2016無人駕駛轉(zhuǎn)折年 國內(nèi)外無人駕駛發(fā)展都怎樣？

　　2016年伊始，通用汽車就斥資10億美元收購了無人駕駛技術(shù)創(chuàng)業(yè)公司Cruise Automation。今年8月，Uber又花費(fèi)6.8億美元收購了剛剛成立8個月的無人駕駛卡車創(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——高通斥資390億美元收購恩智浦。這筆收購背后的邏輯顯而易見：高通需要進(jìn)軍無人駕駛汽車芯片市場?！　?/p>

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

　　無人駕駛發(fā)展如火如荼

　　另外，無人駕駛芯片領(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，將向無人駕駛汽車領(lǐng)域投資2.5億美元，包括開發(fā)車用芯片和車用軟件。

　　除了大筆資金投入外，幾乎每個星期都會出現(xiàn)與無人駕駛汽車相關(guān)的重要新聞。很多企業(yè)甚至開始邀請普通人試乘無人駕駛汽車?！　?/p>

　　Uber無人駕駛試驗(yàn)車

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

　　但最大膽的舉措或許還是來自特斯拉。該公司今年10月宣布，其所有車型都將配備全自動駕駛所需的硬件，今后只需開發(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)練無人駕駛汽車。沒有任何一家業(yè)內(nèi)企業(yè)能在這方面與特斯拉媲美。

　　一直走在無人駕駛汽車行業(yè)前沿的谷歌則將測試城市增加到4個。今年12月，該公司還將其無人駕駛汽車項(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年自動行駛了100多萬英里?！　?/p>

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

　　自動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，將無法用規(guī)則嚴(yán)格約束的駕駛員從該閉環(huán)系統(tǒng)中請出去，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年代開始人類就展開了車輛自主行駛的研究。美國是世界上研究自動駕駛汽車最早、水平最高的國家之一。其中谷歌無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駕駛車技術(shù)水平的公司寥寥無幾，可見其關(guān)鍵技術(shù)門檻是比較高的。

　　下面隨小編一起看看自動駕駛汽車中的三個關(guān)鍵技術(shù)。

　　無人駕駛關(guān)鍵技術(shù)

　　一.環(huán)境感知

　　傳感器探測環(huán)境信息，只是將探測的物理量進(jìn)行了有序排列與存儲。此時計(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。因此需要通過適當(dāng)?shù)乃惴◤奶綔y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。

　　比如我們在駕駛車輛時眼睛看前方，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，此時需要通過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>

　　(▲ 博世自動駕駛傳感器配置方案)

　　自動駕駛車輛感知環(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)通過攝像頭、毫米波雷達(dá)與超聲波雷達(dá)的融合數(shù)據(jù)來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。

　　谷歌的全自動駕駛測試車用的是價(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))。

　　豐田透露過他們的高速道路自動駕駛汽車上有12個傳感器：1個藏在內(nèi)后視鏡里的前攝像頭，5個測量周圍車輛速度的雷達(dá)，和6個探測周圍目標(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V2X技術(shù)來完成環(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)和蘋果的無人駕駛試驗(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，再過幾年這個目標(biāo)就能實(shí)現(xiàn)?！　?/p>

　　△激光雷達(dá)工作原理(圖片來自Velodyne)

　　激光雷達(dá)的工作原理是通過發(fā)射和接收激光束來實(shí)現(xiàn)的。在其內(nèi)部，每一組組件都包含一個發(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的光再反射給接收器。通過旋轉(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)動機(jī)構(gòu)。

　　脈沖光以前被用于探測距離。探測距離的原理是基于光返回的時間，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，在二極管附近安 裝一個光子探測器，它可以探測出返回來的信號，通過計(jì)算發(fā)射和探測的時間差就可以計(jì)算出目標(biāo)物的距離。脈沖距離測量系統(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)物就會在點(diǎn)云中呈現(xiàn)出一個陰影。通過這個陰影可以測量出目標(biāo)物的距離和大小。通過點(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。

　　通過激光雷達(dá)來生成周圍環(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/接收組件上下移動同時讓鏡面旋轉(zhuǎn)，有時也叫這種方法為“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，同時發(fā)出激光來照射大塊面積。這類傳感器結(jié)構(gòu)復(fù)雜，制造困難，因此還沒有廣泛的商業(yè)應(yīng)用。但是它屬于固態(tài)傳感器，沒有運(yùn)動部件，因此將來有可能 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)，但是還沒有一種系統(tǒng)能達(dá)到自動駕駛導(dǎo)航的應(yīng)用要求。比如說，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)時性，因 此必須使數(shù)據(jù)收集和畫面生成之間的時間延遲最小化。駕駛員的反應(yīng)時間一般是十分之幾秒，如果我們要實(shí)現(xiàn)自動駕駛導(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米的探測距離，垂直視角28°?！　?/p>

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

　　Leddar公司同樣也有具備360°探測能力的激光雷達(dá)產(chǎn)品。并且，因?yàn)橥瑫r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以及無人駕駛功能中;

　　為高級別自動駕駛提供高密度點(diǎn)云的LiDAR;

　　可以支持光掃描或者光束測量的LiDAR(例如MEMS鏡面);

　　Ledaar的激光雷達(dá)探測距離可達(dá)250m，水平視角可達(dá)到140度，每秒可生成48萬像素的點(diǎn)云，水平和垂直方向的分辨率可達(dá)0.25度。

　　2.視覺圖像傳感器

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

　　通過視覺傳感器的圖像識別技術(shù)對周邊環(huán)境進(jìn)行感知，對于自動駕駛而言，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避免事故這一功能之外，是以圖像識別為基礎(chǔ)，能夠理解當(dāng)前的駕駛場景，并學(xué)會處理突發(fā)事件。　　

　　△視覺傳感器工作流程

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

　　以人眼來進(jìn)行類比的話，人類駕駛員在看到行人或車輛之后，會基于看到的景象對行人或車輛的下一步行動有個預(yù)判，并根據(jù)預(yù)判來控制車輛。自動駕駛 車同樣需要這個「預(yù)判」的過程，而攝像頭就起到觀察的作用。自動駕駛汽車必須能夠?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。

　　這個從觀察到預(yù)測的過程同樣適用于道路上的其他車輛，不過，如何獲取駕駛場景的整體含義，如何處理突發(fā)的場景和目標(biāo)，如何針對特定目標(biāo)(行人或車輛)準(zhǔn)確進(jìn)行短時或長時的行為分析，以及如何對周邊的人或車輛進(jìn)行行為預(yù)測并決策，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)，以及目前還并沒有為自動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。

　　針對不同的傳感器，采用的感知算法會有所區(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 攝像頭在物體識別方面有優(yōu)勢，但是距離信息比較欠缺，基于它的識別算法受天氣、光線影響也非常明顯。激光掃描儀及毫米波雷達(dá)，能精確測得物體的距離，但是 在識別物體方面遠(yuǎn)弱于攝像頭。同一種傳感器因其規(guī)格參數(shù)不一樣，也會呈現(xiàn)不同的特性。長距離毫米波雷達(dá)探測距離長達(dá)200米，角度范圍較小(±10度)， 而中距離雷達(dá)探測距離為60米，角度范圍較大(±45度)。

　　為了發(fā)揮各自傳感器的優(yōu)勢，彌補(bǔ)它們的不足，傳感器信息融合是未來的趨勢。事實(shí)上，已經(jīng)有零部件供應(yīng)商做過此事，比如德爾福開發(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 )

　　說到行為規(guī)劃也許大家會比較陌生，我們可以先從路徑規(guī)劃開始講講。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)的無碰撞路徑。對于無人車來講，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)動細(xì)節(jié)的全局路徑規(guī)劃以及具體到運(yùn)動軌跡的局部路徑規(guī)劃。

　　為了將無人車的局部路徑進(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，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，方可完成整個自動駕駛?cè)蝿?wù)。

　　“駕駛行為”是局部路徑中細(xì)分出來的行駛單元，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)。

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

　　單個駕駛行為，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。如特斯拉的車道保持、自動變道、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，如何過渡，特斯拉將其交給了人。自適應(yīng)巡航、車道保持、自動變道，都需要駕駛員手動操作后托管給機(jī)器，并隨時準(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、安全意識和當(dāng)時的心情等有關(guān)系。 比如，我們在趕時間時，變道次數(shù)會增多，超車的安全系數(shù)會降低;新手開車時，變道時機(jī)把握不好，經(jīng)常急剎車等;甚至在面臨事故時，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)到這個層次。但是人工智能或許是解決這一問題的突破口。

　　三.車輛定位

　　自動駕駛汽車進(jìn)行全自主行駛時，需要解決三個基本問題：

　　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、視覺或激光定位以及慣導(dǎo)定位等。目前國內(nèi)高校無人車使用衛(wèi)星定位+基站定位方式比較多，后兩種基本沒有涉及到?！　?/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。

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

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

　　車輛定位會直接或間接影響車輛運(yùn)動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)劃出來的運(yùn)動軌跡時，運(yùn)動控制算法需要 定位信息不斷反饋實(shí)際的運(yùn)動狀態(tài)做實(shí)時的調(diào)整。在進(jìn)行行為切換時，切換時機(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，就需要車輛的相對定位信息?！　?/p>

　　無人駕駛汽車行為決策系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

　　國內(nèi)外無人駕駛發(fā)展趨勢

　　一.國內(nèi)發(fā)展

　　不同于國外車企以自主研發(fā)為主，我國汽車廠商多采取與國內(nèi)科研院所、高校合作研發(fā)無人駕駛技術(shù)，其中已經(jīng)開始相關(guān)研究工作的企業(yè)有一汽、上汽、北 汽、奇瑞、長安等。其中，2015 年 7 月，長安汽車發(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 億元提升無人駕駛等智能汽車技術(shù)水平，并掌握全自動駕駛技術(shù)。

　　

　　國內(nèi)主要整車企業(yè)無人駕駛汽車研發(fā)情況

　　我們認(rèn)為，目前我國無人駕駛汽車技術(shù)發(fā)展仍以汽車廠商為主導(dǎo)，整體上處于自動駕駛 1 級(個別功能自動)到自動駕駛 2 級(多種功能自動)的過渡階段，發(fā)展明顯滯后于國外。為加快提升技術(shù)水平，《中國制造 2025》重點(diǎn)領(lǐng)域技術(shù)路線圖已經(jīng)將無人駕駛汽車作為汽車產(chǎn)業(yè)未來轉(zhuǎn)型升級的重要方向之一，未來將不斷加大政策支持力度。同時，隨著 5G 建設(shè)的推進(jìn)，“萬物互聯(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.國外無人駕駛汽車技術(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”上使用的自動駕駛技術(shù)，為建立無人駕駛所需的高精度地圖，豐田推出了一套“地圖自動繪制系統(tǒng)”，該系統(tǒng)可以充分利用搭載于 市銷車上的攝像頭及 GPS，自動繪制車輛自動駕駛所必須的高精度地圖，該項(xiàng)技術(shù)有望為將來的自動駕駛車輛提供行駛支持，未來還有望擴(kuò)充應(yīng)對“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發(fā)的空間信息自動生成技術(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 信號繪制高精度地圖。

　　該系統(tǒng)通過市銷車及現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施收集信息，因此在實(shí)現(xiàn)信息實(shí)時更新的同時，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)品不會出現(xiàn)重大傷亡事故，而發(fā)展自動駕駛技術(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緊急剎車、行人和騎車者監(jiān)測、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“高度自動駕駛”的實(shí)質(zhì)性項(xiàng)目測試和商業(yè)化階段，為加快無人駕駛相關(guān)技術(shù)研發(fā)和推廣，2014 年沃爾沃發(fā)布了與愛立信打造的 Sensus 智能操作系統(tǒng)，Sensus 智能操作系統(tǒng)基于愛立信的云端服務(wù)，提供包括互聯(lián)(Connect)、服務(wù)(Service)、娛樂(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)在中國的合作伙伴包括百度、聯(lián)通、高德、豆瓣等。

　　同時，沃爾沃與蘋果 CarPlay 和谷歌 Android Auto 均已達(dá)成合作聯(lián)盟，未來沃爾沃車主可通過 Sensus 與目前兩大應(yīng)用最廣泛的智能手機(jī)平臺進(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)合作開發(fā)無人駕駛汽車，主要目的是為 2020 年之后將自動駕駛技術(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，同時并不會奪走駕駛員對汽車的掌控權(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路上的行人，通過預(yù)測交通信號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)將會持續(xù)到2016年，并將重點(diǎn)放在三個方面的研發(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，幫助駕駛員時刻關(guān)注來往行人的動向。

　　寶馬設(shè)想在汽車上安裝類似“認(rèn)知輔助”系統(tǒng)，對行人進(jìn)行自動分析，并對車主做出預(yù)警，汽車隨時采取自動轉(zhuǎn)向或自動剎車的措施，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)能識別出行人的體形，并通過計(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間，并將其結(jié)合當(dāng)前的實(shí)時路況信息，之后隨時調(diào)整道路和發(fā)動機(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駕駛技術(shù)，包括 360°預(yù)防碰撞系統(tǒng)和多層停車場全自動泊車技術(shù)。當(dāng)存在碰撞危險(xiǎn)時，360°預(yù)防碰撞系統(tǒng)會通過報(bào)警聲向駕駛者發(fā)出警告，還可通過自動制動干預(yù)以厘米級 精度使車輛停止。同時，通過在試驗(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，汽車會針對當(dāng)前路況做出精確判斷。

　　4.Tesla

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

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

　　與谷歌無人駕駛所不同的是，特斯拉并不是真正意義上的無人駕駛，而是高級自動駕駛(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，而特斯拉的高級自動駕駛則更多地依賴攝像頭，依靠機(jī)器視覺進(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)車主開著特斯拉 Model S 進(jìn)入住宅區(qū)行駛時，車輛可以通過地圖自動識別道路環(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)需要開啟和關(guān)閉預(yù)編程車庫門。召喚功能是公司邁向全自動駕駛的重要一步，展現(xiàn)了特斯拉在自動駕駛領(lǐng)域的領(lǐng)先地 位。目前，特斯拉被認(rèn)為是全世界量產(chǎn)車中主動安全和準(zhǔn)自動駕駛性能最先進(jìn)的汽車。

　　值得注意的是，特斯拉的自動駕駛功能也在通過“自主學(xué)習(xí)”進(jìn)行不斷完善和優(yōu)化。目前，遍布 42 個國家的客戶已駕駛 107000 多輛特斯拉汽車?yán)塾?jì)行駛了近20 億英里。特斯拉自動駕駛功能正在以每天 100 多萬英里的速度進(jìn)行學(xué)習(xí)。特斯拉能通過汽車與中央數(shù)據(jù)庫的無線連接來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)方面具備了一個獨(dú)特優(yōu)勢。

　　從目前發(fā)展情況看，豐田、沃爾沃、寶馬、tesla 等主流跨國車企無人駕駛技術(shù)主要從自動駕駛 1 級(個別功能自動)向自動駕駛 4 級(完全自動駕駛)橫向發(fā)展，遵循由易到難，由簡單到復(fù)雜的發(fā)展路徑，通過車聯(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)真正意義上的無人駕駛。

　　結(jié)束語

　　自動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，必將變得越來越智能，最終實(shí)現(xiàn)全天候無人駕駛。