠缺，基于它的識(shí)別算法受天氣、光線影響也非常明顯。激光掃描儀及毫米波雷達(dá)，能精確測(cè)得物體的距離，但是 在識(shí)別物體方面遠(yuǎn)弱于攝像頭。同一種傳感器因其規(guī)格參數(shù)不一樣，也會(huì)呈現(xiàn)不同的特性。長(zhǎng)距離毫米波雷達(dá)探測(cè)距離長(zhǎng)達(dá)200米，角度范圍較小(±10度)， 而中距離雷達(dá)探測(cè)距離為60米，角度范圍較大(±45度)。

　　為了發(fā)揮各自傳感器的優(yōu)勢(shì)，彌補(bǔ)它們的不足，傳感器信息融合是未來(lái)的趨勢(shì)。事實(shí)上，已經(jīng)有零部件供應(yīng)商做過(guò)此事，比如德?tīng)柛ｉ_(kāi)發(fā)的攝像頭與毫米波雷達(dá)組合感知模塊已應(yīng)用到量產(chǎn)車上。

　　二.行為規(guī)劃　　

　　(▲ 變道超車示意圖 )

　　說(shuō)到行為規(guī)劃也許大家會(huì)比較陌生，我們可以先從路徑規(guī)劃開(kāi)始講講。路徑規(guī)劃的概念在機(jī)器人中使用比較普遍，一般定義為：

　　在具有障礙物的環(huán)境中，按照一定的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，尋找一條從起始狀態(tài)到目標(biāo)狀態(tài)的無(wú)碰撞路徑。對(duì)于無(wú)人車來(lái)講，若確定了目標(biāo)地點(diǎn)的車輛位姿，車輛具體以怎樣一條運(yùn)動(dòng)路徑行駛到目標(biāo)地點(diǎn)，即為路徑規(guī)劃。

　　路徑規(guī)劃其實(shí)包含大范圍不考慮運(yùn)動(dòng)細(xì)節(jié)的全局路徑規(guī)劃以及具體到運(yùn)動(dòng)軌跡的局部路徑規(guī)劃。

　　為了將無(wú)人車的局部路徑進(jìn)行形象地歸類、分析，引入了“行為”的概念。車輛在城市道路自主行駛時(shí)，它應(yīng)具備車道保持、變換車道、路口直行、路口拐彎、掉頭、繞障、智能啟停、自動(dòng)泊車等駕駛行為。行為的有序排列及有機(jī)銜接，方可完成整個(gè)自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)。

　　“駕駛行為”是局部路徑中細(xì)分出來(lái)的行駛單元，當(dāng)然它的劃分應(yīng)該是多樣性的，主要取決于算法實(shí)現(xiàn)。

　　行為與行為之間會(huì)保持相對(duì)獨(dú)立性，但是行為切換時(shí)又具有平滑過(guò)渡的特征。車輛行駛中，何時(shí)采用何種行為，即為行為規(guī)劃(也有稱之為行為決策)。

　　單個(gè)駕駛行為，其實(shí)目前很多整車廠或科研院所做了相當(dāng)多的工作，甚至有的已經(jīng)推向市場(chǎng)。如特斯拉的車道保持、自動(dòng)變道、跟車功能，這些都是駕駛行為的具體實(shí)例。但是這些行為如何切換，如何過(guò)渡，特斯拉將其交給了人。自適應(yīng)巡航、車道保持、自動(dòng)變道，都需要駕駛員手動(dòng)操作后托管給機(jī)器，并隨時(shí)準(zhǔn)備接管駕駛。

　　人在同樣的工況中駕駛車輛，產(chǎn)生的駕駛行為序列是不一樣的，甚至同一行為的具體執(zhí)行區(qū)別也較大，這跟人的性格、安全意識(shí)和當(dāng)時(shí)的心情等有關(guān)系。 比如，我們?cè)谮s時(shí)間時(shí)，變道次數(shù)會(huì)增多，超車的安全系數(shù)會(huì)降低;新手開(kāi)車時(shí)，變道時(shí)機(jī)把握不好，經(jīng)常急剎車等;甚至在面臨事故時(shí)，是選擇撞車還是撞旁邊的 人，不同的人可能有不同的選擇。這些很多屬于人的高級(jí)思維，也涉及到法律、倫理道德，目前機(jī)器還很難達(dá)到這個(gè)層次。但是人工智能或許是解決這一問(wèn)題的突破口。

　　三.車輛定位

　　自動(dòng)駕駛汽車進(jìn)行全自主行駛時(shí)，需要解決三個(gè)基本問(wèn)題：

　　1.車輛在哪;2.往哪兒去;3.怎么去。

　　車輛在哪其實(shí)就是對(duì)車輛的定位。定位方法有多種，比如衛(wèi)星定位、地面基站定位、視覺(jué)或激光定位以及慣導(dǎo)定位等。目前國(guó)內(nèi)高校無(wú)人車使用衛(wèi)星定位+基站定位方式比較多，后兩種基本沒(méi)有涉及到?！　?/p>

　　(▲ 衛(wèi)星定位)

　　每一種定位方式都有其局限性，定位方式融合是趨勢(shì)。

　　比如衛(wèi)星定位系統(tǒng)雖然適用范圍廣、絕對(duì)位置精度高，但是其不適用于室內(nèi)或有遮擋物區(qū)域、位置也會(huì)隨時(shí)間漂移。視覺(jué)或激光定位相對(duì)位置精度非常高，無(wú)位置漂移，但是其受環(huán)境影響非常大。

　　將定位技術(shù)應(yīng)用到無(wú)人車上時(shí)，衛(wèi)星定位可以解決大范圍絕對(duì)位置定位、高速公路定位以及其他開(kāi)闊空間定位問(wèn)題，但是當(dāng)車進(jìn)入隧道、高建筑物路段或室內(nèi)時(shí)，定位信號(hào)會(huì)不穩(wěn)定或丟失。這時(shí)需要視覺(jué)或慣導(dǎo)等室內(nèi)定位方式去彌補(bǔ)。

　　車輛定位會(huì)直接或間接影響車輛運(yùn)動(dòng)控制與行為決策的實(shí)現(xiàn)，甚至也是感知環(huán)境所需的重要信息。在執(zhí)行已經(jīng)規(guī)劃出來(lái)的運(yùn)動(dòng)軌跡時(shí)，運(yùn)動(dòng)控制算法需要 定位信息不斷反饋實(shí)際的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)做實(shí)時(shí)的調(diào)整。在進(jìn)行行為切換時(shí)，切換時(shí)機(jī)需要充分了解到車輛所處交通環(huán)境的位置。感知方面，比如利用SLAM技術(shù)構(gòu)建地 圖，就需要車輛的相對(duì)定位信息?！　?/p>

　　無(wú)人駕駛汽車行為決策系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

　　國(guó)內(nèi)外無(wú)人駕駛發(fā)展趨勢(shì)

　　一.國(guó)內(nèi)發(fā)展

　　不同于國(guó)外車企以自主研發(fā)為主，我國(guó)汽車廠商多采取與國(guó)內(nèi)科研院所、高校合作研發(fā)無(wú)人駕駛技術(shù)，其中已經(jīng)開(kāi)始相關(guān)研究工作的企業(yè)有一汽、上汽、北 汽、奇瑞、長(zhǎng)安等。其中，2015 年 7 月，長(zhǎng)安汽車發(fā)布智能化汽車“654”戰(zhàn)略，計(jì)劃到 2025 年建立起 1500 人的研發(fā)隊(duì)伍，累計(jì)投入 130 億元提升無(wú)人駕駛等智能汽車技術(shù)水平，并掌握全自動(dòng)駕駛技術(shù)。

　　

　　國(guó)內(nèi)主要整車企業(yè)無(wú)人駕駛汽車研發(fā)情況

　　我們認(rèn)為，目前我國(guó)無(wú)人駕駛汽車技術(shù)發(fā)展仍以汽車廠商為主導(dǎo)，整體上處于自動(dòng)駕駛 1 級(jí)(個(gè)別功能自動(dòng))到自動(dòng)駕駛 2 級(jí)(多種功能自動(dòng))的過(guò)渡階段，發(fā)展明顯滯后于國(guó)外。為加快提升技術(shù)水平，《中國(guó)制造 2025》重點(diǎn)領(lǐng)域技術(shù)路線圖已經(jīng)將無(wú)人駕駛汽車作為汽車產(chǎn)業(yè)未來(lái)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要方向之一，未來(lái)將不斷加大政策支持力度。同時(shí)，隨著 5G 建設(shè)的推進(jìn)，“萬(wàn)物互聯(lián)”將成為可能，從而為智能駕駛汽車的迅速發(fā)展奠定網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)條件。

　　二.國(guó)外無(wú)人駕駛汽車技術(shù)發(fā)展模式：

　　1.豐田

　　豐田宣布 2020 年左右實(shí)現(xiàn)可在“汽車專用道路”上使用的自動(dòng)駕駛技術(shù)，為建立無(wú)人駕駛所需的高精度地圖，豐田推出了一套“地圖自動(dòng)繪制系統(tǒng)”，該系統(tǒng)可以充分利用搭載于 市銷車上的攝像頭及 GPS，自動(dòng)繪制車輛自動(dòng)駕駛所必須的高精度地圖，該項(xiàng)技術(shù)有望為將來(lái)的自動(dòng)駕駛車輛提供行駛支持，未來(lái)還有望擴(kuò)充應(yīng)對(duì)“一般道路”及“道路障礙物”等方 面的功能。

　　該項(xiàng)技術(shù)的基本原理是利用搭載了攝像頭的車輛，在行駛過(guò)程中采集路面圖像數(shù)據(jù)和地理位置數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)統(tǒng)一反饋到信息中心進(jìn)行集中處理和調(diào)整，進(jìn)而自動(dòng)繪制出大范圍高精度的地圖。

　　該系統(tǒng)采用了由豐田中央研究所開(kāi)發(fā)的空間信息自動(dòng)生成技術(shù)“COSMIC”(云空間信息生成)，可利用車輛收集的圖像數(shù)據(jù)和 GPS 信號(hào)繪制高精度地圖。

　　該系統(tǒng)通過(guò)市銷車及現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施收集信息，因此在實(shí)現(xiàn)信息實(shí)時(shí)更新的同時(shí)，還能有效控制系統(tǒng)成本。

　　2.沃爾沃

　　作為汽車安全的領(lǐng)導(dǎo)者，沃爾沃提出到 2020 年確保其汽車產(chǎn)品不會(huì)出現(xiàn)重大傷亡事故，而發(fā)展自動(dòng)駕駛技術(shù)正是這一目標(biāo)的產(chǎn)物。目前，沃爾沃的車輛已包含有自動(dòng)緊急剎車、行人和騎車者監(jiān)測(cè)、車道偏移輔助和自適應(yīng)式巡航控制等技術(shù)。

　　目前，沃爾沃已進(jìn)入“高度自動(dòng)駕駛”的實(shí)質(zhì)性項(xiàng)目測(cè)試和商業(yè)化階段，為加快無(wú)人駕駛相關(guān)技術(shù)研發(fā)和推廣，2014 年沃爾沃發(fā)布了與愛(ài)立信打造的 Sensus 智能操作系統(tǒng)，Sensus 智能操作系統(tǒng)基于愛(ài)立信的云端服務(wù)，提供包括互聯(lián)(Connect)、服務(wù)(Service)、娛樂(lè)(Entertain)、導(dǎo)航(Navi)、控制 (Control)在內(nèi)的車載互聯(lián)功能，以實(shí)現(xiàn)安全、便捷、智能、高效的車內(nèi)外互聯(lián)體驗(yàn)，旨在打造基于車聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的智能城市交通生態(tài)系統(tǒng)。

　　目前，Sensus 智能操作系統(tǒng)在中國(guó)的合作伙伴包括百度、聯(lián)通、高德、豆瓣等。

　　同時(shí)，沃爾沃與蘋(píng)果 CarPlay 和谷歌 Android Auto 均已達(dá)成合作聯(lián)盟，未來(lái)沃爾沃車主可通過(guò) Sensus 與目前兩大應(yīng)用最廣泛的智能手機(jī)平臺(tái)進(jìn)行互聯(lián)互通。

　　3.寶馬

　　早在 2013 年，寶馬就與汽車零部件供應(yīng)商大陸集團(tuán)合作開(kāi)發(fā)無(wú)人駕駛汽車，主要目的是為 2020 年之后將自動(dòng)駕駛技術(shù)投入應(yīng)用作準(zhǔn)備。

　　2014 年，寶馬展示了其研發(fā)的無(wú)人駕駛技術(shù)，該技術(shù)不僅可以幫助車主在交通狀況擁堵的城市找到便捷暢通的行駛路線，同時(shí)并不會(huì)奪走駕駛員對(duì)汽車的掌控權(quán)。寶馬將 其命名為“UR：BAN research”(城市空間)，該技術(shù)是以用戶為主的網(wǎng)絡(luò)管理和輔助系統(tǒng)，致力于幫助駕駛員避開(kāi)路上的行人，通過(guò)預(yù)測(cè)交通信號(hào)燈的變化方式使出行更加順 暢更加高效。

　　“UR：BAN”項(xiàng)目的研發(fā)將會(huì)持續(xù)到2016年，并將重點(diǎn)放在三個(gè)方面的研發(fā)上：認(rèn)知輔助、網(wǎng)絡(luò)化交通系統(tǒng)、交通中的人為因素?！罢J(rèn)知輔助”系統(tǒng)的目標(biāo)是，幫助駕駛員時(shí)刻關(guān)注來(lái)往行人的動(dòng)向。

　　寶馬設(shè)想在汽車上安裝類似“認(rèn)知輔助”系統(tǒng)，對(duì)行人進(jìn)行自動(dòng)分析，并對(duì)車主做出預(yù)警，汽車隨時(shí)采取自動(dòng)轉(zhuǎn)向或自動(dòng)剎車的措施，避免撞到行人。

　　目前，寶馬已將這一技術(shù)在寶馬 5 系上進(jìn)行試驗(yàn)，該技術(shù)能識(shí)別出行人的體形，并通過(guò)計(jì)算程序估算出行人的位置和將走的路線。

　　寶馬大力推進(jìn)的另一項(xiàng)目“Urban Roads”著重開(kāi)發(fā)“綠色協(xié)調(diào)和減速輔助系統(tǒng)”，該系統(tǒng)可計(jì)算出紅綠燈的變換時(shí)間，并將其結(jié)合當(dāng)前的實(shí)時(shí)路況信息，之后隨時(shí)調(diào)整道路和發(fā)動(dòng)機(jī)設(shè)置，以實(shí)現(xiàn)最高效的駕駛狀態(tài)。

　　在 2015 年的 CES 展上，寶馬推出了全新的自動(dòng)駕駛技術(shù)，包括 360°預(yù)防碰撞系統(tǒng)和多層停車場(chǎng)全自動(dòng)泊車技術(shù)。當(dāng)存在碰撞危險(xiǎn)時(shí)，360°預(yù)防碰撞系統(tǒng)會(huì)通過(guò)報(bào)警聲向駕駛者發(fā)出警告，還可通過(guò)自動(dòng)制動(dòng)干預(yù)以厘米級(jí) 精度使車輛停止。同時(shí)，通過(guò)在試驗(yàn)車型上安裝了高精度的 GPS 以及傳感器列陣，在分析完大量數(shù)據(jù)之后，汽車會(huì)針對(duì)當(dāng)前路況做出精確判斷。

　　4.Tesla

　　特斯拉 Model S P85D 在發(fā)布時(shí)，廠商就明確表示其具有各類傳感器，可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛功能。只不過(guò)，限于當(dāng)時(shí)的技術(shù)條件限制，軟件方面卻沒(méi)有全部開(kāi)放所有的個(gè)功能，特別是自動(dòng)駕駛功能。

　　2015 年 10 月，公司發(fā)布 7.0 版本固件，固件中搭載了名為 Autopilot 的自動(dòng)駕駛功能。用戶通過(guò)在線升級(jí)廠商推送的固件后即可解鎖自動(dòng)駕駛功能，特斯拉的自動(dòng)駕駛功能主要包括自動(dòng)車道保持、自動(dòng)變道和自動(dòng)泊車等功能。

　　與谷歌無(wú)人駕駛所不同的是，特斯拉并不是真正意義上的無(wú)人駕駛，而是高級(jí)自動(dòng)駕駛(或輔助駕駛)，谷歌的解決方案更多是依靠高精度雷達(dá)、高精度傳感器和高精度地圖，而特斯拉的高級(jí)自動(dòng)駕駛則更多地依賴攝像頭，依靠機(jī)器視覺(jué)進(jìn)行車道保持、變道等功能。

　　就其理念而言，Google更理想化，直接指向終極解決方案，而Tesla更務(wù)實(shí)些，現(xiàn)階段的可行性更高。近期，公司發(fā)布了最新的 7.1 版本固件。7.1 系統(tǒng)新增加了輔助轉(zhuǎn)向的安全限制，當(dāng)車主開(kāi)著特斯拉 Model S 進(jìn)入住宅區(qū)行駛時(shí)，車輛可以通過(guò)地圖自動(dòng)識(shí)別道路環(huán)境，將車輛限制在一定速度內(nèi)行駛。

　　此外，7.1 系統(tǒng)還加入了手機(jī)召喚功能。借助召喚功能，即使駕駛員在車外，Model S 和 Model X 也能完成泊車和駛離車位的操作，甚至還能根據(jù)需要開(kāi)啟和關(guān)閉預(yù)編程車庫(kù)門(mén)。召喚功能是公司邁向全自動(dòng)駕駛的重要一步，展現(xiàn)了特斯拉在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的領(lǐng)先地 位。目前，特斯拉被認(rèn)為是全世界量產(chǎn)車中主動(dòng)安全和準(zhǔn)自動(dòng)駕駛性能最先進(jìn)的汽車。

　　值得注意的是，特斯拉的自動(dòng)駕駛功能也在通過(guò)“自主學(xué)習(xí)”進(jìn)行不斷完善和優(yōu)化。目前，遍布 42 個(gè)國(guó)家的客戶已駕駛 107000 多輛特斯拉汽車?yán)塾?jì)行駛了近20 億英里。特斯拉自動(dòng)駕駛功能正在以每天 100 多萬(wàn)英里的速度進(jìn)行學(xué)習(xí)。特斯拉能通過(guò)汽車與中央數(shù)據(jù)庫(kù)的無(wú)線連接來(lái)收集和在車輛間共享詳細(xì)行駛數(shù)據(jù)，這令其在打造可靠體驗(yàn)方面具備了一個(gè)獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。

　　從目前發(fā)展情況看，豐田、沃爾沃、寶馬、tesla 等主流跨國(guó)車企無(wú)人駕駛技術(shù)主要從自動(dòng)駕駛 1 級(jí)(個(gè)別功能自動(dòng))向自動(dòng)駕駛 4 級(jí)(完全自動(dòng)駕駛)橫向發(fā)展，遵循由易到難，由簡(jiǎn)單到復(fù)雜的發(fā)展路徑，通過(guò)車聯(lián)網(wǎng)和 ADAS 著手，自建或共建高精度地圖系統(tǒng)，不斷豐富自動(dòng)駕駛功能及內(nèi)涵，循序漸進(jìn)，最終實(shí)現(xiàn)真正意義上的無(wú)人駕駛。

　　結(jié)束語(yǔ)

　　自動(dòng)駕駛汽車是汽車界與機(jī)器人界碰撞、融合的產(chǎn)物，它匯集了機(jī)電一體化、環(huán)境感知、電子與計(jì)算機(jī)、自動(dòng)控制以及人工智能等一系列高科技。汽車作為人類重要的交通工具，隨著這些子技術(shù)的融合、發(fā)展與突破，必將變得越來(lái)越智能，最終實(shí)現(xiàn)全天候無(wú)人駕駛。