摘 要近年來，無人駕駛技術已成為眾多車企和科技公司重點研發(fā)的對象。本文介紹了國內外無人駕駛技術的發(fā)展歷程，重點分析了如今無人駕駛技術的發(fā)展現(xiàn)狀，最后對該產業(yè)未來的發(fā)展方向和發(fā)展路線進行了展望。

【關鍵詞】無人駕駛 自動駕駛 高新技術 車聯(lián)網

汽車的發(fā)明改變了人類的出行方式，汽車的發(fā)展同樣也推動著社會的發(fā)展。但是，隨著汽車保有量的逐年增加，交通問題也越來越嚴重。交通擁堵與交通事故難以解決，傳統(tǒng)的汽車工業(yè)面臨挑戰(zhàn)。近幾年隨著計算機技術和互聯(lián)網技術的迅速發(fā)展，無人駕駛技術應運而生。

無人駕駛技術是指車輛通過傳感器等設備對外界環(huán)境進行感知后通過車內的計算系統(tǒng)進行分析處理后對車輛行為做出相應控制，從而達到自主駕駛目的的技術。無人駕駛技術也有望解決交通擁堵問題以及降低交通事故的發(fā)生率，是一門擁有良好前景的新興技術。

1 國外無人駕駛技術的發(fā)展歷程

無人駕駛技術并不是本世紀出現(xiàn)新技術，早在上個世紀末，無人駕駛技術的研究就已經出現(xiàn)。

與國內相比，國外對無人駕駛技術的研發(fā)起步得相對較早。1985年5月31，美國Autonomous Land Vehicles（ALV）計劃成功在美國丹佛市（Denver）落基山脈完成了其自主陸地載具（Autonomous Land Vehicle）的測試。測試對象為一輛裝有8個輪胎，頂部配備一個閉路攝像頭的載具。計劃由Martin Marietta公司、學術機構以及美國國防高級研究計劃局（DARPA）合作完成。計劃主要面向于軍方運輸方面，并于2006年開始研究用于提高軍方駕駛安全的SMSS（Squad Mission Support System）系統(tǒng)。1986年，美國卡內基梅隆大學開始研究車輛電腦控制系統(tǒng)，并分別于1986年和1990年推出半自主車型（semi-autonomous）Navlab 1和Navlab 2。1999年，卡內基梅隆大學研制出無人駕駛汽車Navlab-V，完成了橫穿美國東西部的無人駕駛實驗。2000年，豐田推出了無人駕駛公共汽車，該車的專用道路上每隔一米左右有一顆永磁鐵，車輛通過磁氣傳感器及紅外攝像機等裝置完成了無人駕駛。梅賽德斯奔馳、英菲尼迪、沃爾沃等汽車制造商在21世紀初推出了各自的駕駛輔助系統(tǒng)。2007年，DARPA城市挑戰(zhàn)賽上涌現(xiàn)出一批由高校與企業(yè)共同研發(fā)的自動駕駛汽車。2009年，谷歌無人駕駛汽車項目正式啟動，截至2016年，谷歌測試車輛已經在美國行駛了200萬英里的距離，并且在2014年推出了自己的車型，該車型沒有油門，沒有方向盤，只有一個啟動鍵。在2017CES（國際消費電子產品展）上，奧迪、寶馬、奔馳、豐田、福特等一系列傳統(tǒng)車企也紛紛帶來了其改裝的自動駕駛車型或概念車型。此外，純電動車品牌特斯拉（Tesla）一直引領著量產自動駕駛輔助系統(tǒng)車輛的潮流。其在2016年年末至2017年年初開始推送Autopilot2.0，隨后的補丁正在陸續(xù)進行功能完善與功能解禁。此外，網約車的創(chuàng)始者優(yōu)步（Uber）也于2016年推出無人駕駛汽車載客服務。隨著無人駕駛浪潮的發(fā)展以及新能源的開發(fā)，該領域出現(xiàn)了一些新興品牌，如法拉第未來（Faraday Future（FF））等。這些新興品牌有的目前停留在理論階段，有的已生產出測試車型，總之這些新血液的加入給無人駕駛領域的未來帶來了更多的可能。

2 國內無人駕駛技術的發(fā)展歷程

我國于上個世紀80年代開始研究無人駕駛技術。1992年，國防科技大學研制出中國第一輛無人駕駛汽車。2011年，由一汽與國防科技大學共同研制出的紅旗HQ3無人汽車，首次完成了從長沙到武漢286公里的高速全程無人駕駛試驗。2012年，由中國軍事學院改裝的途勝越野車軍交猛獅Ⅲ號在京津高速完成了114公里測試。2013年，百度啟動無人駕駛車項目，2015年，百度無人駕駛車國內首次實現(xiàn)城市、環(huán)路及高速道路混合路況下的全自動駕駛。2015 年 12 月 14 日，百度宣布正式成立自動駕駛事業(yè)部，計劃三年實現(xiàn)自動駕駛汽車的商用化，五年實現(xiàn)量產。2016年7月3日，百度與烏鎮(zhèn)旅游舉行戰(zhàn)略簽約儀式，宣布雙方在景區(qū)道路上實現(xiàn)Level4的無人駕駛。2016年百度無人車宣布獲得美國加州政府頒發(fā)的全球第15張無人車上路測試牌照。此外，傳統(tǒng)車企也與國內高校、科研院所或科技公司開展了無人駕駛技術的合作研發(fā)，如上汽、北汽等。在無人駕駛方面，中國公司樂視與法拉第未來（Faraday Future）達成戰(zhàn)略合作關系，并在2017CES上發(fā)布了其首款具有無人駕駛功能的車型FF91。

3 當今無人駕駛技術發(fā)展淺析

首先，我們要明確無人駕駛與自動駕駛的區(qū)別。無人駕駛并不等于自動駕駛，無人駕駛不需要司機，完全將車輛的控制權交給了車輛本身，車上的人只有乘客這一個角色。而自動駕駛仍需要司機在必要時對車輛進行控制。美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）將自動駕駛分為了五個等級：

Level 0：無自動化（No Automation）

Level 1：特定功能自動化（Function-Specific Automation）：駕駛員擁有絕對的控制權，將某些功能的有限的控制權交給系統(tǒng)，提供如定速巡航、緊急制動等輔助駕駛的功能。

Level 2：復合功能自動化（（Combined Function Automation））：通過各種功能的組合（至少兩種功能），實現(xiàn)自適應巡航、車距保持等功能，但司機仍擁有絕對的控制權，并且司機必須做好隨時控制車輛的準備。

Level 3：有限自動化（Limited Self-Driving Automation）：在有限條件下提供自動駕駛功能。

Level 4：完全自動化（Full Self-driving）：即無人駕駛，無需司機，車輛的控制權交給自動駕駛系統(tǒng)，將乘客送往目的地。endprint

2010年以來，全球的無人駕駛技術的發(fā)展可謂是進入了百花齊放的狀態(tài)，發(fā)展無人駕駛技術如同是對未來的一種軍備競賽。

縱觀所有的參與者，我們可以將其分為兩大類。第一類是以Google為首的科技公司，包括百度等。第二類是以Tesla為首的汽車制造企業(yè)，包括傳統(tǒng)制造商如奔馳、沃爾沃等以及新興的公司如法拉第未來（FF）等。這兩類參與者的發(fā)展無人駕駛技術戰(zhàn)略有著天壤之別。以Google為首的科技公司將產品直接定位為Level 4，科技公司通過使用最先進的傳感器如高精度激光傳感器等再加上先進的算法以及強大的數(shù)據(jù)處理能力，使其產品成為了最為接近Level 4的產品。當然，追求完全的無人駕駛技術讓整車的成本大幅增加，其中高精度傳感器的成本更是相當昂貴。而另一類參與者以特斯拉（Tesla）為首的車企則選擇了另一條更為穩(wěn)健的道路。以特斯拉為例，其實現(xiàn)自動駕駛戰(zhàn)略是通過對現(xiàn)有的駕駛輔助系統(tǒng)的改進升級，通過軟硬件的迭代升級，逐漸提高系統(tǒng)的自動駕駛能力，最終實現(xiàn)由Level 2到Level 4的升級。因此，這些技術目前還不能達到真正的無人駕駛要求。

首先，我們分析一下科技公司無人駕駛的當今發(fā)展。2009年，Google無人駕駛汽車項目正式啟動，早期谷歌對豐田普銳斯和奧迪TT進行了無人駕駛改造，Google利用高精度激光雷達 、GPS全球定位、攝像機等傳感器收集道路信息，如今Google無人駕駛汽車已經行駛了數(shù)十萬英里的路程。2014年Google開發(fā)出了自己的車型，該車型只有一個用于啟動的按鍵，沒有方向盤與油門，可見Google對無人駕駛技術的執(zhí)著追求與自信。復雜的道路情況并不只局限于車輛的行為，還有路上行人的行為，道路工作人員如交通警察、道路維護人員的行為都極大得增加了車輛周圍環(huán)境的復雜性。目前Google無人車已經能夠識別交警的特殊手勢并且能在某些特殊的情況下做出正確的判斷，如當交警指令與交通信號燈矛盾時。另外，我國的百度公司也于2013年開始進入無人駕駛領域，雖然起步較晚，但是成果顯著。2016年7月3日，百度與烏鎮(zhèn)旅游舉行戰(zhàn)略簽約儀式，宣布雙方在景區(qū)道路上實現(xiàn)Level4的無人駕駛。2016年百度獲得了美國加州政府頒發(fā)的全球第十五張無人車上路測試牌照。除了百度和Google之外，美國打車軟件公司優(yōu)步也在無人駕駛領域成果顯著。優(yōu)步于2016年在Pittsburgh推出了無人駕駛汽車載客服務。乘客通過正常程序進行約車，約到無人駕駛汽車將免費體驗服務。優(yōu)步為無人駕駛汽車配備有兩名工作人員來全程保證車輛的行駛安全，優(yōu)步計劃隨著技術的成熟將逐步減少工作人員的數(shù)量，最終實現(xiàn)無人駕駛。縱觀進入無人駕駛領域的科技公司，他們擁有哪些優(yōu)勢去對抗傳統(tǒng)的汽車制造商呢？

（1）科技公司的研究方向重點是無人駕駛的算法實現(xiàn)，也就是重點在于軟件的開發(fā)，如Apple將之前旨在研發(fā)全自動駕駛汽車的“Project Titan”項目聚焦于自動駕駛系統(tǒng)平臺。

（2）科技公司擁有著傳統(tǒng)車企缺少的大數(shù)據(jù)支持。Google無人車計劃由Google街景的共同發(fā)明人Sebastian Thrun領導，因此Google多年在高精度地圖方面的積累正好可以應用于無人駕駛技術的研究。由于無人駕駛對地圖的精度要求極高，所以Google在這方面擁有很大的優(yōu)勢。又如中國公司百度同樣擁有極其豐富的地圖資源，所以科技公司在大數(shù)據(jù)方面擁有著先天的優(yōu)勢。

（3）科技公司擁有更強大的處理大數(shù)據(jù)的能力以及分析數(shù)據(jù)的能力。如百度無人車將對“百度大腦”進行應用整合，“百度大腦”模擬人類的思維模式，擁有萬億級參數(shù)，通過模擬人腦對數(shù)據(jù)進行處理分析，可以說該技術讓百度無人車擁有了更強的競爭力?？傮w來說，科技公司更親向于通過人工智能與高精度地圖結合高精度傳感器實現(xiàn)Level 4的無人駕駛。

我們再分析一下如今車企在無人駕駛技術方面的發(fā)展。車企與科技公司擁有完全不同的資源與產品模式，因此二者對無人駕駛領域的研究戰(zhàn)略也是大不相同。無論是傳統(tǒng)車企還是新興車企，大多數(shù)都是通過對現(xiàn)有的駕駛輔助系統(tǒng)進行改造包括軟件算法的更新以及硬件的升級換代逐步完成從Level 2到Level4的過度，最終實現(xiàn)真正的無人駕駛。以特斯拉為例，在特斯拉剛發(fā)布Model S時官方就聲稱通過車輛配備的傳感器可以實現(xiàn)自動駕駛功能。但是由于技術限制，自動駕駛功能在今后的升級迭代中才逐漸開放。2015年底，特斯拉在固件升級中搭載了全新的Autopilot功能，不過初代的Autopilot并不是真正意義上的自動駕駛，準確得來說應該是高級輔助駕駛系統(tǒng)。Autopilot可以完成自動車道保持、自動變道和自動泊車等功能，但是仍屬于駕駛輔助系統(tǒng)，屬于Level 3的級別。特斯拉在7.1版本的系統(tǒng)中增加了手機召喚功能，可以讓車輛在駕駛員不在車中的情況下完成自動泊車和自動離開車位的功能。此外，特斯拉在2016年年末發(fā)布了配備有全新的Autopilot 2.0的車型，Autopilot 2.0使用了更多的傳感器，包括8個攝像頭，12個超聲波傳感器以及一個前置雷達，同時搭載了新一代處理器。配備有Autopilot 2.0的車型會在今后的升級中逐漸解鎖全部功能，Autopilot 2.0有望成為首個最接近Level 4的量產解決方案。除了特斯拉之外，法拉第未來（Faraday Future）在2017年的CES上發(fā)布了其首款量產電動車FF91，除了驚人的性能，F(xiàn)F91通過激光雷達、超聲波傳感器以及攝像頭等傳感器實現(xiàn)自動駕駛功能。FF91預計于2018年交付于消費者手中?？傊蕴厮估瓰槭椎能嚻笸ㄟ^在現(xiàn)有產品的基礎上逐步對軟硬件進行升級，最終達到無人駕駛的目的。相比于Google，特斯拉更為務實而Google更為理想。雖然Google無人車測試里程以由數(shù)十萬英里，但是特斯拉通過已量產的車型已經積累了上億英里的里程，同時也在用戶的日常駕駛中逐漸完善高精度地圖的繪制?？傊咚淼年嚑I正在沿著最適合自己的道路前行。endprint

無人駕駛技術的飛速發(fā)展離不開硬件廠商的支持。英偉達（NVIDIA）于2016年在CES上發(fā)布了自動駕駛平臺Drive PX 2，根據(jù)官方給出的參數(shù)，Drive PX 2的性能十分強悍，搭載了兩顆新一代NVIDIA Tegra處理器及兩顆基于NVIDIA Pascal架構的新一代GPU，最多可以接入12路攝像頭輸入，同時還支持激光、超聲波等其他傳感器的輸入。官方宣稱其深度學習能力上等同于150部MacBook Pro。目前，如奧迪、奔馳等傳統(tǒng)車企紛紛與英偉達合作，在英偉達自動駕駛平臺上進行自動駕駛技術的研究。此外，英偉達也在2017年的CES上展示了其無人駕駛汽車BB8。無人駕駛技術的發(fā)展要建立在硬件的發(fā)展之上，因此類似于英偉達和傳感器等硬件提供商也將在無人駕駛領域扮演重要角色。他們對硬件成本的控制也將極大地影像整車的成本。

4 當前無人駕駛技術所存在的問題

4.1 成本問題

由于道路環(huán)境的復雜性，無人駕駛汽車對傳感器精度的要求非?？量?。無人駕駛技術依賴的高精度激光雷達可以為車輛繪制精確的道路地圖，實時獲取車輛周圍的三維信息。然而激光雷達的成本高達數(shù)十萬美元，不同精度的激光雷達隨著精度的增加成本成指數(shù)倍增加。再加上昂貴的處理平臺，無人駕駛的成本始終難以控制在可接受水平。目前量產的自動駕駛車型中幾乎沒有車型配備激光雷達，特斯拉最新的Autopilot 2.0也沒有配備?？梢姵杀締栴}是無人駕駛汽車量產的巨大障礙。

4.2 安全問題

實際的道路情況不僅僅是車輛行為，還有行人行為，道路工作人員行為，指示燈行為以及各種路標。再加上天氣氣候因素，道路情況的復雜程度難以想象。因此無人駕駛技術的安全性面臨挑戰(zhàn)。

4.3 法律問題

對于自動駕駛和無人駕駛這兩個新興領域來說，相關的法律法規(guī)還不夠完善，法律的地域差異性巨大。美國目前有4 個州——內華達州、佛羅里達州、加利福尼亞州和密歇根州通過了允許對無人駕駛汽車進行路測的法規(guī)。各個國家也都在完善有關方面的法律法規(guī)。新的自動駕駛或無人駕駛車輛進入市場前的檢測制度還不夠完善，事故發(fā)生后的責任問題也是如今難以解決的問題。

5 未來無人駕駛技術的發(fā)展方向

隨著自動駕駛技術的發(fā)展和科技公司對無人駕駛技術的研究，最終無論是車企還是科技公司都會初步實現(xiàn)無人駕駛。無人駕駛的初步實現(xiàn)一定會在技術領域出現(xiàn)很大的差異性，包括算法的差異性、系統(tǒng)平臺的差異性以及設備的差異性。要實現(xiàn)無人駕駛安全性的進一步提高，必須實現(xiàn)車輛與基礎設施間的通信（V2I），其次要實現(xiàn)車輛間的信息共享（V2V），最終實現(xiàn)車聯(lián)萬物（V2E）的最終目標，將汽車打造成最大的個人移動處理平臺。要實現(xiàn)V2I與V2V就必須減少不同品牌間無人駕駛技術的差異性，增強平臺間的信息共享能力。如今的自動駕駛與無人駕駛都是以單獨車輛為單位，一輛車所能獲取的信息只能來自自身的傳感器。未來V2I與V2V的實現(xiàn)可將每個車輛所獲得的信息進行共享，也就是說一輛車可以擁有道路上每輛車的傳感器數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對整條道路實時無死角的信息獲取。此外除了共享傳感器信息，車輛的行程信息也將共享。在十字路口或者交通壓力較大的地區(qū)系統(tǒng)會根據(jù)各個車輛的行程安排自動選擇道路，將被動調整轉變?yōu)橹鲃诱{整，道路的運輸效率以及車輛的安全性也將顯著提高。車聯(lián)網的最終目的是要實現(xiàn)V2E，將車輛變成與手機一樣的移動處理平臺，車輛不再是單獨的交通工具，每輛車都將成為使用者的娛樂和工作的平臺，最終實現(xiàn)萬物互聯(lián)的終極目標。

參考文獻

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作者簡介

穆康樂（1997-），男，陜西省西安市人。西安電子科技大學本科在讀學生。通信工程專業(yè)。

作者單位

西安電子科技大學通信工程學院 陜西省西安市 710126endprint