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| 本文作者： 利榮 | 2017-12-30 13:56 | 專題：來自一線的技術(shù)實踐：我們整理了一份離商業(yè)化更近的自動駕駛課程 |
在推出首個《構(gòu)建自動駕駛的關(guān)鍵系列課程》后，雷鋒網(wǎng)· 新智駕再次聯(lián)手雷鋒網(wǎng) · AI 慕課學院，邀請一線從業(yè)者、學界頂尖專家打造一場集技術(shù)、商業(yè)、運營于一體的《限定場景自動駕駛系列課程》。我們認為，這可能是離自動駕駛商業(yè)化最近的一場技術(shù)盛宴。
本系列課程由雷鋒網(wǎng) · 新智駕、雷鋒網(wǎng) · AI 慕課學院聯(lián)合主辦，從今年 11 月 30 日晚 8 點開始，通過在線直播（直播平臺：AI 慕課學院、雷鋒網(wǎng) App）形式每周分享 1 期課程。
此外，2018 年 1 月 16 日，雷鋒網(wǎng)·新智駕將在美國硅谷舉辦 GAIR 硅谷智能駕駛峰會，屆時也將有多位國內(nèi)外自動駕駛大牛一起探討自動駕駛的發(fā)展與未來。詳情點擊：https://gair.leiphone.com/gair/gairsv2018，歡迎大家關(guān)注。
在這期課程分享中，北京聯(lián)合大學機器人學院輪式機器人系主任劉元盛系統(tǒng)介紹了多種行業(yè)應用的10大類低速智能車解決方案、特定場景的智能車解決方案、園區(qū)等特殊景應用的技術(shù)特點、北京動物園夜間無人巡邏車實例分析、低速無人車產(chǎn)業(yè)化方向應用分析等方面。
以下部分課程內(nèi)容由雷鋒網(wǎng)新智駕整理編輯：
北京聯(lián)合大學“小旋風專用智能車團隊”是在劉元盛教授帶領下于2014年成立的一支以“研究特定場景下低速行駛的無人智能車駕駛技術(shù)”的科研團隊。
在以“低成本、高可靠性、特定環(huán)境應用、可量產(chǎn)”的指導思想下，2015年以來，團隊開發(fā)了一系列低速專用無人駕駛電動車，并在多個場景下開始應用示范。
1、為什么選擇低速和特定場景的無人駕駛作為突破口？
從無人駕駛乘用車、無人駕駛商用車、無人輪椅到無人老年代步車等各種探索表明，選定低速場景下的無人駕駛作為切入口，可以快速實現(xiàn)產(chǎn)品迭代和商業(yè)化，同時也便于積累用戶和資金。
2、低速和特定場景下無人駕駛的特點和困難？
自動轉(zhuǎn)向與制動：2014年，已量產(chǎn)的電動場地車平臺大多不帶電動轉(zhuǎn)向和制動助力系統(tǒng)，自動轉(zhuǎn)向和自動制動更無從談 起，現(xiàn)有無人駕駛乘用車的自動轉(zhuǎn)向和自動制動系統(tǒng)因成本、體積等原因無法上車。2015年，委托加工步進電機轉(zhuǎn)向器。2016年，委托加工直流電機轉(zhuǎn)向器。2017年，針對低速駕駛無人車，自主研發(fā)專用轉(zhuǎn)向器。
底層控制器：在第一代SECU的基礎上，局內(nèi)了用于深度學習的物理接口和功能，可以記錄人工駕駛時的控制工作信息，結(jié)構(gòu)和電路設計方面聚焦車規(guī)級。
導航與定位：采用RTK-GPS（三星七頻）實現(xiàn)精確定位，是目前無人駕駛車比較流行的做法，但是也存在不少問題，例如無慣性導航系統(tǒng)、園區(qū)建筑物和樹木遮擋嚴重以及部分路段無方向角，會導致精確定位失效。劉元盛提出的解決方法：去除干擾，增加MEMS和電子指南針補償，融合激光雷達和圖像技術(shù)綜合定位。
激光雷達：雖然機械旋轉(zhuǎn)式激光雷達已經(jīng)有了較大的發(fā)展，但還沒有達到車規(guī)級的使用標準。針對特定園區(qū)人多、車少、障礙物種類繁雜的特點，其識別算法也需要進一步加強。
視覺：針對園區(qū)缺少標志線、紅綠燈、道路設施規(guī)范和需全天候運行的特點，利用視覺融合雷達進行動靜態(tài)障礙物檢測，并利用紅外攝像機和無線數(shù)傳系統(tǒng)完成圖像實時回傳，可以實現(xiàn)進程監(jiān)控和巡邏等附加功能。
無人駕駛不僅有眼前的茍且，還有詩和進方，無人駕駛將在特定條件下率先開始，從有人輔助到人機共 駕再到完全無人駕駛。
現(xiàn)階段無人駕駛可以在人才培養(yǎng)、園區(qū)旅游、區(qū)域接駁、快速公交、安全巡邏、礦區(qū)作業(yè)、智慧農(nóng)業(yè)等多個領域開展初期應用。
無人駕駛能快速落實的產(chǎn)品前景，包括2022年冬奧會將成為科技奧運，例如BRT無人公交、機場無人接駁、景區(qū)無人游覽、賽場間無人穿梭巴士、區(qū)域無人巡邏車、場地無人環(huán)衛(wèi)車、場地無人消防車和場地無人無障礙接駁車。
2014年8月，參加了百度無人駕駛研討會的智能車展示活動；
2014年10月，無人駕駛車團隊在園博園進行實際道路測試；
2015年8月31日，完成鄭州到開封的“鄭開大道第三方公開測試”；
2016年5月， 無人駕駛低速車完成在動物園等多地的測試；
2016年11月，參加國家基金委組織的“2016年中國智能車未來挑戰(zhàn)賽”，獲得多項大獎；
2017年11月，參加國家基金委組織的“2017年中國智能車未來挑戰(zhàn)賽”，獲得多項大獎。
……（未完，詳情請點擊《未來汽車大講堂第16期》）（http://www.mooc.ai/open/course/373）
針對觀眾提出的每一個問題，劉元盛教授在公開課中都進行了耐心的回答，下面列舉若干。
Q：聯(lián)合大學在智能車的落地過程中，高精地圖制作是如何完成的？一個試點一般需要多長時間？
劉元盛：目前，商業(yè)化的高精度地圖定位還沒有對園區(qū)進行開放，各個圖商都在規(guī)劃高速道路數(shù)據(jù)的采集。聯(lián)合大學智能車的高精度地圖都是自己采集的，一個試點大概需要3-4個小時，但也要視具體情況而定。
Q：以目前的狀況來看，僅依靠視覺和毫米波雷達的傳感器方案，是否能夠?qū)崿F(xiàn)園區(qū)內(nèi)的自動駕駛？
劉元盛：毫米波雷達經(jīng)過測試，不適用于園區(qū)，因為對人的識別能力比較弱，主要針對的是大型障礙物， 尤其是在高速公路環(huán)境下旁邊的車輛。在園區(qū)環(huán)境中激光雷達要比毫米波雷達識別能力強，但是也有它的弱點，例如在夜間或惡劣天氣下，識別效果比較差。
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