「CES2015」德尔福自动驾驶技术初体验
文/ SID Geekcar
到目前为止,内华达州给无人驾驶测试车一共发放了 50 张车牌照,其中的 40 张都给了谷歌。而今天我乘坐着这辆挂有「048」牌照的奥迪 SQ5,在拉斯维加斯的开放道路上「招摇过市」。一番体验过后,我能给出的评价是:挺屌的。
不要误会,这并不是奥迪的活动,而是零部件供应商德尔福的自动驾驶原型车体验项目。
司机把这辆 SQ5 从展览场地开到外面的开放式街道上,然后拔起了档把附近的一个特殊按钮,接下来,它就开启了自动驾驶模式。
拉斯维加斯的道路不像北京那样有白色的标线,而是用一个个圆形的钉子代替车道线,而且,路口很大很复杂。在这种城市路况下,德尔福的这辆原型车速度被限制在 50 英里/时(80km/h)以内,行驶的过程非常顺畅。如果是高速路段,它也可以跑到 75 英里/时。
我快被各种雷达弄蒙圈了
从外观上观察这辆 SQ5,除了德尔福的车身拉花以外,和普通车子并没有什么不同,但实际上,它被各种雷达武装了起来。我必须吐槽一句,它们太复杂了,我几乎蒙圈。
让我来描述一下:这辆车上有 10 个不同种类的电子雷达,除此之外还有 6 个激光雷达。
这 10 个电子雷达又分为长距离雷达和短距离雷达,它们分布在车子前端的两侧以及尾部 C 柱之后的位置。长距离雷达的探测距离可以达到 200 米,短距离雷达为 80 米左右。像照相机镜头一样,前者的探测视野会比后者窄很多。
至于激光雷达,它们被安装在车子的四角上。德尔福用这些雷达,代替了谷歌无人车上那个难看的犄角。
然后让我们来看看摄像头。在前挡风玻璃上,德尔福放置了两个摄像头。德尔福的自动驾驶系统工程师 Nathan 说,其中一个是单色的 Mono Camera,用来侦测地面上的车道线,第二个是 Color Camera,它可以识别颜色,用来分辨信号灯等。另外,还有第三个摄像头,它用来实现夜视等功能,可以侦测路面上的一些情况。
进入车里,可以很容易被中控台和前座头枕上的显示屏所吸引,它上面显示的是花花绿绿的图形,有车、有车道线、人行横道、行人、红绿灯等各种元素。Nathan 告诉 GeekCar,这个画面上的每一个颜色,实际上都代表了一种传感器,它们将对道路侦测的结果表现在这个屏幕上。
我们试乘体验的是工程样车,所以才会有这些画面,通过它,我们基本能够看清周围有什么,雷达探测到了什么。而最终装到量产车上之后,用户是看不到它们的。另外,这辆车其实是内置了导航系统的, 但是试乘的时并没有感觉到它的存在,这更多的是因为这次体验的是固定路线。
另外,普通车子打开后备箱,掀开备胎隔板之后,会有一些储物空间,但是这辆 SQ5 的这个区域被电脑和线缆占据了。我们想拍照,但是被德尔福制止。
那么,是否可以把这些设备移植到其他车型上呢?Nathan 说,完全没问题。选择 SQ5 其实并没有什么特别的原因,只是它空间足够大,动力足够强,而且属于高端品牌。
德尔福自动驾驶的幕后英雄:Ottomatika
值得注意的是车尾的那一行英文:Ottomatika。它在德尔福这套自动驾驶技术里起到了至关重要的作用。
Ottomatika 是美国卡耐基梅隆大学投资的一家公司,它和德尔福共同开发了这套自动驾驶技术。
我在现场遇到了两个卡耐基梅隆大学的学生,他们帮我把对于这个学校的认知提高到了一个新的档次。他俩本科的时候在清华大学学的是自动化专业,本科毕业之后来到卡耐基梅隆,做的也是恰好是无人车方面的研究。我们在现场聊到了对于自动驾驶和无人驾驶的看法,感觉它们的理念比国内做这些的人先进很多,而且从今天的体验来看,做的东西也确实很牛,要知道,Ottomatika 仅仅成立六个月,然后就做出了这套东西。他俩说,德尔福的这个原型车已经在洛杉矶、匹兹堡和拉斯维加斯做了某些路段的测试,「如果把地图数据补全的话,在理论上它完全可以实现自动驾驶。」
我的推测,这个自动驾驶项目里,Ottomatika 可能更多的是提供算法等软的内容,而德尔福提供实现它的必要硬件,并且发挥强大的整合能力。
哦对了,这俩同学的导师是 Chris Urmson。熟悉谷歌无人驾驶汽车的同学们一定知道他,他就是谷歌无人车团队的总监。
技术不是问题
Nathan 说,德尔福的自动驾驶会分好几个级别,比如,最基本的可能是自动泊车,再往上是辅助驾驶,功能上一层一层累积,给整车厂提供多种解决方案让他们选择。德尔福想用无人驾驶来证明它们的 Highly Automative 技术,而这辆 SQ5 就是把所有技术整合到一起的结果。
德尔福这次非常高调,但是,这样会不会抢了客户的风头呢?
我问德尔福的工作人员,你们的无人驾驶车与谷歌是否有竞争关系?他说没有,甚至谷歌也可以是德尔福的客户,因为谷歌也可以采用他们的软硬件结合的技术。
从越来越多的自动驾驶原型车可以看出来,技术正在变得越来越成熟,在实现自动驾驶的道路上,技术方面的阻碍越来越小。只要传感器够多,雷达够多,然后把什么自动泊车、拥堵辅助、行车辅助、车道保持等等技术都整合到一起,就可以实现不同程度的自动驾驶。
但是,理想状态中的自动驾驶,在技术之外,可能更多的是要解决标准化高精度地图,以及法律和道德上的问题。
。
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