從「由人駕駛」到「無人駕駛」
出品:科普中國
製作:中國科學院自動化研究所 湯淑明
監製:中國科學院計算機網路信息中心
2016年5月23日，中國國際智能交通展覽會在京開幕。一提到智能交通，就令人不禁想起「無人駕駛」。就在2016年4月12日至17日，中國某自主汽車品牌兩輛無人駕駛汽車從重慶出發，途徑四川、陝西、河南、河北後抵達北京，行程近2000公里，這是我國無人駕駛汽車的首次長途路測，代表了我國自主品牌汽車在無人駕駛技術研發領域的最新進展。
「無人駕駛」彌補「由人駕駛」的不足
手握方向盤、目視前方、保持注意力、長時間重複、乏味的傳統駕駛方式很容易讓駕駛員產生疲勞，甚至發生交通事故。無人駕駛汽車研發人員則致力於從安全、可靠、便利及高效等方面進行突破，彌補人工駕駛的不足，減少交通事故，將駕駛員從繁複的傳統駕駛方式中解脫出來。
從20世紀70年代開始，美國、英國、德國等國家開始進行無人駕駛汽車的研究，在可行性和實用化方面都取得了突破的進展。中國從20世紀80年代開始進行無人駕駛汽車的研究，國防科技大學在1992年成功研製出中國第一輛真正意義上的無人駕駛汽車。特別是在過去的幾年時間裡，無人駕駛技術的研發如火如荼，越來越多的國內外汽車企業開始涉足這一領域，無人駕駛技術取得了快速蓬勃的發展。
「無人駕駛」的三大系統
無人駕駛汽車綜合利用自動控制、計算機科學、人工智慧、電子信息和車輛工程等多門學科相關技術，利用車載感測器（攝像頭、激光雷達、超聲波感測器、微波雷達、GPS、里程計、磁羅盤等）感知車輛周圍環境，並根據感知到的道路、車輛姿態和障礙物信息，控制車輛的轉向和速度，從而使得車輛能夠自主、安全、可靠地在道路上行駛。
無人駕駛汽車是一個綜合系統，整體可分為環境感知系統、行為決策系統、運動控制系統。
1.環境感知系統
人類在執行駕駛任務的過程中，需要實時觀察和分析車輛自身的狀態、路面、車輛、行人、交通標誌、交通標線和交通信號燈等的狀況，也就是對交通環境的「感知」。這種「感知」首先是通過感觀（主要是視覺，還包括聽覺、觸覺和嗅覺）來獲取信息，然後利用自身經驗和邏輯推理來理解信息，並做出決策，力求安全平穩地駕駛車輛。
無人駕駛汽車在進行自主行駛的時候也需要對環境進行感知，進而根據所得到的有用的環境信息產生行為決策。無人駕駛汽車是通過車上配備的感測器來感知環境信息的，這些感測器主要包括攝像頭、激光雷達、毫米波雷達、紅外相機、光電編碼器、GPS和慣性測量單元（Inertial Measurement Unit, IMU）等。其中，攝像頭、激光雷達、毫米波雷達以及紅外相機是用於獲取環境信息，光電編碼器、GPS和IMU是用於獲取車身狀態的信息。
這些感測器依據不同的原理獲取環境數據，獲取數據之後，車載單元還需要採用一定的方法提取出數據中對於智能行為決策有用的信息，比如探測到障礙物、檢測車道線、檢測和識別交通標誌、定位和姿態估計等等。
2.行為決策系統
行為決策是指無人駕駛汽車根據給定路網文件，獲取的交通環境信息和自身行駛狀態，自主產生遵守交通規則的駕駛決策的過程。無人駕駛汽車行為決策系統主要包含全局路徑規劃（或任務規劃）、行為規劃和局部路徑規劃（或運動規劃）。
路徑規劃的目的是在無人駕駛汽車行車之前找到一條「最優」的路徑供無人駕駛汽車行駛。「最優」的標準可以是最短行車距離、最少行車時間、最低費用和最少擁堵等，當然前提都是在保證行駛的安全性和遵守交通規則。全局路徑規劃和局部路徑規劃都是屬於路徑規劃的範疇。全局路徑規劃為無人駕駛汽車的自主駕駛提供方向性的引導，確定其依次需要通過的路段和區域序列。行為規劃是處於全局路徑規劃和局部路徑規劃中間的層次，行為規劃根據全局路徑規劃的確定的路徑和當前的道路狀況，確定當前無人駕駛汽車應該進入什麼行駛模式，比如路口左轉模式、超車模式等。局部路徑規劃依照行為規劃確定的當前行駛模式，結合環境感知獲取的信息計算出局部範圍內精確的行駛軌跡。無人駕駛汽車採取的是全局路徑規劃和局部路徑規劃相結合的方式。
圖1 無人駕駛汽車行為決策系統的結構
3.運動控制系統
運動控制系統是根據局部路徑規劃給出的行駛軌跡和速度規劃以及無人駕駛汽車當前的位置、姿態和速度，產生對油門、剎車、方向盤和變速桿的控制命令，以跟蹤規划出的行駛軌跡。當然，油門、剎車、方向盤和變速桿上需加裝底層控制器和執行機構來執行控制操作。
圖2 中國科學院自動化所研製的縮微智能車
除了增強無人駕駛汽車自身智能行為的能力以外，還可以採用道路交通智能化的方式，通過車與車通信（V2V）和車與交通系統通信（V2X）來獲取車輛速度、實時路況等信息，從而提升整個交通系統的駕駛安全性和交通通行效率。
「無人駕駛」的現有問題
目前，無人駕駛汽車產業化的瓶頸問題主要有技術安全問題、過渡風險、成本問題、法律法規問題等。
1. 技術問題包括：如何消除強光照、積雪等惡劣行駛環境對無人駕駛汽車環境感知系統帶來的影響；在複雜行駛環境下，如何感知人類手勢信號，尤其是這些手勢信號與交通信號燈或交通標誌有衝突時；
2. 如何解決無人駕駛汽車和傳統車輛混合行駛階段的轉型期問題；
3. 如何開發低成本、穩定可靠的感測器及軟體；
4. 市場准入標準、保險責任認定等法規難題。
雖然目前無人汽車產業化仍存在各種問題，但無人駕駛汽車實質上是建立在汽車主動安全技術、智能化技術逐步升級的基礎上的，這些基礎技術都可以幫助現有汽車帶來技術上的逐步改進。隨著無人駕駛汽車在高速公路等特定路段的實測成功案例越來越多，隨著相關技術的不斷發展、進步以及法律法規的不斷完善，相信在不久的將來，無人駕駛汽車就會走入人們的生活，服務人們的出行。
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