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文档简介
谷歌的无人驾驶技术,第三组:郏高祥16205216080,一、研究背景二、研究过程三、重点技术四、未来展望,一、研究背景,21世纪初,美国国会指示美国军方开始设计自动驾驶汽车,国会甚至给五角大楼定下了一个具体目标;到2015年,1/3的军队用车应该能在没有人类驾驶员的情况下到达设定好的目标位置。不过,这一指令并没有明确指定是自动驾驶还是远程遥控车辆,但对两种情况的考虑是一样的:智能车辆能够节约资金,并减少士兵伤亡。,20世纪80年代,美德两国的机器人专家在自动驾驶汽车领域取得了零星进展,但现实情况是,想要打造一辆能够在高峰时段自动行驶的汽车,要比制作一个能上月球的机器人更难。到了2004年,五角大楼的这一项目仍然没能取得什么进展。因此,DARPA决定举办自动驾驶汽车挑战赛,旨在说服黑客、大学教授以及那些希望以此一战成名的企业,加入自动驾驶技术研发,推动该技术的发展。,图中为2005年的冠军斯坦福大学的史坦利号(Stanley),实践证明,美国军方举办自动驾驶汽车挑战赛的做法非常有效,自动驾驶汽车挑战赛以及此后举办的城市挑战赛,吸引了大批硅谷发明家以及大学科研机构人员的参与。应该说,美国军方是无人驾驶技术当仁不让的推手,正是DARPA组办的系列赛事,为日后谷歌无人驾驶汽车的研发打下了坚实的基础。2005年DARPA自动驾驶汽车挑战赛的冠军就是来自斯坦福大学的塞巴斯蒂安特龙带领的团队,而特龙后来加盟谷歌,成为“谷歌无人驾驶汽车之父”。,谷歌无人驾驶汽车之父塞巴斯蒂安特龙(SebastianThrun),出席2013年世界经济论坛的塞巴斯蒂安特龙,2.1硅谷精英低调研发谷歌汽车,2007年,DAPRA挑战赛决赛结束后不到一年,特龙从斯坦福大学辞职,开始了在谷歌的全职工作,他的离职从来没有被公之于众,甚至也没有被媒体提及。加盟谷歌后,特龙第一个项目就创建了街景车队,捕捉美国每一条街道上的民宅和企业的数字影像。,二、研究过程,2009年,特龙开始了另一个更具野心的尝试:能在公共街道和高速公路上穿行的无人自动驾驶汽车。无人驾驶汽车的主要原理在于通过车载传感系统感知道路环境,自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标;同时通过车载传感器感知周围环境,并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息,控制车辆的转向和速度,从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。,任何一场事故都可能毁灭尚在襁褓之中的谷歌汽车,因此在项目起步的时候,特龙便已经建立了详尽的安全制度。他敏锐地意识到,如果这一项目中有任何差池,那么便会带来异常灾难。他从来都不允许未经训练的司机靠近研发用的丰田普锐斯车队的方向盘。这些汽车已经能够实现8O万公里以上的零事故行驶,但特龙明白,即使每80-160万公里内仅会出现一次错误,这样的错误率仍然高得让人害怕。,从2009年开始,谷歌的无人驾驶汽车研发一直在秘密进行。正是特龙低调谨慎的行事风格,令谷歌汽车在研发初期没有受到外界的任何干扰,保证了无人驾驶汽车这个新生事物的顺利落地。2010年10月谷歌对外正式公布,Google研发的无人驾驶汽车技术已取得实质性进展。这款汽车已经基本具备自动操作和行驶能力,并在各种交通环境中行驶了22万公里。,这款谷歌汽车与普通汽车相比有两大区别:一是车身布满了各种传感器,有雷达,车道保持系统,激光测距系统,红外摄像头,GPS/惯性导航系统等。这些传感器能收集周围360度全方位的环境信息,帮助智能驾驶系统理解和感知周围的环境;二是这辆车没有方向盘、油门和刹车,完全是为了无人驾驶而设计的。同时,智能驾驶系统还要预测周边物体的行为,这十分具有挑战性。,SICK公司激光雷达。用于检测周围障碍物,无人车需要能够感知周围环境,又不能像人一样单纯用眼睛完成,于是这玩意可以返回周围障碍物的距离,误差毫米级。,5个SICK,一个SICK当时等价于一辆帕萨特。,360度多线激光雷达,现在价值3个帕萨特,除了激光雷达(避障),还有有毫米波雷达(探测)、GPS(定位)、里程计(定位)、陀螺仪(定位)、视觉系统(检测、避障)、数传电台(监控)等等。,GPS的定位精度远达不到无人车的需求,GPS官方定位精度“10m”,更高精度的GPS基本要依靠差分完成。差分的原理很简单:设置一个固定基站,固定基站校准位置,再将信号传递给车载设备,车载设备在接收到基站信号和GPS信号后差分获得。但是每一个基站的有效范围也就30km,远远达不到无人车的应用要求。如果是“1米”的精度对于车辆定位基本上够用,但是GPS一定要在空旷的场地上才能得到这种级别的定位精度。而且,当无人车行驶到比较偏僻的地方,可能GPS没信号,这样的话就需要寻找更加精确的定位方式。,2.2无人车定位问题,这时就需要里程计+陀螺仪,俗称惯性导航单元。这套系统的原理就是:花钱越多,有效时间越久。如果要能在没有GPS的情况下坚持20分钟,3个帕萨特。原因是里程计、陀螺仪都存在累积误差。注意误差是累计的,也就是说上一时刻是0.5m的误差,下一时刻指定大于0.5m。因此要尽可能约束累积误差,使其数量级很低,那么就要上光纤陀螺。它的结构简单,价格低,体积小,重量轻,有很高的灵敏度和分辨率。,惯性导航系统有如下优点:1、由于它是不依赖于任何外部信息,也不向外部辐射能量的自主式系统,故隐蔽性好,也不受外界电磁干扰的影响;2、可全天候、全时间地工作于空中、地球表面乃至水下;3、能提供位置、速度、航向和姿态角数据,所产生的导航信息连续性好而且噪声低;4、数据更新率高、短期精度和稳定性好。,2.3城市路测表现并不完美,目前谷歌无人驾驶汽车研发中面临的最大一个挑战:智能驾驶系统如何预测周边汽车和行人的行为。从2013年开始,谷歌无人驾驶汽车开始了在更为复杂的城市道路的路测,但结果并不尽如人意。有参与试乘体验的人士表示,谷歌汽车因过于谨慎而出错的情形,往往令人十分恼火:一次,谷歌汽车为了避开一辆车而在一个住宅区急转弯。那辆车停得很糟糕,令谷歌汽车的传感器无法识别它会不会开到车道上来。,2016年的情人节,对于谷歌汽车来说颇为郁闷。2月14日当天,一辆进行路测的谷歌汽车试图变道并入缓慢移动的车流时,一名大巴司机并没有减速留出空间,导致两辆车发生轻微碰撞。当时为了转弯,这辆谷歌汽车已靠近路边行驶,为同一车道内仍保持直行的其他车辆让出空间。但在发现前方道路被一堆沙袋阻挡后,这辆谷歌汽车不得不驶回车流当中,由此造成了这起事故。谷歌在事后发布的公告中将这起事故归咎于“一系列棘手的情况”这是一个关于协商的典型例子,而这种协商是驾驶的一个正常组成部分一我们都试图在预判对方的运动。,对车里的乘客来说,谷歌汽车行驶到一处红灯前时采取的操作更是令人气恼。当时,车流量属中等,安装在谷歌汽车顶部的激光系统检测到,反方向的一辆车正在以高于安全水平的车速朝着红灯开来。于是,谷歌汽车猛地右拐,以防撞车。但其实,那辆车的行为不过是人类司机通常会做的:遇到红灯时不够小心,但司机还是很及时地停了下来。,尽管谷歌无人驾驶汽车的实际路测并不完美,但特龙坚信,人类是糟糕而可怕的司机,这主要是因为人容易犯错误,精力不集中。而有了无人驾驶汽车,交通事故会大量减少,乐观预计,无人驾驶汽车上路后有望降低90%的交通事故,甚至零伤亡也可以成为一种可能。,正是在这种令世界变得更好的强烈意愿支持下,特龙团队以及全球众多无人驾驶汽车研发团队在这条改变人类未来交通方式的道路上,筚路蓝缕,努力前行。尽管真正意义上的无人驾驶汽车还有很长一段路要走,但它确实给未来的交通开启了一条不同的道路传统道路上配有更智慧、更安全的人类司机;而在另一条未来之路上,人类将成为乘客。,三、重点技术,从原理上来说,谷歌无人驾驶汽车是通过车身上的传感器感知路况和周边情况,然后传输到中央处理系统,中央处理系统根据人工智能对情况做判断,然后通知电传系统,电传系统根据信号操控机械装置,最后机械装置操控车辆做各种动作。在这个过程中,技术难点在于怎么用传感器准确感知周围信息以及人工智能如何做出判断。谷歌无人驾驶技术的真正核心就是传感器采集处理和人工智能的算法。从技术途径上看,感知周围情况有多种模式,谷歌选择了激光传感器,激光传感器对距离的判断非常准确,但是价格昂贵,恶劣天气下实用性受限。而谷歌人工智能的算法则一直对外秘而不宣。,车顶上的扫描器发射64束激光射线,然后激光碰到车辆周围的物体,又反射回来,这样就计算出了物体的距离。,另一套在底部的系统测量出车辆在三个方向上的加速度、角速度等数据,然后再结合GPS数据计算出车辆的位置,所有这些数据与车载摄像机捕获的图像一起输入计算机,软件以极高的速度处理这些数据。这样,系统就可以非常迅速的作出判断。,谷歌无人驾驶技术系统并不限于谷歌汽车,而是可以移植到任何一辆新款汽车上。只要是以电传为操控方式的汽车,就可以把谷歌的信息采集和人工智能算法移植过来,要适应的只是不同汽车的动力、刹车和方向参数。无论是电动车、燃油车、混合动力汽车,都可以移植谷歌无人驾驶系统。因此,只要谷歌研发成功,无论哪家汽车厂商,只要应用谷歌无人驾驶系统就可实现无人驾驶功能。,四、未来展望,尽管各大车企纷纷表示,2020年左右推出第一批真正意义上的量产自动驾驶汽车产品,但在国内汽车行业资深人士看来,完全自动驾驶汽车要想驶入寻常百姓家,还须“过三关”:,一是技术关,城市道路的路况更为复杂,这对自动驾驶系统的识别能力是一大考验。谷歌无人驾驶汽车技术人员也表示,在市区里行驶一英里路程要远比在高速公路上更为复杂,因为前者在一个小的区域中会因为规则的不同存在数百种不同的路面情况。我们花了大量时间改进了我们的软件,因此它现在可以实时的区别上百个不同物体一如行人、公共汽车、由协管员手握的停车标志,或者是骑自行车者给出的要通过马路的手势信号等。目前看,谷歌无人驾驶汽车在城市道路上的测试结果仍无法实现零事故。,二是道德关,在突发情况时,自
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