【汽车点评·技术解析·原创】
2020年可谓是一大票汽车主机厂们的“无人驾驶”纪元元年了，几乎所有的主流汽车厂商都宣布在这个新纪元正式商用化有实际意义的无人驾驶汽车。对此我们应该很庆幸，我们处在了一个超新变革的时代，甚至在有生之年我们可以实现移居火星等，区区无人驾驶又算的了什么呢。但你对无人驾驶到底了解多少呢？当它来临的时候你有足够的勇气去松开你的方向盘，把车辆的驾驶权交给System吗？所以呢，我们还是很有必要来聊一聊无人驾驶的过去今天以及将来，系统的去充分的了解它！
写在本文前的一段：
相信与笔者一起开始在脑海中有无人驾驶汽车概念的你，或许也是受到了曾经的经典动漫《高智能方程式赛车》的影响，莫非是历史的巧合，动漫故事中的时间节点恰巧设定在了2015年，不知今天的你是否有所感动呢？
△ 是否回忆起了风见 ハヤト（Hayato Kazami）还有“阿斯拉达”（ASURADA）呢？曾经喜爱的故事催生了我们脑海中最初的有关无人驾驶的记忆与这项技术的轮廓。
不过笔者这里十分钦佩日本的几位动漫大师，包括日本众多科幻类动漫作品的原创者矢立肇，以及包括富野由悠季和海老川兼武等人。缜密的构思不是凭空而来的，就想影片中的高智能方程式赛车“阿斯拉达”（ASURADA）一样。
△ 对于高科技的车载系统的设计也是这些大师们费尽心思的杰作，相当逼真的AR效果，放眼到现在笔者都为一些自主品牌感到惭愧。
回忆起来了我们曾经的无人驾驶记忆与曾经的那些美丽心愿后，下面我们就回到现实世界，来看看最初的无人驾驶是怎么样的吧。
技术上的变化，特别是现代武器的杀伤力的增加，反映了人们想要更有效地杀人的更深层的欲望（出自尼尔·弗格森《世界战争与西方的衰落》）。因此从发展历程来看，地面无人驾驶车辆起源于军事应用。从20世纪70年代开始，西方发达国家就开展了地面无人驾驶车辆的研究，并且取得了一系列的成果。我们可以将其归结为三个主要的阶段。
1、在20世纪80年代之前，受限于硬件技术和计算机、图形处理、数据融合等关键技术，地面无人驾驶车辆的发展侧重于遥控。想到这里有木有感觉到军用和民用技术之间的差距呢？
△ 同时第一代的Spinner搭载的居然还是Hybrid混合动力系统，看来民用确认在技术上与军用有着不小的距离，这样充分的说明者无人驾驶技术曾经何尝不是为了屠戮而生。
自2009年4月以来，FCS项目作为一个整体被取消，但该项目中的一些技术的研发还在继续，其中就包括了无人驾驶车辆。
2、20世纪80年代以后，随着自主车辆技术及其他相关技术突破性的进展，地面无人驾驶车辆得以进一步发展，出现了各种自主和半自主移动平台；但是由于受定位导航设备、障碍识别传感器、计算控制处理器等关键部件性能的限制，同一时期的自主车辆虽然在一定程度上实现了自主行驶，但行驶速度低，环境适应能力弱。这些平台主要用于执行扫雷、排爆、侦查等任务。慢慢的我们从中开始发现无人驾驶需要的两大条件要素了：第一就是需要能确定自己的准确位置。第二就是能准确的感知周围的环境。
△ 图为第二代ARV样机Crusher，时间也开始步入了20世纪80年代后。
△ 随着时间的推移，更高速的科技变革也随之来到，这也加快了ARV项目，其中Crusher也惊醒了改装并进行衍生车型的试验以及开发。
3、自20世纪90年代以来，由于在计算机、人工智能、机器人控制等技术方面的突破，半自动型地面无人驾驶车辆得到了进一步发展。部分地面无人驾驶车辆参与了实战，检验了地面无人驾驶车辆的作战能力，使各国看到了地面无人驾驶车辆的前景，大大激发了各国研发地面无人驾驶车辆的热情，也掀起了研究高潮。
△ 各种地面无人驾驶车辆终端带着武器走向了战场，用鲜血进行了自己的成人洗礼，冷酷无情的杀人于自身的控制程序之中。
△ 在技术的不断进步革新与成熟下，威力更加巨大的地面无人驾驶车辆加入到了军队实战的前线中去。带着检验自身技术以及试验的目的，不过随着他们进步的经验值是死于他们枪炮口之下的人类。
在除了FCS外，美国还进行了多用途通用/后勤装备（MULE）车辆的研究，以及DEMO计划。其中DEMO III A项目1999年在阿伯丁靶场进行了试验，通用动力机器人系统公司的两辆试验性无人驾驶车辆（eXperimental Unmanned Vehicle，XUV）。后来2000年10月，DEMO III B经过坚定性试验，其结果表明：白天车辆在有植被的崎岖地形上越野行驶的速度达到了32km/h，夜间及湿地时达16km/h。在不太恶劣的气候条件下，该车可以64km/h的速度在道路上行驶，不过试验车与遥控人员的通信距离为10-15km。
在军事需求的推动下以及技术的不断发展的激励下，美国、德国、意大利等国在无人驾驶车辆技术方面走在了全世界的前列。在2000年之前，以美国卡内基·梅隆大学研制的NavLab系列和意大利的ARGO项目最具代表性，德国的YaMoRs-P系统也涉及了很多无人驾驶车辆技术。
通过以上的信息，我们更加确信，实现无人驾驶的两大条件是需要被满足的。
对于意大利与德国的研究我们就不在赘述了，以上我们根据当时的技术提出了实现无人驾驶需要的两个条件。后来各国为了鼓励无人驾驶汽车的发展，相继推出了包括美国DARPA无人驾驶车辆挑战赛和中国智能车未来挑战赛等。不仅仅因为无人驾驶车辆代表了高新科技水平，更因为它满足了人们对汽车技术发展的迫切需求。在汽车技术开发领域，人们普遍认为技术比人类更可靠。也是为了降低交通事故为零的水平，无人驾驶汽车与车联网的结合，形成一个庞大的移动车辆网络，在加上现有的智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）提供丰富的道路交通信息，无人驾驶汽车便可以更加自由安全的行驶在城市道路之中。
在谈过了由军事用途发展而来的无人驾驶车辆历史后，整个业内对于无人驾驶车辆提出了以下六点。1、体系结构。2、环境感知。3、定位导航。4、路径规划。5、运动控制。6、一体化设计。这六个方面组成了无人驾驶车辆的最新六要素。无论是哪一家车企要想实现2020年量产商用无人驾驶车辆都必须在以上六要素中深耕自己的技术水平。
对于体系结构来说，它是一个系统的“骨架系统”，确定了系统的基本组成框架和相互关系；对于无人驾驶汽车系统来说，体系结构还包括了系统信息的交流和控制调度，因此又起到了“神经系统”的作用。无人驾驶汽车体系结构定义了系统软、硬件的组织原则。集成方法以及支持程序。一个合理的体系结构可以实现系统模块间的恰当协调，并在软、硬件上具有开放性和可扩展性。
△ 目前体系结构主要有分层递阶式与反应式体系结构，像Google的无人驾驶实验车辆采用的一种混合式的体系结构。
在环境感知方面，主要需要四个步骤，分别是：感知与处理、环境建模、价值评估和行为生成。在感知与处理环节离不开遍布于车身的各类传感器，通过收集到的感知数据与已经储存在车内的先验储备知识相互作用，从而检测数外界的有用信息。这里对于传感器以及车载软、硬件都是一个较大的考验了。例如未来将要在车辆上搭载的更加强大的英伟达NVIDIA Tegra X1处理器。
不仅仅是与奥迪MMI互联科技的结合，全新A4车型所需要的移动处理器更是要拥有惊人的信息处理速度与极短的图形处理显示时间。所以惊艳的这块数字化仪表盘背后是无比强大的科技实力的支持。
△ 英伟达NVIDIA Tegra X1处理器的强大在于目前可以保证对于环境感知的控制精准到位，那么它得多强大才能担以重任呢？
这块英伟达NVIDIA Tegra X1处理器可实现杰出的性能与安全性。每一颗Tegra X1 均可提供 1 Teraflop 的处理性能，而且还包含一颗强大而节能的GPU、一颗四核 ARM® v8 CPU 以及专用的音频、视频和图像处理器（高度集成了音频视频以及网卡等）。 就摄像头处理而言，Tegra X1 可提供惊人的每秒 13 亿像素吞吐量，足以处理帧速率高达 60 fps 的 12 个 200 万像素摄像头。 Tegra X1 处理器还支持 NVIDIA CUDA，能够把突破性的超级计算与深度学习处理搬到汽车上来。所以说这些高科技都是“台上一分钟台下十年功”！除了目前英伟达外，还有意法半导体（STMicroelectronics）的Mobileye所使用的EyeQ3芯片以及飞思卡尔的S32V处理器。
△ 小伙伴们可以对照自己的手机以及电脑等计算机设备终端的处理器自行的对比一下，看看能否更加直接了当的感觉到这些处理器的强大。（图为未来EyeQ4架构）
定位与导航，由于高精度数字地图已经高精度定位服务会涉及到国家地理位置信息的安全问题，因此像国内就基于自己的“北斗导航”与国内公司的高精度数字地图。
所以在这个方面，没有能力的国家需要被绑定在这些拥有全球定位系统的国家之上了。且目前常用的导航技术有：航迹推算（Dead-Reckoning，DR）技术、惯性导航（Inertial Navigation System，INS）技术、卫星导航定位技术、路标定位技术、地图匹配定位（Map Matching，MM）技术和视觉定位导航技术等，而这些技术无不都是在导弹制导中有所应用的技术。
而在路径规划上，在一定环境模型的基础上，给定无人驾驶汽车的起始点与目标点后，按照某一性能指标规划出一条无碰撞、能安全到达目标点的有效路径。路径规划主要包含两个步骤：一是建立环境地图；二是调用搜索算法在环境地图中搜索可行路径。
△ 目前真正意义上在这一要素中有所建树的恐怕就是谷歌了，依托于自己多多平台以及计算处理能力，其他的汽车企业在这点上恐怕与谷歌有着一段距离。
这也从理论上折射出科技型IT企业加入无人驾驶车辆行业的先天性优势还是很大的。
还有的就是运动控制要素了。无人驾驶汽车的运动控制包括了横向控制与纵向控制。通过对油门和制动的协调，纵向运动控制实现对期望车速的精确跟随。在保证车辆操纵稳定性的前提下，横向运动控制实现无人驾驶汽车的路径跟踪。
看来我们叙述到第五个要素时已经发现了不少现在宣传的厂商在玩票了，要么就是过度宣传自己的科技实力，要么就是欲盖弥彰，故意在技术不成熟的地方给模糊起来。相信看到这里你已经有了充足的知识积累，别着急还有最后一个要素呢。
最后一个要素为一体化设计。相对于传统的添加外部机构的改造方法，无人驾驶汽车的一体化设计师未来无人驾驶汽车设计的导向。它综合考虑无人驾驶汽车队局部环境的感知和决策，以及车辆的动力学特性等性能之间的相互联系和影响，在构建的无人驾驶汽车上集成设计各个模块及其相关过程。
△ 这种一体化设计注重的是整体性，以获得无人驾驶汽车设计整体最优为目标，在控制、结构、性能、布局、强度、可靠性、维修性和寿命周期费用等多方面进行综合分析和协调。
所以，目前很多宣称自己要做无人驾驶的厂商现在请你们对号入座，对于没有技术能力的请闭嘴不要在忽悠我们消费者了。笔者相信目前这六大要素是最核心的内容，缺少其中任何一项都是在打着无人驾驶的幌子虚标自己的技术实力。
总结：到底你应该有了更加清晰的认识对于无人驾驶汽车，综合六大要素去考虑，哪一家车企宣传自己到了什么样的技术阶段，以及哪一家车企就不具备其中的某一项技术实力，是在自己吹自己，我们就不在一一的把这些厂商请过来对号入座了。大家心里牢记本期的内容，相信你也会变成一个有逻辑思维的理解无人驾驶技术的专家了。任何事物的发展离不开发展的规律，前期的诞生于现在的发展都是必不可少的过程，我们全方位的了解之后，发现其实技术条件还是有一个范围的，不是那么发散到不可收拾。同时也针对以上六大要素，各个物联网、互联网、地图导航数据以及车企开始形成利益相关且的联盟，看看这些联盟我们就更明白了，哪家车企目前少什么，哪家互联网企业却什么，简直就是一目了然了。
