查看完整版本: 是希望还是杀手 简析汽车自动驾驶技术[19P]

是希望还是杀手 简析汽车自动驾驶技术[19P]

[size=4]自动驾驶 一个美好的梦想

      自动驾驶技术可以说是目前大热的汽车发展方向，在前些日子的北美国际车展上，大量厂商都展示了自己在自动驾驶方面的研究以及相关产品，当然了目前最热的还是谷歌那套基于普锐斯改造的自动驾驶汽车，近百万公里的行驶里程说明了他已经具备了相当的成熟度。那么自动驾驶到底怎么样，他离我们还有多远呢？就在我们在文章中期待吧。

[b]自动驾驶 一个美好的梦想[/b]

[img]http://2d.zol-img.com.cn/product/131/841/ce0s85aWSbB0g.jpg[/img]

      其实在我很小很小的时候，就有一个自动驾驶的梦想，期待着有一天只需要给出一个地点，交通工具就可以带着我直奔目的地。不过这个梦想就随着我慢慢长大而淡忘，看着北京的路一天天变宽，车一天天变多，越来越多的人与车拥挤在一起，自动驾驶谈何容易。后来科技发展了，谷歌的自动驾驶汽车进入了我们的视线，不过他仍然在遥远的大洋彼岸飞驰着。北京地铁引入了极其完善的自动化控制系统，也加上了屏蔽门，不过每趟车还是至少2个司机全程控制，自动驾驶看似美好谈何容易。

[img]http://2a.zol-img.com.cn/product/131_500x2000/844/ceoxXQ0pQQ2DE.jpg[/img]

解放人力只是一方面 解决拥堵才是自动驾驶的未来方向

      当然了自动驾驶其实远非我们想象中的自动驾驶的那样，自动驾驶的第一目的绝非减少驾驶员的操作压力和工作强度，而是让整个交通更加有序化。根据各方面的测算，引入自动驾驶系统可以明显提高平均时速，尤其是大幅度减少超高流量（也就是我们常说的）拥堵情况下的速度和拥堵时间。所以说自动驾驶对于大型都市来说拥有着太大的诱惑。所以说摆在自动驾驶面前的是无限的难题与无限的诱惑，他的未来会怎么样呢？显然要从过去说起了。

始于2009 时间竟如此短暂

[b]始于2009 时间竟如此短暂[/b]

      能够追溯到的自动驾驶汽车最早曝光于2009年，是一辆以2009年迈腾旅行款（美国名为Passat Wagon）为基础的汽车，车身顶部装满了各种各样的传感器来检测周围的情况，不过直到2010年10月9日谷歌才在官方微博中承认自动驾驶汽车计划的存在，当然了在这段时间内谷歌已经做了非常充足的试验，只不过并没有真正上路驾驶。

[img]http://2b.zol-img.com.cn/product/131_500x2000/845/ceuTOSCqjSyVg.jpg[/img]

最早曝光的谷歌自动驾驶汽车

      正式上路的时间离现在就更近了，2011年10月谷歌在内华达州和加州的莫哈韦沙漠作为试验场对汽车进行测试。同年，美国内华达立法机关允许自动驾驶车辆上路，这也是美国首个类似法律。该法律2012年3月1日正式生效。世界上首辆正式上牌的自动驾驶汽车也是谷歌的产品，只不过使用特别的拍照来标示这是自动驾驶汽车。

[img]http://2c.zol-img.com.cn/product/131_500x2000/846/cezsZ90dAuhoE.jpg[/img]

这个样子的普锐斯是目前谷歌旗下数量最多的自动驾驶汽车

      目前谷歌的自动驾驶汽车计划包含丰田普锐斯、奥迪TT，也许还有我们所不知道的其他型号，最长的一辆在2012年8月已经达到了48万公里，所有的自动驾驶车辆在测试过程中都没有发生交通肇事，所以从安全的角度上来讲已经比较让人放心了。而且自动驾驶汽车的特点就是，街上的自动驾驶汽车越多，安全性和行驶速度就越高，所以说自动驾驶汽车非常值得我们期待。

技术基础 物体识别与分析

[b]技术基础 物体识别与分析[/b]

      那么自动驾驶基础的基础是什么呢？在这里笔者简单的把他分为两部分，一部分基于各类传感器的识别部分，而另一部分则是基于信息系统的数据部分。在这一页我们主要来说说传感器，传感器的主要用途是来鉴别车辆实时的周围状况，并且给出对应的反馈。

[img]http://2f.zol-img.com.cn/product/131_500x2000/855/ceWEXrKdk5BYY.jpg[/img]

顶部的激光雷达是整套感应系统中最贵的部分 也是一切的基础

      从之前的消息来看，谷歌自动驾驶汽车的传感器成本大概为7万美元，其中包括筒形的激光雷达，布满车身的超声波距离传感器以及位于车辆各个方向的光学传感器（也就是摄像头），汽车通过激光雷达收集周围的大规模情况，通过距离传感器来判断车辆与周围物体的远近，然后通过光学传感器来收集周围信息，确定包括车道、信号灯、行人等等方面的情况。

[img]http://2a.zol-img.com.cn/product/131_500x2000/856/ceDeQiqkFiyV.jpg[/img]

nVIDIA的新方案尤其强调了对于人员以及物体的识别功能

      当然了对于这套传感器来说，收集信息只是一切的基础，谷歌自动驾驶汽车里边拥有一台配置非常优秀的电脑，以及每天都在更新的算法。这里边最大的困难就在于光学传感器收集上来的信息量过大，再加上行走在路上所有的信息都需要实时反馈，所以需要通过不断的提高运算能力和算法精确度来保证识别。

技术基础 互联网以及定位

[b]技术基础 互联网以及定位[/b]

      除了传感器以外，庞大的资料库也是自动驾驶汽车的根本，这个庞大的资料库首先存储的是非常庞大的地理位置相关信息，相对于传统的地图，谷歌自动驾驶汽车的地图需要储存多得多的数据，主要就在于一般的地图只需要保存各个位置点的信息，而谷歌自动驾驶汽车则需要将信息细分至车道级，这种级别的数据库构建非常困难，而且非常庞大。

[img]http://2b.zol-img.com.cn/product/131_500x2000/857/ceusBQUJdQ7k.jpg[/img]

自动驾驶系统需要把数据精确到车道 相对于位置点精度提高了5倍左右

      当然数据库庞大也就庞大了，这个数据库在绝大多数国家还是零基础，而且也受到了当地法律非常严格的限制，毕竟如此详细的信息对于国家安全存在着非常大的隐患。而且如此庞大的数据库所占用的存储空间和处理能力开销都不是现在传统汽车可以限制的。

[img]http://2c.zol-img.com.cn/product/131_500x2000/858/ceghrxOMapeU.jpg[/img]

优秀的数据网络是保证数据随时更新非常重要的点

      最后要说的是，这些数据库的存在只是基础，最重要的点在于定位，自动驾驶汽车需要通过各种方式复合定位（GPS＋电话网络＋WiFi信号）才能保证了解自己随时所处的区域，而且对于隧道之类的地方则需要铺设相对应的线路才可以实现定位。当然了哪怕这些都做到了，火星卫星定位系统仍然是最后一道难题，当然这个如果不妥协，也许一辈子都无法解决。

现实问题 实时反馈是难题

[b]现实难度 实时反馈是难题[/b]

      好了，以上都是我们的一些技术基础，现在我们来说说一些现实问题。首先最大的问题就在于实时反馈上，自动驾驶汽车为了保证安全性，每秒钟收集的数据量是我们难以想象得多，测距仪等设备所收集的信息相对容易处理，光学系统收集的信息量之大是我们难以想象的，折算出来可能高达每秒钟1Gbps乃至于更多。

[img]http://2d.zol-img.com.cn/product/131_500x2000/859/ce4Nz8JAauQeg.jpg[/img]

物体状态识别与重构需要我们在精度与效率之间取一个很好的平衡点

      如此的数据就算是传输都需要相当的时间，更大的问题在于每一帧的数据都需要进行处理才可以达到比较好的效果，对于这类系统来说，白天处理到1/50s时滞并不算太难，但是在晚上以及类似的暗光环境下，由于本身采集的信息量有限，杂讯过多，在很短的时间内想要处理出足够有价值的信息真的蛮难的。

[img]http://2e.zol-img.com.cn/product/131_500x2000/860/ceeRNUSvol7lM.jpg[/img]

单纯的拍摄到物体只是一切的开始 知道物体是什么非常重要

      总的来说，在实时反馈方面我们存在着非常大的挑战，而且这个挑战里边还有一个颇有意思的人为因素，那就是在运算精度与运算速度之间做一个很好的权衡，更好的算法会带来更高的精度，更好的算法也会增加更多的时滞，到底是要精度还是要速度，这是个问题。

现实问题 信息更新要时间

[b]现实难度 信息更新要时间[/b]

      然后我们来说说地图系统，地图系统的问题在于 如果只是单纯的数据量大，那也就不算什么了，地图信息的更新也会成为自动驾驶汽车一个非常难以处理的点，自动驾驶汽车显然不可能因为你地图更新的延迟而去延迟上路，所以自动驾驶汽车最起码需要以1天的时间段不断进行更新，而且更新地图必须保留一份独立的冗余，防止更新失败导致第二天无法上路的情况。

[img]http://2c.zol-img.com.cn/product/131_500x2000/900/ceGXMG3dttNqk.jpg[/img]

对于自动驾驶汽车来说 目前几个月一更新的导航不给你开到沟里去就不错了

      综合来看，实时后台更新，定期上线才是最稳妥的办法，此外每一辆自动驾驶汽车都需要承担收集与反馈数据的责任。想要让自动驾驶汽车普及，只有让每一辆自动驾驶汽车一边收集信息，一边享受信息，才可以尽可能的避免由于数据量过大，更新速度过快引发的问题。

[img]http://2d.zol-img.com.cn/product/131_500x2000/901/cete95pnnj5HQ.jpg[/img]

汽车连到网上难免要面对各种各样的问题 实时更新更是非常危险

      不过做到这样，更新的问题随之产生了，一旦我们每辆车都成为了信息的提供体以及信息的接收体，就意味着我们每一辆车的隐私避无可避，而且每一辆车都在互联网上就意味着被远程控制造成破坏的可能性，这些可能带来的隐患都是我们目前无法承受的。

现实问题 事故法律谁来担

[b]现实问题 事故法律谁来担[/b]

      最后我们来说说法律上的一些事情，目前全世界各个国家都拥有非常完善的交通法规，但是这些交通法规往往都有一个很明确的前提条件，那就是必须为“人”驾驶“车”，自动驾驶汽车则将车辆成为了一个独立的主体，与驾驶者严格的脱离开来。

[img]http://2e.zol-img.com.cn/product/131_500x2000/902/ceU6gVUMQwfpg.jpg[/img]

发生交通事故 责权是一件非常重要的事情

      那么这会导致什么问题呢？最主要是事故归属问题，虽然说自动驾驶汽车一定是人发出的指令去某个地方，但是出现事故的时候我们无法确定这个事故是因为人的操作而发生，还是因为超越车辆反应极限而发生，还是因为车辆的内部错误而发生，如果是1显然是驾驶者的原因，如果是2应该有众多原因，如果是3则是汽车厂商自身的问题了。

[img]http://2f.zol-img.com.cn/product/131_500x2000/903/cex3qKAZJ0YyU.jpg[/img]

因为汽车本身系统判断失误引发的事故是不是属于个人因素呢

      这就出现了一个非常扯淡的事情，驾驶者认为这是车辆本身设计有问题才导致的事故，而厂商显然打死也不可能说这是设计问题，只能归结为应激情况，认为这种情况下驾驶者应该加入进人工干预才对。然后怎么办？然后怎么办？这起事故到底是厂商赔还是“驾驶”者赔，厂商赔的话这辈子谁还会出这样的车，驾驶者赔的话这辈子谁还会买这样的。虽然发生事故的概率非常非常之低，但是不明确的事故权责无论是对厂商还是消费者都是一种莫大的隐患。

现成案例 自动驾驶靠人工

[b]现成案例 自动驾驶靠人工[/b]

      以上就是关于自动驾驶汽车的诸多技术与政策上的难题，虽然很多东西我们都觉得难以解决，但是总有一些现成案例可以模仿。目前自动驾驶系统最成熟的当属飞机自动驾驶，当然飞机自动驾驶相对来讲有一个巨大的优势，那就是航空资源的极度富裕，虽然规划出的航线非常有限，但是航线本身拥有可以相当富裕的浮动半径，还是可以做到同时容纳多架飞机行驶的（前提是这些飞机的驾驶员或者飞控系统互有“沟通”）。

[img]http://2d.zol-img.com.cn/product/131_500x2000/907/ceSzWaagb7YAs.jpg[/img]

飞机的自动驾驶系统智能化程度最高 只要到了巡航高度基本可以脱离人工控制

      轨道交通也有非常成熟的自动驾驶系统，当然在这里边最为成熟的是城市型轨道交通自动驾驶系统，也就是我们常说的“地铁”以及“城铁”。这些线路由于几乎不存在任何的道路交通，而且全部使用电力驱动，调度成本可谓是极低，只要在人上下车有序的情况下，每个步骤都是可以精确到秒的。即使在人流拥挤的情况下，通过一些延迟策略，以及站台工作人员的辅助，也可以做到极高的精度。

[img]http://2c.zol-img.com.cn/product/131_500x2000/912/ceNpN2iS29G66.jpg[/img]

高铁的驾驶舱更加简单 自动驾驶系统也很完善 不过与调度联动仍然需要很多年的发展

      至于火车这种轨道交通系统，其自动驾驶系统要与整体路网的调度系统严格相连，而且火车一旦出事故后果不堪设想，所以火车的自动驾驶系统主要用于简单路网站与站之间的形势，其作用也是尽可能的保证加减速点的科学性。毕竟火车一场事故就会造成无法想象的灾难，所以火车的自动驾驶系统会更加的复杂，而且会有更多依赖人的操作。

未来展望 执行才是真困难

[b]未来展望 执行才是真困难[/b]

      关于自动驾驶，今天我们就说这么多了，其实在目前已经有了具备一定成熟度的自动驾驶系统，这套系统可以做到在封闭道路上沿着一条车道固定行驶，自动控制速度乃至于刹车和起步，只要没有出现收费站或者死路，汽车都可以一路行驶下去，虽然这不能做到完全自动驾驶，但是对于一些特定的高速道路，其实已经具备了相当的可用性。

[img]http://2d.zol-img.com.cn/product/131_500x2000/913/cedlzQzBhjg.jpg[/img]

沃尔沃的自动驾驶系统不仅可以在车上驾驶 还支持停车场内驾驶

      目前研发自动驾驶的汽车厂商非常之多，除了科技前沿者谷歌，目前我们能看到的现成案例包括奔驰、宝马、沃尔沃等等，不过对于汽车厂商来说这仍然是一个非常艰巨的任务，没有谷歌这样手里掌握海量地图信息的厂商支持，想要做出完全可用的自动驾驶系统谈何容易。

[img]http://2e.zol-img.com.cn/product/131_500x2000/914/cepvgx6VmBn6.jpg[/img]

宝马的自动驾驶系统已经开始实现自动超车功能

      而且这些自动驾驶系统不仅需要厂商来努力，也需要行驶道路具备相当的规范性，修了路没有路牌、路标在国内可谓是家常便饭。更何况中国需要无数的岗位去解决工作问题，从自动驾驶的地铁配备双份驾驶员，再到出租车通过各种方式来提高出勤率和总体数量都说明了自动驾驶即使再美好，14亿人也不需要他。

[img]http://2f.zol-img.com.cn/product/131_500x2000/915/ceKP7NFrqAx6.jpg[/img]

奔驰S500的自动驾驶系统已经基本趋向于实用 同时量产车也具备一定级别的自动驾驶功能

      最后再说点题外话，之前已经有人证实了诸如丰田普锐斯，福特翼虎都拥有相当程度的系统漏洞可以让别有用心的人控制这辆车，而自动化驾驶系统很重要一个点就是信息的不断交互，这无疑会给黑客留下更多的机会。所以说，对于自动驾驶的明天，我们只要站在技术的角度上期待就好了，如果您有什么意见和建议，也请在文章下留言，笔者不胜感激。[/size]

自动驾驶无法应对很多突发情况，而且软件有BUG怎么办呢。

神马样的自动驾驶技术到了中国都白搭 就算撞不到人也能罚款罚的你欲哭无泪 更别说那些随时变成单行禁行的道路了  就算汽车能飞天了也是一样 照样罚哭你

自动驾驶容易让驾驶人过度放松，遇到问题根本反应不过来

还以为这只是电影里存在的情节，没想到已经真的付诸实施了啊，好速度啊，看来每天都得来sis充充电了

系统肯定又不稳定的时候，肯定是杀手，实用性一般！