已駕駛了48萬(wàn)公里，谷歌在無(wú)人駕駛產(chǎn)品上有哪些操作？

Google Driverless Car是谷歌公司的 Google X 實(shí)驗(yàn)室研發(fā)中的全自動(dòng)駕駛汽車(chē)，不需要駕駛者就能啟動(dòng)、行駛以及停止。2012年底正在測(cè)試，已駕駛了48萬(wàn)公里。項(xiàng)目由Google街景的共同發(fā)明人塞巴斯蒂安·特龍(Sebastian Thrun)領(lǐng)導(dǎo)。谷歌的工程人員使用7輛試驗(yàn)車(chē)，其中6輛是豐田普銳斯，一輛是奧迪TT。這些車(chē)在加州幾條道路上測(cè)試，其中包括舊金山灣區(qū)的九曲花街。這些車(chē)輛使用照相機(jī)、雷達(dá)感應(yīng)器和激光測(cè)距機(jī)來(lái)“看”其他的交通狀況，并且使用詳細(xì)地圖來(lái)為前方的道路導(dǎo)航。谷歌說(shuō)，這些車(chē)輛比有人駕駛的車(chē)更安全，因?yàn)樗鼈兡芨杆?、更有效地作出反?yīng)。然而，在所有的測(cè)試中，都有人坐在駕駛座上于必要時(shí)可以隨時(shí)控制車(chē)輛。[4] 2012年4月1日，Google展示了他們的使用自動(dòng)駕駛技術(shù)的賽車(chē)，命名為10^100(十的一百次方，也就是googol，"google"這個(gè)單詞的詞源) 2012年5月8日，在美國(guó)內(nèi)華達(dá)州允許無(wú)人駕駛汽車(chē)上路3個(gè)月后，機(jī)動(dòng)車(chē)駕駛管理處(Department of Motor Vehicles)為Google的無(wú)人駕駛汽車(chē)頒發(fā)了一張合法車(chē)牌。為了醒目的目的，無(wú)人駕駛汽車(chē)的車(chē)牌用的是紅色。

我們知道，上海的多條地鐵已實(shí)現(xiàn)了無(wú)人駕駛，每當(dāng)乘坐高速運(yùn)行的地鐵，站在駕駛員位置眺望前方燈光閃爍下的軌道，都有一種說(shuō)不出的自豪：技術(shù)發(fā)展太快了。

雖然從技術(shù)上，無(wú)人駕駛汽車(chē)已經(jīng)完全可以實(shí)現(xiàn)，但是地面的汽車(chē)駕駛與軌道交通，完全不能相提并論。

有消息稱(chēng)，北京已獲準(zhǔn)企業(yè)可以向公眾提供“方向盤(pán)后無(wú)人”的自動(dòng)駕駛出行服務(wù)了，上海也在國(guó)際汽車(chē)城正式啟動(dòng)“無(wú)人之境”示范體驗(yàn)區(qū)，體驗(yàn)區(qū)采用無(wú)人駕駛汽車(chē)，車(chē)后排配有安全員，車(chē)輛自動(dòng)開(kāi)啟，自動(dòng)調(diào)整車(chē)速和方向。

由此看來(lái)，無(wú)人駕駛汽車(chē)是否離百姓不遠(yuǎn)了呢?

讓我們以谷歌無(wú)人駕駛汽車(chē)為例，簡(jiǎn)單了解一下無(wú)人駕駛汽車(chē)的工作方式。

谷歌的無(wú)人駕駛汽車(chē)，在硬件上安裝了多個(gè)傳感器，高速攝像機(jī)，激光雷達(dá)，由此可以保證汽車(chē)眼觀(guān)六路，耳聽(tīng)八方。

軟件方面，借助人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)車(chē)輛的正常行駛，這需要兩大支撐：一個(gè)是數(shù)據(jù)地圖，一個(gè)是大數(shù)據(jù)中心。

在谷歌，有一種工作叫作掃街，掃街員工的工作，就是游山玩水，他們天天開(kāi)著叫作街景車(chē)的車(chē)輛，穿行于大街小巷，采集所到之處的街景數(shù)據(jù)。

谷歌有無(wú)數(shù)輛街景車(chē)，這些車(chē)非常酷炫，裝備奇特，車(chē)上安裝了先進(jìn)的激光雷達(dá)、高速攝像機(jī)、傳感器。

谷歌(Waymo)自動(dòng)駕駛事業(yè)正式開(kāi)始，但實(shí)際上谷歌的自動(dòng)駕駛可以追溯到2005年第二屆DARPA無(wú)人駕駛挑戰(zhàn)賽，已有了十幾年的歷史，目前也是自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的標(biāo)桿企業(yè)，不過(guò)Waymo也經(jīng)歷了各種坎坷，包括早期領(lǐng)導(dǎo)人職業(yè)操守嚴(yán)重不足，跟車(chē)企合作被鄙視，骨干員工加入競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手等。

Waymo在超過(guò)25個(gè)城市的公共道路上行駛了超過(guò)2000萬(wàn)英里。另外還在模擬環(huán)境中行駛了數(shù)百億英里。此外，Waymo正在美國(guó)經(jīng)營(yíng)L4自動(dòng)駕駛出租車(chē)服務(wù)，真正的在沒(méi)有司機(jī)的情況下運(yùn)送乘客。

下面來(lái)梳理一下Waymo的技術(shù)，以此來(lái)窺探一下頭部企業(yè)背后的實(shí)際情況。

與其他公司的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)一樣，Waymo自動(dòng)駕駛技術(shù)主要包括：感知、定位、規(guī)劃、控制。下面分別對(duì)其進(jìn)行梳理，不過(guò)對(duì)于控制，由于其與車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型是強(qiáng)相關(guān)的，就不對(duì)其進(jìn)行介紹。

01.感知

感知模塊是自動(dòng)駕駛的基礎(chǔ)也是核心，其主要實(shí)現(xiàn)對(duì)障礙物距離的估計(jì)，以及車(chē)輛的定位。Waymo的感知系統(tǒng)使用了攝像頭、激光雷達(dá)和雷達(dá)的組合，如圖1所示。感知模塊的大部分工作是由4個(gè)LiDAR完成的，因此其技術(shù)路線(xiàn)剛好與特斯拉相反。圖2為Waymo的感知系統(tǒng)處理后的視圖與原圖像。

Waymo的感知系統(tǒng)獲取障礙物信息的能力非常高，包括：

1、可以識(shí)別常規(guī)汽車(chē)、警車(chē)、救護(hù)車(chē)、消防車(chē)和校車(chē)。如果遇到特種車(chē)輛，系統(tǒng)可以根據(jù)警報(bào)器和燈光做出判斷;

2、每個(gè)檢測(cè)到的障礙物都有一個(gè)狀態(tài)：移動(dòng)、停車(chē)等。

在Waymo開(kāi)發(fā)感知系統(tǒng)的過(guò)程中，遇到過(guò)不少棘手的問(wèn)題，比如在車(chē)輛反射問(wèn)題，如圖3所示，不過(guò)由于感知系統(tǒng)采用了激光雷達(dá)，這種發(fā)射問(wèn)題不會(huì)出現(xiàn)在激光雷達(dá)的點(diǎn)云中。

另外還有一個(gè)極端問(wèn)題：如果人們可能躺在卡車(chē)車(chē)頂，舉著STOP標(biāo)志。對(duì)于這樣的問(wèn)題，感知系統(tǒng)首先會(huì)檢測(cè)STOP標(biāo)志，然后將這些信息與地圖進(jìn)行匹配，檢測(cè)地圖上此處是否有STOP標(biāo)志，是否有道路工程等，如果沒(méi)有，該標(biāo)志會(huì)被忽略。

02.架構(gòu)

最近在討論Tesla計(jì)算機(jī)視覺(jué)架構(gòu)時(shí)，我探索了HydraNet 架構(gòu)。它是一種旨在同時(shí)運(yùn)行多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)。“Hydra”這個(gè)詞意味著一個(gè)有多個(gè)頭的系統(tǒng)。Waymo沒(méi)有HydraNets。

Waymo的架構(gòu)并不是固定的。

圖4展示了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索(NAS)單元，它是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建塊，類(lèi)似于ResNet的大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的構(gòu)建塊。這個(gè)想法已經(jīng)被采納并改編成一種叫做 AutoML 的東西。AutoML 的思想是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)必須由算法估計(jì)。

Google的無(wú)人駕駛已經(jīng)在上路測(cè)試了，看起來(lái)我們離報(bào)廢自己的駕照又近了一步。近日，Google披露了一些關(guān)于其無(wú)人駕駛汽車(chē)的細(xì)節(jié)，讓我們對(duì)Google的無(wú)人駕駛系統(tǒng)有了更深入的了解。經(jīng)過(guò)整理，我們總結(jié)了幾種關(guān)鍵技術(shù)，正是這幾種技術(shù)讓Google的無(wú)人駕駛成為了可能。

1、激光測(cè)距儀

Google的無(wú)人駕駛汽車(chē)的一個(gè)“突出”的特點(diǎn)就是其車(chē)頂上方的旋轉(zhuǎn)式激光測(cè)距儀，該測(cè)距儀能發(fā)出64道激光光束，幫助汽車(chē)識(shí)別道路上潛在的危險(xiǎn)。該激光的強(qiáng)度比較高，能計(jì)算出200米范圍內(nèi)物體的距離，并借此創(chuàng)建出環(huán)境模型。

2、用于近景觀(guān)察的前置相機(jī)

車(chē)頭上安裝的相機(jī)可以更好地幫助汽車(chē)識(shí)別眼前的物體，包括行人、其他車(chē)輛等等。這個(gè)相機(jī)還會(huì)負(fù)責(zé)記錄形式過(guò)程中的道路狀況和交通信號(hào)標(biāo)志，然后車(chē)載軟件將對(duì)這些信息進(jìn)行分析。

3、前后保險(xiǎn)杠雷達(dá)

在Google的無(wú)人駕駛汽車(chē)的前后保險(xiǎn)杠上面一共安裝了四個(gè)雷達(dá)，這是自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)的一部分，可以保證Google的無(wú)人駕駛汽車(chē)在道路行駛時(shí)處在安全的跟車(chē)距離上，按照Google的設(shè)計(jì)，其無(wú)人車(chē)需要和前車(chē)保持2-4秒的安全反應(yīng)距離，具體設(shè)置根據(jù)車(chē)速變化。從而能最大限度地保證乘客的安全。

4、從空中讀取自己精確的地理位置

充分利用GPS技術(shù)定位自己的位置，然后利用Google地圖，可以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化的路徑規(guī)劃。但是，由于天氣等因素的影響，GPS的精度一般在幾米的量級(jí)上，并不能達(dá)到足夠的精準(zhǔn)。為了實(shí)現(xiàn)定位的準(zhǔn)確，Google需要將定位數(shù)據(jù)和前面收集到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合，車(chē)子不斷前進(jìn)，車(chē)內(nèi)的實(shí)時(shí)地圖也會(huì)根據(jù)新情況進(jìn)行更新，從而顯示更加精確的地圖。

5、后輪上的超聲傳感器

后輪上的超聲傳感器有利于保持汽車(chē)在一定的軌道上運(yùn)行，不至于跑偏。同時(shí)在遇到需要倒車(chē)的情況時(shí)，這些超聲傳感器還能快速測(cè)算后方物體或墻體的距離。還能幫助汽車(chē)在狹窄的車(chē)位中實(shí)現(xiàn)停靠。

6、車(chē)內(nèi)設(shè)備

在車(chē)內(nèi)還裝備一些高精度的設(shè)備，比如說(shuō)高度計(jì)、陀螺儀和視距儀，可能幫助汽車(chē)精確測(cè)量汽車(chē)的各種位置數(shù)據(jù)，這些高精度的數(shù)據(jù)為汽車(chē)的安全運(yùn)行提供了保證。

7、傳感器數(shù)據(jù)的協(xié)同整合

所有傳感器收集到的數(shù)據(jù)都會(huì)在汽車(chē)的CPU上進(jìn)行計(jì)算和整合，從而讓自動(dòng)駕駛軟件帶來(lái)更安全舒適的用戶(hù)體驗(yàn)。