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一个身怀绝学一个广交豪杰 谷歌/百度各流派自动驾驶技术分析

http://www.newenergy.hc360.com2018年11月12日10:46 来源: 电动知士T|T

    有人的地方,就有江湖。提起自动驾驶,很多人最先想到的就是谷歌。这也难怪,作为一个钻研自动驾驶已达九年的企业,其成绩很难不被人们所铭记。而同为搜索引擎起家的百度,也在几年前就开始自动驾驶的研究,在去年更是成立了“Apollo”自动驾驶开放平台。

    同处自动驾驶这一江湖,高手相遇难免争个高低,那么他们二者的“功力”孰高孰低?所属“流派”又有何异同?看完下文,你或心有定论。

    

    

    谷歌——身怀绝学的先行者

    

    

    时间放到现在,谈论起谷歌的自动驾驶我们往往以waymo代指。waymo是谷歌将自动驾驶汽车项目拆分独立后新成立的子公司,它被赋予专注于研发自动驾驶技术的使命。而继承了谷歌衣钵的它自然也是不负众望,已经基本实现了高级自动驾驶,就像下图:

    waymo无人车演示

    可以看到,waymo的无人车已经可以正常载客行驶了,道路上的汽车、自行车甚至路边的房屋树木均可以正常识别。那么,waymo是怎么做到的呢?与任何系统性工程一样,都是基于硬件和软件二者的配合。

    首先在硬件上,waymo无人车由三大系统组成:其一,车辆及其控制系统;其二,环境感知系统;其三,信息处理系统。简单来说,车辆在无人驾驶中通过环境感知系统来采集行车环境,再将数据交由信息处理系统进行处理,随后再对车辆进行控制。

    

    

    无人车之眼——环境感知系统

    

    

    实时的环境信息对于自动驾驶非常重要,为了满足需求,Waymo开发了一系列传感器,让自动驾驶汽车无论是在白天还是夜晚,都能实行全方位且大面积地感知环境。

waymo无人车的环境感知系统

    由上图可以看出,waymo的环境感知系统主要由LiDAR(激光雷达)系统、视觉(照相机)系统、雷达系统、以及补充传感器等组成。其中,LiDAR通过360°快速激光测距来对环境进行初步感知,它可以分辨物体的距离、速度以及大致形状,但会被雨雪和车体所遮挡;视觉系统用于观察世界和色彩,它同样拥有360°视野,虽然探测距离不如LiDAR远,但它可识别物体的具体种类和颜色,比如红绿灯。

waymo无人车顶上的LiDAR

    雷达系统使用波长来感知物体和运动,这些波长能够在诸如雨滴等物体的周围进行传播,从而可以让雷达在雨、雾、雪天气中都发挥效果。Waymo的雷达系统具有连续的360°视野,可以跟踪车辆的前后方和两侧过路车辆的行驶速度。此外,waymo还有一些额外的传感器,包括音频检测系统,该系统可以听到数百英尺远的警车和紧急车辆发出的警报声,以及GPS,它可以补充车辆对其地理位置的了解。

waymo无人车四周的雷达

    这种多层传感器套件可以无缝协同工作,绘制出整个视野的3D图像,并显示动态和静态物体,包括行人、自行车、来往车辆、交通指示灯、建筑物和其他道路特征。这些信息,最终都会汇总交由整车的控制中枢——信息处理系统。

    

    

    无人车之脑——信息处理系统

    

    

    这套系统应该很容易理解,它负责接收环境信息,对环境中的物体进行测算,以估算它们的速度、方向和加速度并进行行为预测,之后再根据此结果对车辆控制系统发出指令。

    而这套系统实际上就是无人车的软件系统。waymo通过数年的开发,赋予了该系统三个主要功能:感知、行为预测和规划。

    所谓“感知”,实际上是指从Waymo的传感器获取无数细节,并将它们变成一个实时视图。这可以让车辆区分行人、骑自行车者、摩托车手、车辆和其他物体等等。它也能区分诸如传输信号之类的静态物体的颜色。从而可以了解周围车辆的情况——无论交通灯是绿色的,车辆是否亮起,车道是否被阻挡。

感知系统的环境建模

    行为预测则被用来对道路的每个对象的意图进行建模、预测和理解。打个比方:在电脑看来行人、骑自行车者、摩托车手可能看起来相似,但在行为上则有很大差异。行人可能比骑自行车者、摩托车手速度都要慢,但都有可能突然转向。

    至于规划,则是根据上面两个程序中收集到的所有信息,并为车辆绘制好路径。这一环节又会涉及到自动驾驶技术中的另一个重点——高精度地图,精确到路肩有多高、红绿灯有几个、路牌在什么位置等等。

高精度地图

    以上三者相结合,就成为了waymo无人车的控制中枢,而它所发出的指令则会最终交给车辆及其控制系统来执行。

    百度——广交豪杰的后起之秀

    谷歌在自动驾驶的研发上更偏向于产品的打造,软件硬件均自主研发,这一点在他们今年的动作上也可以看出:Waymo在前段时间向FCA订购6.2万台克莱斯勒太平洋车型,以用于自动驾驶商业化运营。而百度呢,我们至今仍难以寻找到百度无人车的详细信息,甚至连百度无人车具体的外观、车型和方案都不得而知。

疑似百度无人车

疑似百度无人车

    这是因为,百度走的是与谷歌不同的路子:谷歌“闭门造车”,技术垄断,着重打造“爆款”;而百度呢,则是广交豪杰,创立了Apollo平台,算法对制造商免费开放,同时也和戴姆勒、福特、英伟达等百家公司合作,来获得硬件上的支持,试图打造一个开放的无人车生态。

百度apollo

    也就是说,谷歌想要成为无人车中的苹果,而百度却又想打造无人车中的“安卓”。这一点我们也可以从去年的《自动驾驶脱离报告》(根据相关法律法规,获得允许在加州测试自动驾驶汽车的公司,必须每年披露司机控制汽车的次数。)中得到答案:Waymo无人车每千英里的“脱离”次数仅有0.18次,而百度的这一数值为22.06。

图片来自雷锋网新智驾

    百度生态的杀手锏——地图和AI

    

    

    很显然,谷歌在无人驾驶技术上已经处于领先地位,那么百度又是哪来的勇气要做生态呢?答案之一就是前文提到过的——高精度地图。

    我们已经知道,自动驾驶想要实现必须要有高精度地图的辅助,而国内主流的地图供应商只有两个:百度和高德。百度及其子公司长地万方是国内最大的地图供应商之一,而高德或者说阿里系又没有表现出强烈要做自动驾驶的意愿。如此一来,任何想要在国内涉及自动驾驶的企业都免不了要经过百度这一手。

百度高精度地图

    同时,百度在AI(人工智能)方面的研究在国内可以称得上领先了,而AI在自动驾驶中的环境感知、行为预测和规划上都有着非常大的作用,而百度却恰恰将这一部分算法公开于Apollo平台,这意味着任何加入这一平台的企业都可以使用百度的AI算法,在研发成本上将有极大的节约。如此一来,那些想要在国内做自动驾驶的企业们,或许已经没有理由不加入百度的Apollo了。

百度apollo

    由此看来,虽然看似在自动驾驶技术上百度相比谷歌不占优,但是由于二者的侧重点不同,百度和谷歌究竟谁将称霸无人车市场,或许只有时间才能给我们答案了,毕竟乱拳,还能打死老师傅呢。

责任编辑:刘婷婷

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