無人汽車陣營(yíng)中，谷歌的研究和探索應(yīng)該是最為深入和先進(jìn)的。讓一輛車實(shí)現(xiàn)完全無人的在城市道路上行駛確實(shí)是件很難的事。但與很多人對(duì)無人汽車“還只能在實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地和特殊路況下進(jìn)行測(cè)試和調(diào)試”不同，其實(shí)谷歌的無人車Google Car已經(jīng)具備了相當(dāng)程度的實(shí)用價(jià)值。今天就讓我們看看Google Car的詳細(xì)工作原理，看看它到底靠不靠譜。

　　Google Car“不是一輛車”

　　首先有一點(diǎn)是需要說明的：Google Car雖然外形是一輛汽車，其行使的也是汽車的功能，但Google Car更應(yīng)該算是一個(gè)機(jī)器人。對(duì)Google Car的研究也基本不是在汽車行業(yè)的領(lǐng)域，而是在機(jī)器人領(lǐng)域來進(jìn)行的。因?yàn)閷?duì)“汽車”的部分來說，如傳動(dòng)裝置、使用燃料等方面。Google Car的構(gòu)造與普通的有人駕駛汽車幾乎沒有任何不同，Google Car與有人駕駛汽車最大的不同在于它能夠自主探明周圍的環(huán)境并智能的做出反應(yīng)，以達(dá)到最終到達(dá)目的地的使命。這句話里的關(guān)鍵就在于“智能”二字。將這個(gè) 區(qū)別梳理清楚，就能發(fā)現(xiàn)從本質(zhì)上來說，Google Car是一個(gè)能夠?qū)⒛闼偷侥康牡氐闹悄軝C(jī)器人。而不只是單純的一輛車。

　　Google Car

　　既然是智能機(jī)器人，Google Car會(huì)需要一雙能看的眼睛和一個(gè)能思考的大腦。而這些就由車上眾多的精密測(cè)量?jī)x器和強(qiáng)大的處理器來完成了：

　　Velodyne 64-beam laser

　　Google Car上最重要也是最貴的器件就是頭頂?shù)倪@臺(tái)VelodyneLidar公司生產(chǎn)的HDL-64E 64線激光發(fā)射器了。它可以一邊旋轉(zhuǎn)一邊不間斷的發(fā)射64束最遠(yuǎn)射程可達(dá)120米的激光束，并接收反射回來的光束，依據(jù)返回時(shí)間的差別計(jì)算出物體與汽車之 間的距離。從而繪制出汽車周圍實(shí)時(shí)的3D地形圖。并且因?yàn)楣馐浅Ｃ芗⑶宜⑿骂l率非?？欤C合探測(cè)數(shù)據(jù)后還可以判斷出物體的形狀、大小和大致的運(yùn)動(dòng)軌 跡，以此作為接下來行動(dòng)的判斷依據(jù)之一。HDL-64E的性能非常強(qiáng)大。每秒可以給Google Car的處理器提供130萬組數(shù)據(jù)，這可以保證提供給Google Car處理器的信息幾乎是實(shí)時(shí)的。當(dāng)然這也對(duì)處理器提出了更高的要求，這里暫且按下不表。下圖就是在HDL-64E的運(yùn)作下Google Car看到的世界：

　　Google Car眼中的世界，這是未經(jīng)處理器處理過的原始數(shù)據(jù)樣貌

　　Google Car會(huì)將收集到的數(shù)據(jù)與車體內(nèi)置的谷歌地圖已有的信息進(jìn)行整合，從而判斷出相當(dāng)精確的四周的狀況，為做出反應(yīng)打下良好基礎(chǔ)。

　　GPS和攝像頭

　　理論上HDL-64E已經(jīng)足以確定汽車的位置了。但在環(huán)境復(fù)雜的道路上，駕駛者和行人的安全都需要多重保障。因此谷歌給Google Car配了更直觀的眼睛：攝像頭。Google Car有一對(duì)向前的攝像頭，其之間有著一定的距離。從兩個(gè)攝像頭傳回的畫面的視差就像人的兩只眼睛一樣，可以幫助車輛判斷自己的位置、行進(jìn)的速度等信息。 Google Car的車胎輪轂上同樣帶有位置傳感器，用于探測(cè)車輪轉(zhuǎn)動(dòng)，也能幫助車輛進(jìn)行定位。再同GPS得出的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合。數(shù)組數(shù)據(jù)共同保證車輛定位的準(zhǔn)確性。

　　另外，攝像頭還可以辨識(shí)出路上出現(xiàn)的交通標(biāo)志和信號(hào)燈等物體，以保證自身的運(yùn)行會(huì)嚴(yán)格遵守交通規(guī)則。這點(diǎn)是激光發(fā)射器很難辦到的。

　　信號(hào)燈、斑馬線、行車線、限速標(biāo)識(shí)……交通標(biāo)示無處不在，它們是道路安全的保證。

　　車載雷達(dá)

　　HDL-64E是有一定判斷物體運(yùn)動(dòng)軌跡和速度的能力的。但其獲得的數(shù)據(jù)畢竟不實(shí)時(shí)，并且

　　要將其與車輛自身的速度結(jié)合，計(jì)算出兩者的相對(duì)運(yùn)行速度，還需要許多額外的計(jì)算量。因此谷歌為車輛前后都配備了車載雷達(dá)，它們可以很精確的測(cè)出前后車輛與Google Car的相對(duì)速度，以此判斷接下來的車速該如何變化。

　　車前的雷達(dá)

　　處理器

　　以上所有傳感器的數(shù)據(jù)都會(huì)匯集起來并傳輸給位于汽車右后方的中央處理器進(jìn)行處理，由于所有數(shù)據(jù)都是實(shí)時(shí)的，因此流量異常龐大（可達(dá)到1GB每 秒）。因此Google Car的車在計(jì)算機(jī)的性能也是非常強(qiáng)的。處理器會(huì)參照各傳感器提供過來的數(shù)據(jù)，并繪制出一份最終的周邊環(huán)境地形圖。它會(huì)將所有對(duì)其意義不同的物體用不同的 顏色標(biāo)示出來。如粉色代表暫時(shí)不會(huì)與行進(jìn)路線相交的物體，綠色代表已經(jīng)阻擋在行進(jìn)路線上的物體等。然后車內(nèi)的程序，或者說AI就會(huì)對(duì)路況作出判斷，隨時(shí)根 據(jù)道路情況決定汽車下一步的行動(dòng)。

　　經(jīng)過車載處理器處理后的世界的樣子

　　Google Car的AI已經(jīng)具有相當(dāng)程度的道路智能，規(guī)劃目的地路線這樣的小事早已不值一提，在遇到一些臨時(shí)或者突發(fā)的事件的時(shí)候Google Car也能及時(shí)作出合適的反應(yīng)：比如在交通燈變綠色的時(shí)候，汽車開始拐彎，但這時(shí)有路人從前面走過，這時(shí)Google Car將會(huì)讓路。另一個(gè)例子是，在通過沒有紅綠燈的十字路口的時(shí)候，它會(huì)根據(jù)大家通用的守則讓其它車先過，如果其它車輛沒有反應(yīng)，它在通過路口之前將先往 前行進(jìn)一點(diǎn)，以表明自己的意圖。

　　結(jié)語

　　了解了谷歌為保護(hù)道路安全設(shè)置的諸多保險(xiǎn)措施、完善的檢測(cè)和判斷機(jī)制，再結(jié)合Google Car的表現(xiàn)，我們很有理由相信無人駕駛汽車在不遠(yuǎn)的將來就將大面積替代有人駕駛的車輛。事實(shí)上，早在2012年，美國(guó)內(nèi)華達(dá)州機(jī)動(dòng)車輛管理局就已經(jīng)為 Google Car頒發(fā)了美國(guó)首個(gè)“自動(dòng)駕駛”汽車的車牌。使得Google Car可以合法上路，盡管該法規(guī)同時(shí)規(guī)定該車上路時(shí)車上必須至少有2人在監(jiān)視車輛的運(yùn)行狀況。但這更多只是因?yàn)榧夹g(shù)暫時(shí)的不成熟而做出的一個(gè)臨時(shí)的限制條款。我們有理由相信，不會(huì)分神、疲勞、能隨時(shí)兼顧周圍所有狀況的車載AI的駕駛能力終有一天會(huì)超過人類駕駛員。