出品:科普中國 制作:中國科學(xué)院自動化研究所 黃武陵 監(jiān)制:中國科學(xué)院計算機網(wǎng)絡(luò)信息中心
2016年5月23-25日， 2016中國國際智能交通展覽會在北京舉辦。說到智能交通，大家關(guān)注的焦點之一就是“無人駕駛”，尤其是近兩年，不斷聽到無人駕駛汽車路測的消息，也不斷有朋友問我，路上是不是很快要出現(xiàn)無人駕駛汽車的身影了？ 今天我們就一起聊聊這個問題。
無人駕駛汽車以前只出現(xiàn)在007等科幻電影中，但現(xiàn)在,它已經(jīng)不只存在于幻想。未來的幾年內(nèi)，你可能就會買得起一輛能載著你自動穿梭在城市道路上的智能汽車。但是，要想讓一輛無人駕駛汽車能夠安全、舒適、高效、智能地混入到現(xiàn)有交通中跑起來，這中間還有一段艱難的道路要走。
典型無人駕駛汽車結(jié)構(gòu)如圖1所示，無人駕駛汽車的“眼睛”——“即感知系統(tǒng)”，負(fù)責(zé)感知道路周邊的環(huán)境，包括相機、微波雷達(dá)和激光雷達(dá)等傳感器。
無人駕駛汽車的“小腦”——即導(dǎo)航定位系統(tǒng),負(fù)責(zé)感覺車輛自身的運行姿態(tài)，包括輪速、GPS定位、慣導(dǎo)和指南/北等傳感器。
無人駕駛汽車的“大腦”——即決策系統(tǒng)，通過復(fù)雜的計算軟件，選擇短距離的軌跡和長距的駕駛路線。
無人駕駛汽車的“四肢”——即控制系統(tǒng)，負(fù)責(zé)控制剎車、油門及方向等，包括相應(yīng)的電機控制或汽車總線控制模塊。
在國家基金委“視聽覺信息的認(rèn)知計算”重大研究計劃推動下，國內(nèi)多家無人車輛研究單位也與車企合作，研制了各具特色的原型車輛，在每年都參加中國智能車未來挑戰(zhàn)賽，部分車輛如圖2所示。
無人駕駛汽車的“即感知系統(tǒng)”主要由相機、微波雷達(dá)和激光雷達(dá)等傳感器組成。
無人駕駛汽車的“眼睛”必須能夠感知和識別行駛車道的周邊的物體，如圖3所示，攝像頭能夠看到實際場景，可以辨識車道線和交通信號，檢測運動目標(biāo)等；激光雷達(dá)則通過激光點云來建立周邊環(huán)境的3D模型，檢測出包括車輛、行人、樹木、路緣等；微波雷達(dá)用于檢測運動目標(biāo)，感應(yīng)車身周圍的移動障礙物等。最后融合成一幅如圖3的車輛“眼睛”看到的場景。
為什么說無人駕駛車輛環(huán)境感知那么難？
畢竟計算機視覺還在不斷發(fā)展中，要理解復(fù)雜的交通環(huán)境，存在不少挑戰(zhàn)。例如我們?nèi)祟愃緳C開車過程中，看到前方漂浮的塑料袋就不會剎車或者躲避，而無人駕駛汽車就需要復(fù)雜的算法，才能理解和識別這個場景。
對于每個地方的交通基礎(chǔ)設(shè)施，不同標(biāo)志的表示形式有所差異，需要進(jìn)行本土化對待，計算機視覺系統(tǒng)才能辨識。
另外就是不同天氣和氣候情況下，針對復(fù)雜的交通環(huán)境，克服傳感器各自物理限制和車輛運動干擾，提高環(huán)境感知精確程度，也存在很大難度。
無人駕駛汽車通過“小腦”知道自己的姿態(tài)和確切位置。如圖4所示，車載的高精度IMU慣性單元能夠知道車輛傾斜角、橫擺角和滾動角，相應(yīng)軸向上的角速度、加速度等，通過車身控制系統(tǒng)實現(xiàn)車輛穩(wěn)定性控制，確保車輛“穩(wěn)當(dāng)”行駛。
要想實現(xiàn)無人駕駛，就需要通過“小腦”進(jìn)行精確定位，這樣才知道自己確切位置，以便執(zhí)行下一步駕駛?cè)蝿?wù)。在這方面, 無人駕駛汽車正面臨挑戰(zhàn)，現(xiàn)有的GPS捷聯(lián)慣導(dǎo)等車載定位設(shè)備不能滿足擁堵交通流中的高精度定位要求。特別是隧道和高架橋下等交通場景中，會出現(xiàn)接收不到GPS信號等情況，這時，無人駕駛汽車就需要通過其他途徑來進(jìn)行定位，例如輔以SLAM、視覺導(dǎo)航等技術(shù)，在復(fù)雜交通環(huán)境中增強無人駕駛車輛的定位能力。
人類駕駛員開車的時候，往往會基于經(jīng)驗操控車輛，結(jié)合實際道路情況對車輛方向、速度進(jìn)行微調(diào)。由于具備了精確的感知系統(tǒng)，無人駕駛汽車通過“四肢”可以實現(xiàn)更加精確的控制。
如圖6所示典型場景中，無人駕駛汽車準(zhǔn)備執(zhí)行右側(cè)超車時，能夠精確感知前車距離、速度和加速度以及臨近車道車輛運動情況，并合理控制自身速度和方向，進(jìn)行換道操作。而人類駕駛員由于受限于視野等因素，在這種情況下往往容易出現(xiàn)事故。
但是，無人駕駛汽車要具備發(fā)達(dá)的“四肢”，還需要汽車廠商進(jìn)一步將智能化功能與車身總線進(jìn)行集成，將無人駕駛汽車的控制系統(tǒng)中剎車、油門及方向等控制模塊通過汽車總線進(jìn)行控制。
無人駕駛汽車的“大腦”負(fù)責(zé)進(jìn)行導(dǎo)航和決策。
在給定了目標(biāo)任務(wù)地點之后，無人駕駛汽車要能夠在路網(wǎng)中找到最經(jīng)濟、最快捷的路徑，將乘客送到地點。但是在實際中，交通環(huán)境常是部分已知，可能還有障礙物臨時出現(xiàn)/發(fā)現(xiàn)，必須重新規(guī)劃路徑。
如圖7所示，從A點到B點最短的道路被隔斷之后，無人駕駛汽車能夠重新規(guī)劃路徑，到達(dá)目的地。
此外，道路擁堵情況不斷在發(fā)生變化，如何正確判斷道路擁堵并進(jìn)行正確的通行決策，對無人駕駛汽車的“大腦”智能性提出了更高要求。
由于不同國情決定了交通參與者不同行為，使得無人駕駛汽車要具備學(xué)習(xí)與自適應(yīng)能力，這一點最具挑戰(zhàn)性。無人駕駛汽車發(fā)達(dá)的“大腦”，要能遵守交通規(guī)則，在復(fù)雜交通場景下實現(xiàn)安全的、與人類駕駛行為類似的自主駕駛，使其不會對正常交通流造成影響，同時還要保障車輛自主行駛的安全性。
此外，無人駕駛汽車需要推斷前后左右其他車輛的意圖、處理不同駕駛員的異常行為，處理不遵守交通法規(guī)的行人、自行車和電動車等突發(fā)情況。通過將機器學(xué)習(xí)的研究成果應(yīng)用于自主駕駛，將使得智能車輛能夠處理復(fù)雜的交通環(huán)境，并產(chǎn)生自適應(yīng)行為。
1. 更好的軟件
無人駕駛汽車需要更安全的軟件，車載軟件要足夠棒。
2. 需要更加精細(xì)的地圖
Google無人駕駛汽車對試駕場地地圖進(jìn)行了強化，這樣汽車就知道街道具體情況，如果碰到障礙可以輕松應(yīng)對。但要輕松的應(yīng)對目前城市道路情況，就需要更多的細(xì)致地圖。
3. 更加廉價和性能優(yōu)秀的傳感器
需要優(yōu)秀的傳感器，最好能讓無人駕駛汽車識別對它造成威脅的面上上的釘子和坑洞，快速判斷路邊行人或者汽車是否突然進(jìn)入自己的車道。而且傳感器價格要控制在合理的區(qū)間，為廣大消費者接受。
4. 汽車之間能否進(jìn)行有效溝通
無人駕駛汽車要做到面對各種路況都能夠行駛自如，甚至能夠智能規(guī)劃路線，車與車之間的溝通是少不了的。這樣每個汽車在開啟的時候，都可以共享數(shù)據(jù)，然后再重新繪制自己的駕駛路線，避免擁堵的產(chǎn)生。但現(xiàn)在如何做到汽車之間有效溝通，技術(shù)上還有待突破。我們能夠預(yù)想到的是，需要V2X無線網(wǎng)絡(luò)、接入服務(wù)中心獲得多種智能服務(wù)。
5. 基于大數(shù)據(jù)和云計算來實現(xiàn)智能的共享
數(shù)據(jù)與無人駕駛技術(shù)的高度關(guān)聯(lián)性?！肮雀锜o人車借助于高精度導(dǎo)航地圖開發(fā)無人駕駛軟件，提高自主駕駛安全性、可靠性，已經(jīng)在路上安全開展了大量無人駕駛測試。但要實現(xiàn)在復(fù)雜多變的交通環(huán)境下的安全駕駛，還有待機器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)的進(jìn)步，特別是基于大數(shù)據(jù)和云計算來實現(xiàn)智能的共享?！?/p>
6. 人工智能技術(shù)突破人工智能技術(shù)最新突破要能盡快應(yīng)用到無人駕駛上面，特別是圖像識別和深度學(xué)習(xí)技術(shù)取得了突破能夠用在交通環(huán)境的感知。能夠用人工智能來擴展駕駛智能，使得自主駕駛系統(tǒng)自適應(yīng)調(diào)整優(yōu)化，學(xué)習(xí)駕駛員行為和適應(yīng)駕駛環(huán)境。
7. 需要開展自主等級和安全測評，解決自動駕駛存在的問題
通過分析自主駕駛功能組成與測評指標(biāo)，開展功能測評；研究自主駕駛綜合測評規(guī)范與體系，在復(fù)雜交通場景下開展測試；通過自主駕駛測評，分析存在的技術(shù)問題、技術(shù)可靠和成熟程度，隨后有針對性得開展研究。
我們在駕駛汽車的時候，碰到突發(fā)情況，有時候是需要做出抉擇的。在無人駕駛車輛設(shè)計中，需要無人駕駛軟件衡量不同的結(jié)果并得出一個有道德抉擇。這也許是無人駕駛技術(shù)上一個很重要的突破，需要制定適應(yīng)無人駕駛車輛的交通法規(guī)，從法理和道德上加以約束。
無人駕駛汽車通過提供智能倉儲和物流運輸，將提高運輸效率；通過智能的士服務(wù)，將減少路網(wǎng)中的車輛，減少對停車場的需求。例如最近ITF（國際交通論壇）基于嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)建模和實踐，報告探討了兩種自動駕駛共享車服務(wù)模式，最關(guān)鍵是定量預(yù)測了車隊規(guī)模，用以滿足目標(biāo)城市所有人的出行需求。其研究得出的理想化結(jié)果表明：輔以大容量公共交通（地鐵、快軌等）的情況下，路面上只需要現(xiàn)有數(shù)量10%的轎車就能滿足一個中型歐洲城市的出行需求。
此外，蘭德公司也對無人駕駛車輛的應(yīng)用對現(xiàn)有交通系統(tǒng)的影響進(jìn)行了評估，認(rèn)為將會產(chǎn)生以下潛在影響：
（1）無人車輛可以充分調(diào)度，極大減少對停車場地的需求。
（2）自動駕駛汽車由于輕量級設(shè)計，智能和節(jié)能地操控汽車，從而節(jié)省燃料。此外，采用新能源汽車可以減少排放。
（3）由于無人駕駛車輛可以通過合理調(diào)度共享出行，減少了車輛數(shù)目；安全操控減少了交通事故；列隊出行，加快行駛速度等，從而可以緩解交通擁堵。
（4）由于機器不會分心很少犯錯誤，從而減少了人為因素引起的交通事故，從而提高了交通安全。
如圖8，Google的無人駕駛汽車已經(jīng)在道路上測試了240多萬公里。此外，還有許多汽車產(chǎn)商和IT公司加入無人駕駛汽車研發(fā)隊伍，并且正在取得日新月異的進(jìn)展。
在可以預(yù)見的幾年之內(nèi)，將會有成熟的無人駕駛汽車產(chǎn)品入市。期待無人駕駛汽車在未來改善我們擁堵的交通，給我們交通出行帶來安全與便利。
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