無人駕駛汽車帶來的交通便利

中國科學院自動化研究所

黃武陵

無人駕駛汽車帶來的交通便利

中國科學院自動化研究所

黃武陵

Google的無人駕駛汽車已經在道路上測試了240多萬公里，此外，奔馳、寶馬、福特和沃爾沃等國內外汽車廠商和眾多IT公司也加入無人駕駛汽車研發隊伍，并且取得了日新月異的進展。在可以預見的幾年之內，將會有成熟的無人駕駛汽車產品入市。非常期待無人駕駛汽車在未來改善擁堵交通的同時，也給我們交通出行帶來安全與便利。

1無人駕駛汽車關鍵技術

無人駕駛汽車關鍵技術包括高精度地圖、高精度導航系統、傳感器系統、智能感知算法、車輛控制系統、高級人工智能等。然而與IT企業不同，汽車巨頭均選擇了更具實用性的民用智能車技術路線，在技術裝置方面主要采用常規的雷達(厘米波、毫米波、超聲波)、相機(立體、彩色、紅外)、傳感器(雷達、激光、超聲波)、攝像機等進行環境感知和識別，通過基于車聯網的協同式輔助駕駛技術進行智能信息交互，結合GPS導航實現路徑規劃，并且更加注重機電一體化系統動力學及控制技術的研發，成本低廉，便于大規模推廣應用。

圖1　典型無人駕駛汽車的結構

在國家基金委“視聽覺信息的認知計算”重大研究計劃推動下，國內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，每年都參加中國智能車未來挑戰賽，部分車輛如圖2所示。

圖2　中國智能車未來挑戰賽中的無人駕駛車輛

2無人駕駛汽車關鍵技術裝置水平

整車企業首先考慮的是智能化，即汽車的輔助駕駛技術，如自動泊車、車燈自動轉向、安全預警等實用輔助駕駛技術，對更高層次的智能駕駛技術尚無暇顧及；IT企業關注點則側重通信及信息服務，對先進車輛控制和安全系統的需求了解不夠，在車載終端開發時與整車廠的聯系不密切。先進的傳感器(雷達、攝像頭)、控制器芯片、執行器等核心零部件掌握在少數廠商手中，在電控單元的軟硬件、系統可靠性和控制精度方面，還需要進一步提高。

無人駕駛汽車最終還是要靠整車企業來推動，通過現有的產業鏈整合零部件、軟硬件產品，通過成熟的營銷和汽車保險產品，無人駕駛汽車將會逐步進入普通用戶之中。

3無人駕駛汽車上路的挑戰

(1) 精確環境感知

無人駕駛汽車的感知系統主要由相機、微波雷達和激光雷達等傳感器組成。無人駕駛汽車的“眼睛”必須能夠感知和識別行駛車道周邊的物體，攝像頭能夠看到實際場景，可以辨識車道線和交通信號，檢測運動目標等；激光雷達則通過激光點云來建立周邊環境的3D模型，檢測出車輛、行人、樹木、路緣等；微波雷達用于檢測運動目標，感應車身周圍的移動障礙物等。最后融合成一幅如圖3所示的車輛“眼睛”看到的場景。

圖3　無人駕駛汽車看到的場景

為什么說無人駕駛車輛環境感知那么難？因為畢竟計算機視覺還在不斷發展中，要理解復雜交通環境存在不少挑戰，例如司機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雜的算法來理解和識別這個場景。而且，對于每個地方的交通基礎設施，不同標志的表示形式有所差異，需要進行本土化對待，計算機視覺系統才能辨識。另外在不同天氣和氣候情況下，針對復雜的交通環境，需要克服傳感器各自的物理限制和車輛運動干擾，提高環境感知的精確程度。

無人駕駛汽車需要更安全的軟件，車載軟件要有足夠的魯棒性。此外，Google無人駕駛汽車對試駕場地地圖進行了細化和加強，碰到障礙車輛可以輕松應對。無人駕駛汽車還需要更優秀的傳感器，最好能讓車輛識別出對它造成威脅的路面上的釘子和坑洞，快速判斷路邊行人或者汽車是否會突然進入自己的車道，并且傳感器價格要控制在合理的區間。

(2) 精確狀態感知

無人駕駛汽車通過“小腦”知道自己的姿態和確切位置。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，相應軸向上的角速度、加速度等，通過車身控制系統實現車輛的穩定性控制，確保車輛“穩當”行駛。實現無人駕駛還需要通過“小腦”進行精確定位，這樣才能夠知道自己的確切位置，以便執行下一步駕駛任務。但是，無人駕駛汽車在這方面卻面臨挑戰，現有的GPS捷聯慣導等車載定位設備不能滿足擁堵交通流中的高精度定位要求，特別是在隧道和高架橋下等交通場景中，接收不到GPS信號，無人駕駛汽車需要通過其他途徑來進行定位，例如輔以SLAM、視覺導航等技術，在復雜交通環境中增強無人駕駛車輛的定位能力。

(3) 精確控制

人類駕駛員開車的時候往往基于經驗操控車輛，結合實際道路情況進行車輛方向、速度的微調，由于具備了精確的感知系統，無人駕駛汽車通過“四肢”可以實現更加精確的控制。如圖5所示的典型場景中，無人駕駛汽車準備執行右側超車時，能夠精確感知前車距離(d)、速度(v)、加速度(a)以及臨近車道車輛的運動情況，并合理控制自身速度和方向進行換道操作。而人類駕駛員由于受限于視野等因素，在這種情況下往往很容易出現事故。

無人駕駛汽車要具備發達的“四肢”，還需要汽車廠商進一步將智能化功能與車身總線進行集成，將無人駕駛汽車控制系統中的剎車、油門及方向等模塊通過汽車總線進行控制。

圖4　無人駕駛汽車運行姿態和定位

圖5　結構化道路無人駕駛汽車換道超車典型場景

(4) 智能導航與決策

無人駕駛汽車的“大腦”負責導航和決策。在給定了目標任務地點之后，無人駕駛汽車要能夠在路網中找到最經濟、最快捷的路徑，將乘客送到地點。但是在實際中，交通環境常是部分已知，可能還有障礙物臨時出現/發現，必須重新規劃路徑。如圖6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劃路徑，到達目的地。此外，道路擁堵情況也不斷在發生變化，如何正確判斷道路擁堵并進行正確的通行決策，對無人駕駛汽車的“大腦”智能性提出了更高的要求。

圖6　無人駕駛汽車重新規劃路徑

由于不同國情決定了交通參與者的不同行為，使得無人駕駛汽車要具備學習與自適應能力是最具挑戰性的。無人駕駛汽車發達的“大腦”，還要能遵守交通規則，在復雜交通場景下實現安全的、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的行人、自行車和電動車等突發情況。

(5) 人工智能助力無人駕駛

無人駕駛還需要V2X無線網絡、接入服務中心獲得多種智能服務。通過V2X網絡進行車輛之間和車路間的協同，共享數據，提高安全性。此外，人工智能技術最新突破要能盡快應用到無人駕駛上面，特別是圖像識別和深度學習技術取得了突破，能夠用于交通環境的感知。能夠用人工智能來擴展駕駛智能，使得自主駕駛系統可以自適應調整優化，學習駕駛員行為和適應駕駛環境。

4無人駕駛汽車測評

無人駕駛應與智能交通建設同步進行，需要建設無人駕駛車輛專用的車道、與無人駕駛車輛通信的V2X網絡、無人駕駛配套的交通信號燈和交通標志。此外，需要對現有的交通系統進行智能化改造，能夠支持無人駕駛車輛的智能調度、管理和控制，建立新一代智能交通系統。

為了保證新一代智能交通系統穩步構建，需要對智能車輛的駕駛安全性、舒適性、機動性、自主性進行評估，確認智能車輛具備上路資格。為了滿足智能車輛發展中的上述需求，需要研究智能車輛測評方法，進而對其開展系列化、標準化的測試。所以，需要借鑒開展各種比賽時的道路區域設計，建設一個智能車輛測試基地。無人駕駛車輛可在測試基地中開展全面測試，逐步完善，通過測試方可上路。

5無人駕駛汽車美好的應用前景

無人駕駛汽車的應用將對現有交通系統產生影響：①由于無人駕駛車輛可以共享、科學調度其駕駛路線，從而可以搭載更多乘客，同時也極大減少了停車場地需求。②由于輕量化設計，可以智能和節能地操控汽車，無人駕駛汽車更節省燃料和減少排放。③通過合理調度共享出行，減少了車輛數目；安全操控減少了交通事故；加快行駛速度，緩解了交通擁堵。④減少了人為因素引發的交通事故，無人駕駛汽車提高了交通安全。

無人駕駛車輛除了可以提升智能交通系統便利之外，還將解放駕駛員，給乘客帶來便利、舒適和享受，例如，在通勤過程中還可以帶來娛樂和信息服務；同時無人駕駛車輛還可以提供諸如位置服務、搜索和計算節點、大環境感知和觀測、移動物流等方面的公共服務。

參考文獻

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[6] 何立民.工具簡史[M].北京:北京航空航天大學出版社,2015.

作者簡介：黃武陵，中國科學院自動化研究所副研究員，中國科學院大學博士，主要從事智能車輛研究，參與和主持了多項國家863和973、交通部和自然基金課題，發表SCI/EI論文12篇，申請和獲得發明專利20項。獲北京市科技進步獎、北京市“金橋工程”項目獎、吳文俊人工智能科學技術進步獎、中科院教學成果獎等國家省部級科技獎勵4項。

收稿日期：(薛士然2016-05-09) (責任編輯：薛士然2016-05-06)