技術最成熟的谷歌無人駕駛車咋就被撞了？

11年前，谷歌著手展開無人駕駛這一「未來」項目，路測7年來毫不吝嗇大量的投入。從商業化的角度來說，谷歌無人駕駛車確實是一個失敗的產品。但它卻是業內公認的迄今為止最成熟的無人駕駛汽車，其技術顛覆性足讓傳統汽車從業人員「倒吸一口冷氣」。最近，山景城菲利斯大道上發生了一起車禍，一輛闖紅燈的貨車撞毀了正在穿過十字路口的谷歌自動駕駛車。重新把穿梭於人類駕駛車之中的它拉回人們的視野之中。

最初，谷歌僅在量產車上進行改造，使用自動駕駛套件，包括硬體和軟體兩個部分。硬體上加裝激光測距儀、超聲波感測器和視距儀。再通過軟體把各個零部件集成為一個系統，實現自動駕駛。

激光雷達和雷達一樣同屬感應技術，用激光脈衝來探測周邊物體。憑藉更高解析度的數據收集優勢，成為了大多數自動駕駛系統的首選。先不說它有多牛，近期被自動駕駛事故「纏身」的特斯拉向谷歌「偷師」的就是這個玩意兒。

谷歌無人駕駛車搭載了Velodyne 公司出品的 HDL-64E 激光雷達，每秒能完成對視場中 220萬個數據點的掃描，同時還能完成對120米範圍內物體的定位，精度可達厘米級。但這樣一個感測器的重量達到了 13千克 ，單價更是高達 8 萬美元，約合53萬人民幣，相當於一部特斯拉，因此也並非一輛普通量產車能夠負擔得起的。

在車載控制系統里，存儲有事先採集的相當精確的3D電子地形圖，激光雷達生成的3D圖像數據通過網線傳給車載控制系統，和預裝的地形圖進行匹配，便能精確地確定車輛位置了，同時差異的部分會被當做可能的移動目標重點關注。谷歌的這一定位策略可以說是顛覆性的。

電驅動和常規動力控制沒有區別，在方向和剎車一樣的前提下，扭矩的控制更加簡單和精確，方便無人駕駛汽車的測試。谷歌自動駕駛車上的車載控制器，類似於目前每輛車上都有的發動機控制器ECU（Engine Control Unit），為了保證能在行駛的情況下快速處理多個雷達輸入的海量數據，自然得擁有一個相當強大的CPU。

自動駕駛的感測器集中在車頂部，旨在擴大探測的範圍。車頂部有意圓潤化，更有助於周圍下方的探測。但即使是這樣，車輛底部還是會形成一個無法測量的圓形區域，裝在後車輪附近的超聲波雷達和平時我們車上倒車雷達無異，可以用於測量非常近的距離，多項技術之間相互彌補，才能應對車輛行駛中的各種狀況。

除了激光雷達，谷歌「原生」無人駕駛汽車採用的都是汽車業界比較成熟的感測器，都可以找到實際生活中應用的技術。在保險杠的的4個角上，谷歌裝了4個雷達，用於測量車輛周圍物體的距離，以及移動的速度，它們和自適應巡航ACC（Adaptive CruiseControl）類似，設定好車速，由系統接管油門和剎車，跟隨前車提高或者降低車速，雙手把握方向盤，雙腳得到解放。

目前，通過計算機視覺技術（Computer Vision）已經能夠做到識別紅綠燈，交通指示牌，各種的限速、單行道、雙行道和人行道標示，其他車輛和行人等。但是目前的交通系統是以人類為中心建立的一種高容錯度系統，人的行駛動機遠比機器處理來得複雜得多，即使不是自動駕駛車，會出現文章開頭出現的那種狀況。

車內還設有一個很大的紅色的按鈕，用於當測試員發現危險時按下及時中斷測試。如果處於司機的駕駛中，數據中心還會通過揚聲器給出「接近十字路口」、「小心行人」等女聲語音提醒。

為幫助汽車精確測量汽車的各種位置數據，車內還裝備一些高精度的設備，比如說高度計、陀螺儀和視距儀。一般來說，GPS無法識別上沒上立交橋的，而陀螺儀卻可測出車子是否向上移動了，從而能讓導航軟體及時的修改導航路線。

在未來相當長的一段時間內，還會是人和自動駕駛車共存的狀態，人機之間的關係仍然是互相補充，發現彼此的Bug。在這個階段，應把輔助駕駛技術做為一種備份系統，用於補救人為的失誤，而不是讓人去彌補機器的錯誤。

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