無人機和無人駕駛汽車何時普及？

最近，亞馬遜和DHL都展示了他們用于遞送包裹的無人駕駛飛行器，但我們估計還得需要一段時間才能看出這是真槍實戰(zhàn)還是市場宣傳的噱頭。不過其他的全自動無人駕駛飛機和無人駕駛汽車早就在一些試點項目中投入使用了，然而它們還需要克服一些技術(shù)難點，需要得到法律的認可，真正證明他們的益處，然后才能真正普及開來。

現(xiàn)在貨運無人機可能還不適合大面積部署，但在一些特殊情況下，無人機還是展示出了很大的優(yōu)勢，例如迅速遞送醫(yī)療用品。德國的Defi-Copter項目正嘗試通過自動控制的無人機向偏遠地區(qū)第一時間遞送用于急救的心臟除顫器，一架無人機的服務半徑可以達到10km，到達目的地后無人機將帶著降落傘的心臟除顫器拋下。無論是像Defi-Copter所用無人機的開發(fā)公司Height-Tech、Aibotix和Microdrones這些德國公司，還是像Linkall這樣的國內(nèi)創(chuàng)業(yè)公司，都早在幾年前就開始進行無人機研發(fā)了。無人機在快遞以外的領域也更早地投入了應用，例如航拍以及檢測風力發(fā)電機、橋梁或者輸電線纜，甚至在大型活動中對人群進行監(jiān)控。我們可以用300歐元就能從Parrot公司買到玩具無人機，或者也可以像DHL一樣花40 000歐元從Microdrones公司買一架md4-1000。專業(yè)無人機的高價格并非因為他們的飛行組件，而是由一些附加設備導致的，例如Microdrones md4-1000上通常加裝的設備，除了攝像頭以外，還包括熱成像鏡頭和氣體檢測組件。除了這些附加設備之外，各種無人機上的飛行組件并無太大區(qū)別，它們大都是由螺旋槳提供動力，并由一些傳感器協(xié)助控制，例如檢測無人機方向的陀螺儀和檢查與周圍障礙物距離的超聲波傳感器。這些傳感器收集的信息會交由機上的小型電腦進行處理，并對飛行做出控制。Parrot無人機上就搭載了1GHz ARM Cortex A8處理器和1GB的內(nèi)存。

無人機的控制方式基本上分為手動遙控和軟件自動控制兩種。Microdrones的無人機會根據(jù)Google的衛(wèi)星地圖或者無人機自身航拍的圖片來決定飛行線路。在POI-Orbit模塊的幫助下，它也可以自動圍繞某個物體盤旋，例如在風力發(fā)電機檢測中，無人機就可以環(huán)繞其中一個發(fā)電機拍下多個角度的照片。

美國交通部發(fā)言人表示，即使無人機能夠自動駕駛，但仍然需要將使用范圍限定在用戶的視線范圍之內(nèi)，以防發(fā)生事故。另外，無人機的飛行高度不得超過100m，無人機也不得進入私人領地。在這些規(guī)定范圍內(nèi)，私人可以自由使用無人機，而商業(yè)使用則需要各州航空管理局的批準。除了這些政策上的限制之外，快遞無人機還要解決一些應用上的問題，例如，收件人是否需要有特殊的無人機降落區(qū)？怎樣防止對無人機的攻擊以及對貨物的偷盜？亞馬遜和DHL都沒有給出答案，他們的快遞無人機現(xiàn)在也還只是一個技術(shù)試驗而已。

雷達、攝像頭操控汽車

自動駕駛無人機要避免被風卷走或者撞到樹上已經(jīng)是一項技術(shù)活兒了，但這跟全自動無人駕駛汽車比起來還是小巫見大巫。無人駕駛汽車所處的環(huán)境要復雜得多，有狹窄的街道、交通規(guī)則、交通信號燈和標識，還有一些非理性的行為和無法預測的生物。所以自動無人駕駛汽車的普及就更像科幻小說里面的場景了。如果全部交通都自動化，那么在理想狀態(tài)下，就再也不會出現(xiàn)堵車、交通事故和停車等難題，而且將會大大減輕交通造成的環(huán)境壓力，而人們的出行也將會更廉價、更便捷。

但這個設想離現(xiàn)實還有很長的一段距離，它所需的人工智能方面的提升并非可以一蹴而就的。幾十年前我們就開始朝著這個目標努力，80年代出現(xiàn)的防抱死系統(tǒng)（ABS）和牽引控制就是電子硬件對油門和剎車進行輔助操作的例子。后來還有車道偏離預警系統(tǒng)和倒車雷達，這些技術(shù)會在汽車偏離車道或者撞到障礙物之前發(fā)出聲音進行提醒。

幾乎所有的汽車廠商都在開發(fā)新技術(shù)，并對這些科技進行整合。寶馬和奧迪的某些車型能夠在堵車時自動駕駛，某些沃爾沃車型可以自動停車，只不過需要車主拿著智能手機站在停車位前。在新加坡，一輛自動無人駕駛的公共汽車已經(jīng)可以搭載8人以20km的時速行駛在1km長的固定路程上。這輛Induct Navia采用了光學雷達（LiDAR）進行導航，Google自動無人駕駛汽車也采用了相同的技術(shù)，福特近期也在開始對這項技術(shù)進行試驗和檢測。

光學雷達，顧名思義，就是以光束作為脈沖信號的雷達。Google自動無人駕駛汽車上的光學雷達同時發(fā)出64道激光光束，每秒進行上百萬次的測距工作，并以此繪制周圍環(huán)境的3D模型。由光學雷達得出的模型，再加上普通雷達、普通攝像頭和GPS系統(tǒng)，這些都是汽車自動駕駛行為的判斷依據(jù)。Google從2009年起便開始了自動無人駕駛汽車的測試，到目前為止，Google自動無人駕駛汽車已經(jīng)安全行駛了超過500 000km，并保持零事故的記錄。Google的目標是能夠在2018年推出商用自動無人駕駛汽車，Uber這家美國的出租車和豪華轎車出租服務創(chuàng)業(yè)公司，已經(jīng)聲明計劃將從Google購買2 500輛自動無人駕駛汽車了。

奔馳也對外展示了他們的自動無人駕駛汽車，配備了Intelligent Drive系統(tǒng)的奔馳S500在無人駕駛的情況下在從曼海姆到普福爾茨海姆的公路上行駛了100km。

Intelligent Drive系統(tǒng)綜合了奔馳已經(jīng)推出的Distronic Plus巡航定速系統(tǒng)和方向盤控制輔助系統(tǒng)以及已經(jīng)在E系和S系配置的Stop & Go Pilot交通堵塞自動駕駛功能。對周圍環(huán)境的分析由后視鏡前方的3D攝像頭、兩個普通攝像頭、幾個雷達測距設備、超聲波檢測器和紅外線熱感應攝像頭合作完成，他們?yōu)樾旭傊械钠囂峁┟啃r300GB/h的環(huán)境數(shù)據(jù)。汽車上的計算機根據(jù)這些數(shù)據(jù)做出是否閃避障礙物或者是否通過路口這樣的決定?，F(xiàn)在奔馳自動無人駕駛汽車的最高時速已經(jīng)達到了100km。車載計算機向一個特殊繪制的地圖進行每秒10次的數(shù)據(jù)同步，這個地圖的精度達到了100mm級別，并且記錄了所有交通信號燈的規(guī)律以及路上行人穿越道路的數(shù)據(jù)，這個地圖現(xiàn)在還只針對測試道路的區(qū)域，畢竟目前的衛(wèi)星地圖對于這種要求來說還是太不精確了。這樣的地圖是奔馳的自動駕駛技術(shù)投入使用的關(guān)鍵前提，但它也需要頻繁地進行更新來反映道路情況的變化，所以它也是自動無人駕駛汽車真正商用的一大瓶頸。

自動駕駛技術(shù)面對的另一個難題是交通信號燈的識別問題。在這方面，設備面對著和人類駕駛員面對的同樣問題：信號燈經(jīng)常以一個難以看見的角度出現(xiàn)，或者處在逆光之中。但識別并非是問題的全部，德國人工智能研究中心附屬機器人創(chuàng)新中心的負責人Frank Kirchner教授表示“問題的另一方面是將檢測識別出的對象放到環(huán)境中去怎么理解”，他的研究方向是為自動控制系統(tǒng)創(chuàng)建用于判斷并做出決定的模塊。人類可以很容易地將環(huán)境中的重要信息及噪音分離開來，然后靈活地進行反應，但這對計算機來說還是很困難的，尤其是面對環(huán)境中行為不可預測的行人和其他車輛時。奔馳的Car-to-X通訊系統(tǒng)，即不同車輛之間和車輛與智能基礎設施之間進行的通訊，可能是解決這一問題的一種方法。

1968年的相關(guān)法律有待修訂

Kirchner認為，自動無人駕駛汽車能在5年之后上路，起碼會出現(xiàn)在環(huán)境更簡單的可預測的高速公路上，Kirchner預測的時間和汽車業(yè)界同仁的共識并沒有太大差別。奔馳也預計他們的自動無人駕駛汽車將在2020年左右商業(yè)化。然而在英國倫敦80km外的小城米爾頓凱恩斯，2015年就將啟動20輛自動無人駕駛汽車的公共交通實驗，如果實驗順利的話，那么到2017年，在米爾頓凱恩斯城道路上運行的公共自動無人駕駛汽車將達到100輛。

然而自動無人駕駛汽車的普及還受一些法律因素的制約。聯(lián)合國經(jīng)濟及社會理事會于1968年在維也納舉行的道路交通會議上簽訂的協(xié)議第八條規(guī)定，駕駛員必須能夠在任何時刻控制自己的交通工具（中國并未參與會議或簽訂條約）。所以像自動車距控制和奔馳的Stop & Go系統(tǒng)這樣的輔助系統(tǒng)都必須能夠隨時被駕駛員關(guān)閉。歐盟關(guān)于交通工具控制系統(tǒng)的條例直接禁止了不受駕駛員控制的控制系統(tǒng)。無人駕駛汽車的廠商都非常希望這些過去制定的法律條款能夠被修訂。奔馳預計3、4年之內(nèi)這些條款的修訂工作就會被提上日程。但即使在新條款下，汽車也配備了像飛機一樣的記錄所有攝像頭和傳感器數(shù)據(jù)的黑匣子，然而如果汽車出了事故，面對黑匣子中的數(shù)據(jù)，我們?nèi)匀徊荒艽_定到底是汽車廠商還是駕駛員應該對事故負責任。endprint