導(dǎo)讀：

來自武漢大學(xué)測繪專業(yè)的李必軍老師,，為我們從測繪領(lǐng)域看無人駕駛帶來了不同的觀點(diǎn),。

車云按：黑科技部門——美國國防部高級研究計(jì)劃局（DARPA）舉辦的無人車挑戰(zhàn)賽被視為自動駕駛的啟蒙賽事。其實(shí)國內(nèi)也有一項(xiàng)類似的頂級比賽——中國智能車未來挑戰(zhàn)賽,，從2009年舉辦至今即將迎來了第八屆,。時間定在了10月13日-10月16日，地點(diǎn)位于江蘇常熟“中國智能車綜合技術(shù)研發(fā)與測試中心”測試場,。

與DARPA無人車挑戰(zhàn)賽不同,，中國智能車未來挑戰(zhàn)賽由國家自然科學(xué)基金委員會牽頭。比賽主要考察考生無人車的四項(xiàng)能力：安全性,、舒適性,、敏捷性和智能性，通過比賽來檢驗(yàn)國內(nèi)“視聽覺信息的認(rèn)知計(jì)算”的研究進(jìn)展和成果,，學(xué)院屬性濃厚,。

隨著自動駕駛越來越火爆，今年參賽隊(duì)伍數(shù)量已經(jīng)突破了20支,。在賽事協(xié)辦方佐智汽車的邀約下,，車云菌作為賽事全程報(bào)道媒體，將在賽前賽中賽后重度參與,。一個月不到的賽前準(zhǔn)備期間,，車云菌及佐智汽車會和20支性格各異的參賽團(tuán)隊(duì)喝茶閑聊。聊一聊比賽,，當(dāng)然也不僅僅聊比賽,。

△智途號

【參賽選手】途智號,、途e號

【改裝車型】“途智號”基于奇瑞瑞虎3改裝，“途e號”基于奇瑞EQ200電動車改裝,。其中“途智號”是一輛連續(xù)7年參賽的老將,，2010年參賽獲得了野外項(xiàng)目第一，綜合第二的成績,。途e號是本屆首次參賽,。

【配置方案】兩輛車都集成了GPS/INS系統(tǒng)、激光雷達(dá),、視頻相機(jī)等傳感器，以GIS技術(shù),、組合導(dǎo)航技術(shù),、遙感技術(shù)為基礎(chǔ)。

兩支車隊(duì)的領(lǐng)隊(duì)是武漢大學(xué)測繪遙感國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的李必軍教授,，在不少計(jì)算機(jī)視覺和汽車院校背景的車隊(duì)中，李老師對兩輛車參賽目的的定位是,，驗(yàn)證地圖技術(shù),，與車上的其他傳感器配合完成比賽項(xiàng)目。

10年途智號參賽時,，大賽組委會就給出了具體的任務(wù)點(diǎn)和精度很高的軌跡,，根據(jù)比賽要求，所有參賽車隊(duì)都不能使用GPS,。但是大多數(shù)參賽隊(duì)伍都沒有使用這些信息,，僅僅靠車載傳感器實(shí)時感知來行駛。李必軍向我們回憶當(dāng)時的比賽情境,， “很多車在行駛時,，都要停下來掃描判斷，為此花費(fèi)不少時間”,。

“只有我們用了地圖,，用最短的時間完成了野外項(xiàng)目?！蓖ㄟ^地圖配合里程計(jì)（可以估計(jì)無人車相對于初始位置的移動距離）,，途智號可以進(jìn)行本車行為推算，知道自己走了多遠(yuǎn) ,，多久會走到路口,，然后在路口是直行還是拐彎。

這也證明了地圖是無人駕駛的重要基礎(chǔ)設(shè)施,，可以幫助傳感器減少運(yùn)算量,，也可以補(bǔ)充傳感器感知范圍外的信息。但李必軍糾正了一個行業(yè)中的認(rèn)知誤區(qū)——無人駕駛需要地圖，但需要的絕不是所謂的高精度地圖,，而是全要素精細(xì)化地圖,。

如果要達(dá)到目前外界所說的10cm精度Level4無人駕駛地圖，比例尺就要設(shè)置為1：1000,。繪制如此高精度的地圖,，測繪車需要配備成本上萬的測繪級差分GPS設(shè)備，20多萬的測繪級慣導(dǎo)設(shè)備,，再加上相機(jī)和激光雷達(dá)等傳感器,，一輛車的總投資要達(dá)到數(shù)百萬。從成本上來看,，這種高精度地圖是不可行的,。

并且光有高精度地圖并不足夠，定位是一大前提,，必須同時提高本車定位精度,，車子才能準(zhǔn)確行駛在軌跡上。如果車輛只有米級定位精度也沒法發(fā)揮高精度地圖的作用,。這意味著車端需要增加高精度慣性導(dǎo)航定位系統(tǒng),，進(jìn)而增加成本，會為整個系統(tǒng)帶來影響,。

“事實(shí)上我們需要精細(xì)化的地圖,，并不要太高精度?！迸c常規(guī)導(dǎo)航地圖相比,，自動駕駛的所需的的地圖需要加入車道線、曲率,、坡度等信息,。李必軍認(rèn)為，縱向精度可以依靠里程計(jì)控制,，保證車輛在國家規(guī)定的安全距離跟車行駛情況下,，不會相撞所需的精度即可；橫向可以用攝像頭檢測車道線來幫助約束,，再依靠專家系統(tǒng),，把可否并線、掉頭等政策要求數(shù)字化供無人車使用,。

“我們常常說無人駕駛要通過地圖降低感知難度,，其實(shí)也要通過感知降低地圖精度。”目前李必軍的團(tuán)隊(duì)正在進(jìn)一步研發(fā)算法,，讓傳感器配合地圖提供信息,，降低地圖的精度要求。

作為多年參賽的老將,，李必軍對大賽最直觀的認(rèn)識是，比賽中無人車調(diào)賬項(xiàng)目的路程在變長,，并且出現(xiàn)了很多動態(tài)障礙,，這不是對無人車某個項(xiàng)目的考核，對綜合實(shí)力要求越來越高,。

但參賽車也在不斷變化,。李必軍覺得感受最直接的在于，車上的傳感器在逐步減少,?！巴局翘枴睘榱伺浜?臺激光雷達(dá)，最開始使用了3臺計(jì)算機(jī),，車上需要4-5個相機(jī)分別負(fù)責(zé)紅綠燈、左右車道線,、交通標(biāo)志和前方障礙物?，F(xiàn)在車輛只要1臺計(jì)算機(jī)，激光雷達(dá)改為了車頂32線,，2個單目相機(jī)分別負(fù)責(zé)交通標(biāo)志和車道線識別，配重少了300公斤,，不用像一開始拆掉后排座椅來放置設(shè)備,。

△途e號

這一切主要來自軟件算法端的優(yōu)化，以及傳感器與地圖的配合,。單單一個處理車道線,，團(tuán)隊(duì)可以在手機(jī)平臺上做到1秒20幀的處理速度。在臺式機(jī)平臺上只需10毫秒,。而且最新的“途e號”電動車,，嘗試了16線激光雷達(dá)方案。李必軍覺得未來還有繼續(xù)減配的空間,。

無人車研發(fā)涉及很多學(xué)科，能高可靠完成任務(wù)不是看上去那么簡單,。面對不同光照,，即時性故障的發(fā)生,，車輛的可靠性、準(zhǔn)確性以及效率都要提升,。李必軍舉了一個紅綠燈檢測的例子,。紅綠燈的大小、亮度,、形狀以及放置位置不同,，都在考驗(yàn)著算法能力。很多情況下,，上坡時車輛的尾燈和紅綠燈高度差不多時候,，很容易出現(xiàn)誤檢。針對這種情況,，可以基于地圖記錄的信息規(guī)避一些誤判,，但絕不是一件簡單的事。

李必軍把參加比賽視為培養(yǎng)學(xué)生的絕佳機(jī)會,。有競賽氛圍,、封閉解決問題的過程，每個人在高效率作業(yè)的背景中可以集中解決很多平時難以攻克的問題,，比賽期間的論壇也可以技術(shù)交流,。武漢大學(xué)兩個團(tuán)隊(duì)主要負(fù)責(zé)兩輛車感知和分析決策部分，轉(zhuǎn)向等控制部分由廠家提供,。

他坦言,，無人車是個交叉學(xué)科，測繪只是其中的一個部分,。規(guī)劃控制不是團(tuán)隊(duì)的擅長領(lǐng)域,，最初參賽甚至都沒有減震、隔離,、電子兼容的概念,。“比如我們一開始是基于車輛前輪做規(guī)劃,，后來才按照汽車動力學(xué)規(guī)律進(jìn)行規(guī)劃,。”參與比賽為他們補(bǔ)充了本學(xué)科之外的經(jīng)驗(yàn),。

在談到自動駕駛時,，李必軍基于測繪行業(yè)和汽車領(lǐng)域積累的經(jīng)驗(yàn)，談了幾點(diǎn)自己的看法：

1. 相機(jī)應(yīng)該能解決很多問題,。目前相機(jī)硬件工藝還達(dá)不到人眼自動調(diào)焦,，快速反應(yīng)的能力。無人車需要更加高性能的感知器件,，可以很好地平衡高動態(tài)范圍和敏感度,。地圖行業(yè)也可以和機(jī)器視覺更好地結(jié)合起來,。比如雙目攝像頭可以獲得距離數(shù)據(jù)，可以用于30-50米的近景測距,，如何將雙目實(shí)時監(jiān)測的數(shù)據(jù)導(dǎo)入地圖,，又怎么把雙目采集到的近景信息和其他設(shè)備采集的遠(yuǎn)景數(shù)據(jù)結(jié)合，就是一個值得關(guān)注的問題,。

2.對深度學(xué)習(xí)的研究目前還在起點(diǎn),。假設(shè)未來技術(shù)成熟后回看今日，我們正在做的事情其實(shí)都非?；A(chǔ),。深度學(xué)習(xí)還無法學(xué)習(xí)未知的情況，而復(fù)雜的交通場景不可能窮舉,，因此還要借助自學(xué)習(xí),，以及模型外的專家系統(tǒng)輔助判斷。但是即便使用了自學(xué)習(xí),，也無法超出人類智能的范疇,。到時無人駕駛會經(jīng)歷一個平臺期，突破估計(jì)要很長一段時間,。 

3.制度法規(guī)可以加速推動無人車的發(fā)展,。特斯拉事故致使很多人質(zhì)疑這項(xiàng)技術(shù)的可行性，但是相比有人駕駛每年的事故率,，成熟的無人駕駛還是會安全很多。在技術(shù)發(fā)展的過渡階段,，現(xiàn)有的交通法規(guī)要配合無人車做一些更改,，比如在無人車上貼上統(tǒng)一標(biāo)識，提醒這輛車正處于無人駕駛狀態(tài),，要注意避讓,。目前自行車道行車，自行車駛上人行車道等交通亂象叢生,。某種程度上來說,，中國的無人駕駛是管理問題，不是技術(shù)問題,。

4.無人車比我們老百姓想象的要快一點(diǎn)到來,，會在特殊場景率先商用。它會和很多自動化機(jī)器人一樣,，干一些“臟活累活”,。比如園區(qū)固定路線，工廠車間與車間的物流運(yùn)輸,。如果電動出租可以實(shí)現(xiàn)無人駕駛,，會是一個很好的應(yīng)用場景,，這樣車輛就能自己解決充電問題。從這些角度看,，無人駕駛可以幫助行業(yè)整合,，意義重大。

不同專業(yè)背景的人在陸續(xù)加入自動駕駛的研發(fā)陣營,，與李必軍老師的交流讓我們對測繪領(lǐng)域看無人駕駛有了意想不到的收獲,。把不同技術(shù)背景的人聚攏到一起，產(chǎn)生交流和思想碰撞,，或許這就是智能車挑戰(zhàn)賽最大的意義,。