驾驶机器人：自动驾驶的另一种途径？

一直以来，我们关注的自动驾驶或无人驾驶大多是对车本身进行「智能化」改造。最主要在汽车内部装上一颗强大的「车脑」，配合外部传感器以及无线网络让汽车进化成智能终端。

不过上周 GeekCar 到北航交通学院，他们课题组里的「驾驶机器人」给了我关于自动驾驶解决方案的新的思考。

利用一个机器人，或许就能代替人，实现对目前普通汽车的控制。那样也算是「自动驾驶」了。

在和负责该项目的老师交流中得知，他们研究驾驶机器人的原因，是由于最开始承担了一项国家课题——主要研究和测试道路的性能。利用 2.3 公里的环形路面，对道路进行长时间的测试，直至跑坏道路。

如果依赖驾驶员来进行测试，工作量大且枯燥，甚至还会有一定的危险性。于是他们就想到利用「机器人」来操控汽车，进行道路测试。

北航的「驾驶机器人」已经进行了几年时间的研发，目前正在进行驾驶机器人二代（Robot Driver V2）的开发。

Robot Driver V2 的系统器件总成包括以下三个部分。

机械执行机构：改善换档机械手，满足手动和自动换档需求；开发点火控制机械手，实现自动点火控制。（这部分相当于驾驶员的手和脚。）

环境感知：在车道线识别基础上，开发道路标识和标线的识别；开发交通信号灯的识别。（这部分则相当于驾驶员的眼睛、耳朵等感官。）

车辆控制：提高车辆自动驾驶速度 > 40km/h，在高速下实现循线、跟车和超车的稳定性控制；实现远程驾驶控制，开发脑控制接口，初步实现脑控制的基本功能开发。

驾驶机器人的应用场景其实还是非常广：实验室里对于车辆及控制相关的在环仿真；封闭试车场里对于整车性能的测试，包括 ABS 试验、耐久性测试、防侧翻测试；开放道路的高等级测试（类似于目前谷歌小车在山景城路面的驾驶），包括了自动车道保持、自动换道、自动超车、自动跟车、紧急避撞、车路协同等自动驾驶的一系列「分解动作」。

和车辆自身配备无人驾驶系统相比，这种驾驶机器人也有自己独特的优势。可以适用于所有车型（小车、客车、货车等），方便分离和安装，可调整性高，适应性广泛。

让我们来看看驾驶机器人有哪些潜在的应用场景。

驾驶机器人可以用于整车厂对产品的各种性能测试上，而不用对车本身的软硬件进行大改动。因为适用性广泛，所以可以成为汽车厂测试的标配。

这种驾驶机器人能够「普及」的场所，首先是线路较为固定且较为封闭的地方，比如城市里的快速公交（BRT）。这种方式与改造道路（安装地磁）或是定制生产无人驾驶功能的汽车相比，技术上更容易且成本低。

其实英国、法国等国家已经有类似的 Robot Driver 的研发，不过动辄几百万的成本很难让产品商业化。北航团队的驾驶机器人将会在执行、控制、感知几个方面来控制成本，比如 50 万左右的控制系统、1 万左右的 GPS 以及几千左右的摄像头，他们还会进行数据采集和分析利用。

「驾驶机器人」或许对于未来自动驾驶的发展是另外一种启发。它能够独立于车本身，更好地赋予不同年代不同品牌的汽车「自动驾驶」的本领。

试想想，如果驾驶机器人和家政机器人、医疗机器人等等的功能结合起来，各种功能集于一身，这样的「超级机器人」或许才是未来的方向。有了这样的全能型机器人，汽车这种硬件本身就没有太大必要变为自动驾驶汽车了。

未来驾驶机器人能否占据主导，我们还不能确定。不管怎样，它至少是自动驾驶的一种可行性方案。

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