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无人驾驶汽车上路,准备好了么?


2015-04-09

  法律、标准之外,相对完善的道路路况获取和道路特征标识设施也至关重要。

  
   “靠在座椅上,放开方向盘,脚也不用再管刹车、油门,放心地打手机或与车上其他人聊天吧,汽车会自动把你送到目的地。”这些原本只会存在于科幻电影与实验室中的场景,很快就会在路面上出现了。近日,由谷歌公司研发的无人驾驶汽车已经正式拿到了牌照。此牌照是由美国内华达州车辆管理局发放的,内华达州因此成为美国首个批准无人驾驶汽车合法上路的州。
  无人驾驶汽车向我们驶来
  在这项生效的法案中,内华达州向测试无人驾驶汽车的厂商制定了“牌照程序”,并规定车主需要缴纳100万到300万美元的保险债券。与此同时,美国加州、亚利桑那州、佛罗里达州、夏威夷和俄亥拉荷马州也在考虑实施同样的法案。
   其实除美国之外,也有多个国家正在积极酝酿让无人驾驶汽车早日上路。在德国,柏林自由大学的研发团队考虑用一个关闭的机场来测试无人驾驶汽车。他们已获得许可,在必要的时候可以让无人驾驶汽车开到柏林街道上。而英国牛津大学正在与日本日产公司合作,计划将日产公司的全电动汽车“聆风(Leaf)”升级为无人驾驶汽车。
   在我国,已有无人驾驶汽车上路的成功经验。去年,国防科技大学自主研制的红旗HQ3无人驾驶汽车,完成了从长沙到武汉286公里的高速全程无人驾驶试验,创造了我国自主研制的无人车在复杂交通状况下行驶的新纪录。
   据介绍,红旗HQ3行驶中,踩油门、刹车、转向、变道和超车等,都是由计算机系统控制的。研究人员只给系统设定了一个最高时速110公里,此后怎么开、开多快都由电子系统控制。尽管为了确保安全以及不太令人奇怪,司机位置上坐着监督员,但是他扮演的角色只是乘客。
  完全智能化的汽车
   尽管很少有人真正体验过无人驾驶汽车,但是说起它的“大家长”――智能汽车,爱车一族却并不陌生。重庆市科学技术研究院智能驾驶与车联网实验室韩鹏主任表示,无人驾驶汽车代表智能汽车发展的最高水平,目前很多高端车都有智能系统。
   他告诉记者,现在一些高端车上装备的自适应巡航系统就是智能系统的一部分。在设定车速之后,系统可以利用多种传感器得到前车和两侧车道线的确切位置,如果发现车距过近或车道线偏离,系统就会自动控制发动机和制动系统来降低车速保持安全车距,或者通过电子助力来纠正车辆的方向,让车辆正常行驶。
   这种自适应巡航系统实现了一定程度的智能化,而无人驾驶汽车,则是完全智能化汽车。以谷歌公司研发的无人驾驶汽车为例,它们配备激光测距仪、雷达和光学摄像机,以便准确传递汽车周围实时环境的变化情况。通过这些设备,无人驾驶汽车知道何处有红绿灯和路标,也能辨别出运动的物体是动物、人、自行车、摩托车还是卡车。
   下一步,谷歌团队还将研究如何让机器人视觉系统提供周围环境的放大图片。这样,就可以使无人驾驶汽车更好更快地适应不断变化的道路环境、光线情况甚至季节更替。
  无人驾驶汽车:看起来很美
   据统计,目前全球每年约有120万人死于人为的交通事故,其中大部分是由司机疲劳、注意力不集中造成的。而无人驾驶汽车,有效避免了司机由于行为异常引发的事故。
   此外,无人驾驶汽车的反应灵敏度也大大优于人类司机。当遇到紧急情况需要刹车时,机器的反应速度可以达到40毫秒,而人类最快也要500毫秒。
   未来,研究人员还会尝试让无人驾驶汽车具备“防患于未然”的能力,识别出“危险的苗头”。这些“危险的苗头”包括路面上强烈的太阳光反射、卡车上落下会使传感器失灵的物体,或者仅仅是汽车爆胎。
   安全性提升的同时,它也有助于缓解交通拥堵,实现智能交通。韩鹏介绍,交通拥堵,很多时候并非是单纯车多造成的,它与司机的驾驶行为有很大关系,比如抢道、并道、不按交通规则行驶等。而无人驾驶汽车可和城市交通指挥中心联网,选择最优的路线,有效避免塞车。
   不过,无人驾驶汽车也有局限性。“它的智能是人造的,在复杂环境下做判断的能力比不上人本身的智能。”北京交通大学智能系统与安全技术研究中心贾利民主任说,“车载电子系统出故障是必然的,因此对无人驾驶汽车的运行状态、环境状态获取与识别、运行控制及控制执行机构的故障导向安全性能要求很高”。
  无人驾驶汽车推广还有多远?
   尽管中外都有多个无人驾驶汽车成功行驶的例子,但要像内华达州那样批准其上路可能还很遥远。其实,即使是在美国,根据美国通用汽车公司的估计,为无人驾驶汽车制定的技术标准或许要到2020年才能完成。这就意味着这类汽车要大量上市,恐怕还要等几年。
   如果没有相关标准和法律,一旦出现事故,软件制造商、传感器制造商的责任可能会被低估。“如何界定无人驾驶汽车事故责任的主体,违反交通法规的责任由谁负,这些都是需要解决的问题。如果法律法规不健全,即使技术上没有障碍,也无法推广”,贾利民说。
   法律、标准之外,相对完善的道路路况获取和道路特征标识设施也至关重要。贾利民表示,路况获取设施需要与无人驾驶汽车的车载电子设备进行信息交互,为其进行判断和控制决策提供信息。
   比如,在平交交叉路口,路况获取设施需识别机动车流与人行流,再向车载系统传送可识别的路况和交通流信息,车载控制系统据此形成控制决策,并通过控制执行机构改变或保持汽车运动状态。其实,这也正是智能交通发展的方向:车路协同技术。
  表面看来,法律和路况设施问题是制约我国无人驾驶汽车上路的因素。其实,还有更深层的原因。贾利民表示,交通与文化、国情、地域性密切相关。我国道路交通状况是世界上最复杂的。因此在美国可以上路的无人驾驶汽车,绝不意味着适合中国的国情。距离民用或商用无人驾驶汽车的规模化应用,我国还有很长长的路要走。

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