在未来的无人驾驶时代，我们的隐私怎么办？
「2030 年，新车中 15％可能为完全自动驾驶」，这样的结论出自于麦肯锡关于汽车革命趋势的预测报告。 虽然有很多人怀疑无人驾驶的可靠性，但起码在政府层面，对无人驾驶是持开放态度的。比如美国的加州、内华达州、密歇根州等地就立法，承认了无人驾驶车上路的合法性。 目前，能够实现完全无人驾驶的汽车主要依靠激光雷达、摄像头、高精度地图，来不断检测周围 3D 环境，包括街道、其他车辆、行人。未来无人驾驶车多起来，还会涉及到车与车之间的通信（V2V）。 「 无人管」 的个人隐私 一样全新事物的出现，总会带来之前我们意想不到的问题。这些无人驾驶汽车收集到的数据，会不会损害人们的隐私？关于汽车用户隐私这件事，我们可以先回顾一下通用安吉星事件。 在 2011 年，通用承认即使是在用户退出安吉星服务时，安吉星系统也会自动收集用户信息，包括车辆速度、位置和安全带状态。系统静默状态下收集信息也就算了，关键是通用会把这些信息卖给市场资讯公司、保险机构，甚至是相关的执法部门。 对于很多人来说，仅仅是 GPS 信息就让他们觉得隐私被侵犯了。而无人驾驶车又会不间断扫描周围环境，它所掌握的数据又上升了一个量级。 目前，美国正在起草相关法规，规定这些信息共享是合法的，并且是「 正常需要」。这些法规虽然是为了减少交通事故，但是很少明确规定这些厂商是否有权「 记录」 或者「 出售」 这些敏感信息。 所以虽然在美国无人驾驶技术得到了不少政府资助，但在法规层面缺失了相关法规来确保这些数据不被「 滥用」。 未来的汽车与用户隐私 作为网民的你，一定听说过「 人肉」 这个词。网络时代，一个人还真的很难完全隐藏自己。汽车联网了，隐私问题就更严重了，你什么时候去过哪，没准别人都知道。说到前面提到的无人驾驶与用户隐私，让我联想到 CES 上的两件事。 通用正在和 Mobileye 合作，想把 ADAS 中的影像系统和安吉星系统结合起来，不断收集车辆周边地图数据。经过安吉星上传之后，通用再会用专门的地图数据处理手段，把这些粗糙的数据加工成可应用于自动驾驶的高精度地图。 丰田搞了「自动云端空间信息生成技术」，加上每辆车的摄像头、GPS，也是把每辆车都变成了地图测绘车。收集到数据后，丰田也会进行相应处理。丰田方面表示，这种测绘方法在直路上的地图精度可以达到 5 厘米。 利用群众的力量「 众包」 地图，看似很美好。但回到我们前面说的，这难免让人开始考虑用户隐私的问题。收集这些数据时，用户知道吗？相关的法律和监管，应该还处于缺失状态。当然，也不排除技术倒逼法律进步的可能。 在国内，我们倒不用担心这个问题的，因为涉及「 测绘资质」 的问题。但我们更应该考虑的，是地图 App 和车内智能硬件所产生的数据归属问题。 「 隐私」 与「 免费服务」 是相对矛盾的，我们又想获得最好的服务，又不想泄露隐私。 对于地图 App 来说，每位驾车用户可能都是实时路况的贡献者，也是受益者。在安装初始的「 用户需知」 里，就已经告知会采集位置信息，当你点下「 同意」 后，一切合情合理。但对于智能硬件来说，情况就复杂多了，数据收集更加隐蔽，用户很难察觉（比如之前通用的安吉星事件）。 如果说互联网时代人人没有隐私，别人可以知道你是谁；但在车联网时代和未来的自动驾驶、无人驾驶时代，别人可以知道你去了哪。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
一群学生，造了一辆百公里加速 3 秒的无人驾驶赛车
「 百公里加速 3 秒」、「 无人驾驶」，听起来还真有点小激动。但更重要的是，这是一群学生造出来的一辆车。 这是全国第一辆无人驾驶赛车，由北京理工大学无人赛车队打造。他们之所以做这个，是为了参加今年 8 月份的「 德国大学生方程式」 无人车组的比赛。 提前要明确一点，这辆车只是「 原理验证车」，可以算是前期试水，很多设计并不完善。在今年 3 月，他们会开始造一辆尺寸更大的无人车，偏向于军工使用。 如何做到无人驾驶？ 首先来说说这辆车的机械配置，车队的人说百公里加速做到了 3 秒。这辆车的车身由「 银鲨二代」 改装而来，银鲨二代是北理工在 2013 年设计出的电动赛车。 动力方面是轮边驱动双电机设计，使用了斯洛文尼亚的 Emrax207 电机，峰值功率 80 千瓦，重 8 公斤；电池采用了磷酸铁锂的单体电池，安装位置就在驾驶位两侧；电机控制器来自于德国 Unitic 公司，安装位置在防滚架下方。 之后就是传动结构了，他们拆除了赛车原有的油门和刹车踏板、方向盘等机构，取而代之的分别是制动舵机和对应用的减速器，以及转向舵机。 机械条件能够胜任无人驾驶后，接下来要进行的就是一系列电子化改造。 环境感知方面，使用了双目摄像头用于行人侦测、避障这样的局部路线规划。另外，他们还打算用 Velodyne 的 16 线激光雷达，处于调试阶段，尚未上车。 全局路线规划依靠 GPS 系统，在车前方和后方安装了各安装了 GPS 天线。由于赛道并不大，定位稍有差池就冲出赛道了，所以特别介绍一下他们的定位方案，主要就是「GPS 差分原理」。 他们在赛道周围布置了 GPS 基准站（精确位置已知），之后会得出基准站到卫星的「 改正数」，基准站会把这个数据实时发送给车辆。车辆会同时接受卫星信号和基站信号，经过处理后就会得到非常高精度的定位。目前，北理工这辆车的定位精度是「1 厘米」，可以满足赛道使用了。 有了环境感知设备后，就需要有个「 大脑」 来思考和控制车辆了。 在右侧电池箱上的是车辆底层控制器，用来控制车辆速度、转向动作；另外还有一个顶层控制器，接入了 GPS 和摄像头等数据，需要计算量很大的工作站才能完成，相当于一个「 决策层」。在左侧电池箱上的是无线数据通讯的电台，用来和控制人员进行通讯。 经过了一系列改造后，车重大大上升，达到了 300 公斤左右，而一般参加大学生方程式的电动车在 200 公斤左右，好在这辆无人驾驶车不需要赛车手… 如何无人驾驶？ 目前来看，北理工的这辆车可以实现三种方式的无人驾驶。 第一种方式是通过把赛道的 GPS 坐标输入到赛车里，车就会按照路线行驶，主要依靠高精度定位。用他们的话说，这叫「 给定路径下的极限驾驶」。 第二种方式是遥控驾驶，通过一个改装的航模遥控来控制车辆，负责遥控的人可以观看第一视角实时视频，由无限数据通讯模块负责。 第三种方式是跟随行人，在展示的视频里，这辆车可以跟在人后面走。当人突然停下时，车也可以自动刹停，主要依靠的是车前方双目摄像头以及行人识别技术。 作为一辆「 原理验证车」，北理工的这辆无人驾驶赛车，硬件配置上该有的已经都有了。在设计方面，还是需要改进，比如 GPS 系统和控制器直接布置在了车身外。或许可以通过合理的布局，把外露的硬件集成在车身内部，从而降低赛车重心，提高赛车空气动力性能。毕竟，这还是一辆赛车。 至于我们前面提到的「 德国大学生方程式」 无人车组比赛，其实是第一届，甚至目前只有北理工一只参赛队伍，所以北理工之于这项赛事，也就扮演了「 规则制定者」 的角色。 另外，北理工本身在无人驾驶研发方面也积累了非常多的经验，在国内相关研究领域很知名。他们曾和比亚迪合作研发了线控无人驾驶实验汽车，并且参加全国无人车比赛。 而眼前这辆无人驾驶电动赛车，对于这群学生来说，更大的意义在于他们在造车过程中学习到了什么，比如，在和队员们的交流过程中，他们说最大的瓶颈就是「 经费问题」 了。 创新不易，大学里的创新更加不易。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车（微信号：GeekCar）& 极市（微信号：geeket）。
比亚迪的自动驾驶布局：不止是和百度合作
前几天，比亚迪董事长王传福参加第一财经的最佳商业领袖颁奖活动，然后在接受专访时他放了一个猛料：比亚迪在自己研发自动驾驶技术之外，还和百度合作进行了无人驾驶研发，而且已经开始了两三个月。 自动驾驶、无人驾驶这么火，但是大伙儿的注意力都放在谷歌以及各大国外整车厂身上，在这个领域比亚迪的存在感貌似很弱，不过听了王传福的话，恐怕以后没人敢这么想了，而且他们还是和另一个非常有话题的公司——百度在合作。 不过，虽然这事听起来突然，但是想想去年年底发生在百度无人驾驶事业部成立大会上的事，就不觉得奇怪了。当时，百度向包括王传福、尹同跃在内的几个人颁发了「 百度自动驾驶顾问」 证书，比亚迪也派人到场给百度站台，按照王传福的「 合作开始于两三个月之前」 的说法，比亚迪和百度应该在去年十月份就勾搭上了。 其实，在车联网领域，比亚迪和百度就早有合作。百度车联网产品已经在比亚迪的量产车上面落地，比如 CarLife，MyCar 私有云服务等等。 接受 第一财经专访 时，王传福说，在一些特殊领域，比如出租车、大巴，可能特别迫切要无人驾驶，因为可以节省人工成本。而比亚迪和百度在一起，主要是为了高精度地图。他说：「 我们已在研究无人驾驶，原来是内部在做，但在研发无人驾驶过程中，需要很精密的地图，没有精密的地图很难做好，而百度有这个优势。因此，我们整车厂要和有地图的这种厂家去合作，这样可以使这项业务做得更好。」 但是这个报道里仍然缺乏细节，于是我们想问问看是否有更多相关信息。百度无人驾驶事业部的同学说，现在还没有在官方 PR 层面宣传这件事，而且「 合作」 是一个很宽泛的概念，涉及不同的深度，目前和比亚迪的合作程度不方便透露。比亚迪的工程师说，目前没有具体的方案，还在做系统配型。 其实，除了和百度的合作，比亚迪在自动驾驶这条路上，已经做了不少的尝试。 比亚迪的「 自动驾驶」 之路 可以分为两方面来看，一是研发层面，一是产品层面。 先说研发。可能很多人还有印象，在前两年网上流传着一个视频，内容是比亚迪在深圳进行路试叠加 ADAS 识别信息的画面。从这个视频可以看出，他们在那个时候就已经在进行 ADAS、图像识别方面的研发。 2013 年初，比亚迪和北理工签订了合作协议，三个多月之后，他们就联合研制出了线控自动驾驶实验汽车。这辆测试车在速锐的基础上进行开发，实现了车辆底盘部分的外部 CAN 总线控制，具体包括对于转向、发动机、换挡以及仪表和灯光的控制。在下半年的全国无人驾驶车比赛里，这辆车得到了第一名。在它身上就已经使用了激光雷达。 2014 年 2 月，比亚迪又和新加坡科技研究局通讯研究院（I2R）达成了合作，共同进行自动驾驶以及智能交通的研发。具体内容包括利用电子线控系统实现对车辆的刹车、转向以及对其它汽车系统的操控等等。为什么是新加坡？事实上，这个地方虽然面积不大，但是在自动驾驶和智能交通方面却是走的比较快的。 按照比亚迪的部门划分，2003 年成立的第十五事业部负责车载电子、车身电子、安全电子这三方面的研发和生产，自动驾驶的研发也应该主要由这个部门负责。 但是在产品层面，除了已经搭载在多款车型上的遥控功能，如果按照自动驾驶的发展层级来看，比亚迪目前还并没有在任何车型上提供类似自适应巡航的配置，ADAS 配置也相对缺失。 自动驾驶功能的商业化 比亚迪的相关研发负责人在去年曾经表示过，虽然比亚迪自己供应零部件，在硬件整合方面有优势，而且车子本身的电子化程度比较高，但是他们并不急于做无人驾驶，理由是， 第一，目前无人驾驶是法律所不允许的，第二，目前并没有统一的标准和协议来规范无人驾驶。 上面的表态和王传福前两天的说法多多少少有点自相矛盾。不过，考虑到王传福崇尚技术的性格，相信比亚迪在自动驾驶方面已经做了很多的铺垫，只是什么时候把它商业化的问题。可以理解为王传福的表态是在「 贴热点」，但是作为一家民营企业，想必比亚迪一定会有相关的量产计划。而王传福的话也可以从一定程度上认为是一道「 圣旨」。 另外据比亚迪的小伙伴透露，目前已经有供应商在向他们展示激光雷达的产品。未来一两年像特斯拉那样在某个量产车里加入 ADAS、半自动驾驶功能？并不是没有可能。在之前曝光的百公里加速 2.9 秒的比亚迪汉上面，就规划有 ACC 和并线辅助功能。 总之，比亚迪策略显然是两条腿走路，之前自己做，现在遇到了百度这辆顺风车，搭一程也没坏处。至少和百度的合作，对于经验、资源、高精度地图、政策的积累是有好处的。 至于产品，先把 ACC 自适应巡航、ADAS 这样的功能落地，是比较现实的期望。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
解码百度无人驾驶：是研发，更是生意
12 月 10 号路试成功，14 号宣布成立无人驾驶事业部，16 号在乌镇互联网大会进行展示，百度无人驾驶项目在非常有节奏的进行着曝光。 在前几天信息有限的情况下，这多多少少会让人觉得有 PR 的成分在里面，而看完昨天的无人驾驶事业部成立大会，我们终于明白百度到底要做什么了。 在我看来，百度想做的，其实是自动驾驶/无人驾驶技术供应商，但不是现在。 百度的技术优势 怎么用最短的时间看懂一个会？答：看第一排坐的都是谁。在百度的这场大会上，第一排除了百度自家人，还有奇瑞的尹同跃，宝马的研发副总裁马策，自动驾驶专家李德毅，甚至安徽芜湖市长。他们分别代表了主机厂、学术界以及有关部门。请他们来，百度是有用意的，留到后面再说。 这个成立大会还有个副标题：产业生态报告会。尤其是李德毅的分享，拉高了整个活动的学术氛围。而不管是李德毅还是百度无人驾驶负责人的分享，其实用意都很明显，营造一种自动驾驶的技术语境。 这是百度喜欢的调性，也是他们做无人驾驶的优势。 其实，要说腾讯、阿里巴巴做无人驾驶，估计没什么人信，但是说百度要做无人驾驶，看起来就没什么违和感。一方面这是因为有谷歌的先例可循，另一方面，百度的优势，和无人驾驶所需「 技能」 的匹配度还是挺高的。他们的信心来自于「 百度大脑」。 百度说自己的无人驾驶研发包括高精度地图、定位、感知、智能决策与控制四大模块。 我们都知道百度那个牛 X 闪闪的深度学习实验室（IDL）就是研究人工智能的，而 IDL 又和 LBS 配合，一起做高精度地图。 去年 8 月，在百度的无人驾驶研讨会上，当时还在百度深度学习实验室的余凯也说过，这个项目的主攻点在感知环境方面。比如，在智能感知的「 车辆检测」 方面，百度在世界公认的 KITTI 测试集里取得了世界第一的检测精度。（KITTI 测试集是一个算法评测平台，目的是为了评测对象机动车、非机动车、行人等检测、目标跟踪等计算机视觉技术在车载环境下的性能， 在车辆检测项目上，参赛者要使用计算机视觉算法检测出由车载相机所拍摄的城市街道上的车辆，并且估算出车头朝向，用于测试的数据集包含了七千多张车载图像。）而被百度挖来当 IDL 主任的林元庆说，他们的无人驾驶系统优势在于多感知系统的融合，多冗余以及高鲁棒性（控制系统对特性或参数扰动的不敏感性）。 昨天有消息说，谷歌要自己制造无人驾驶的传感器，但是百度现在的思路很明确，就是合作。比如在他们和宝马的合作里，传感器、控制驱动器等车辆系统就由宝马提供，而之所以选用那款 3 系 GT，也是因为它有比较完善的电子系统，改造相对容易。当然，车顶的那个 64 线激光雷达，不关宝马的事。 不过，必须注意的是，软件和硬件的融合，是一个非常关键的问题。 百度为什么要做全自动驾驶？ 百度把自己的计称为「 无人驾驶」 而不是「 自动驾驶」，怎么叫不重要，关键是，百度所谓的「 无人驾驶」 体现了他们的一种思路——像 Google 那样一步到位，做全自动驾驶。（不过百度强调的是人与车的融合，而不是 Google 那样完全放弃方向盘）他们为什么选择了这个路线？其实这个问题不难回答。林元庆分析了目前自动驾驶研发的两个「 阵营」： 在车厂、传统供应商那个阵营里，由于自身定位的原因，不可能一下子就跳到自动驾驶的最高层级，无论是研发还是产品落地。而右边的谷歌（和百度），并不太需要在硬件上花太多心思，而是主攻算法，没有必要像主机厂做自动驾驶那样采取小步慢跑的策略，而且，那样做也并不利于建立自己的技术优势。 还有一点，不管是谷歌和百度，在无人驾驶背后都怀着一颗做共享交通的心。 「 无人驾驶事业群」 意味着什么？ 百度无人驾驶事业部的副总经理李震宇说的很直接，「 无人驾驶是一个市场规模可能达到千亿的领域，百度有百度大脑的优势，这笔买卖我们觉得值得做」。潜台词是，「 百度大脑」 的研发投入了巨大的成本，需要找一个有钱的行业来吃吃蛋糕。 这其实也能解释，为什么百度要把无人驾驶提升到「 事业群」 的高度，而不是一个项目而已。相比于技术因素，这更多的是因为商业因素，它关系到未来百度的盈利能力如何。 事实也确实是这样：了解百度的同学都知道，在百度公司里，要是顶着「 事业群」 的名头，就得有盈利的要求。有了这个或主观或客观的驱动力，你还认为百度做无人驾驶只是「 玩玩而已」 吗？ 于是，他们提出的目标是：一年内实现系统的全面搭建、三年内实现自动驾驶汽车的商用化，五年内实现量产，十年内改变出行方式。 看到这儿，估计不少人心里在想的是，百度你又调皮，乱放什么卫星，到底靠不靠谱？其实，在「 三年商业化」 后面，还有个注解：在特定区域实现全自动驾驶。这个「 特定区域」 是开放还是封闭，在我看来是至关重要的。 而从成本角度考虑，百度也不可能把无人驾驶当成单纯的研发项目来做。如果这个团队过百人的话，人员成本就是很大的开支，而测试设备开支、研发费用也同样巨大。另外，我们向地图公司的朋友咨询了高精度地图的测绘、制作成本，得到的答案是：非常贵。 说白了，无人驾驶的研发，需要大量的、持续的资金投入，初期百度会向它输血，但是也一定会对它的自身造血能力有所要求。 这个「 供应商」 要怎么当？ 对于百度来说，和车厂做生意，当他们的供应商，是一个必然选择，因为百度自己并不造车，他们进行的无人驾驶研发，只能向外输出成果。除了宝马、奇瑞，比亚迪、北汽等主机厂也都有人被邀请来参加活动，这是一个明确的信号：百度想和车厂合作，甚至做生意。 据接近百度无人驾驶团队的朋友说，百度可能更倾向于和自主品牌合作。 如果真是这样，就很考验双方融合的程度了，因为自主品牌在汽车电子方面相对弱一些，而自动驾驶又对硬件有极高的要求。自主品牌是否有足够的经验去和百度一起研发、适配，是一个疑问。 其实尹同跃这次给足了百度面子，他很直接的说：「 在新能源车领域，奇瑞算是起了个大早赶了晚集，而在自动驾驶时代，我们希望和百度合作，我们负责制造强大的机器，然后服从于百度大脑……我们希望和百度的合作是互联网+汽车。」 话都说到了这个地步。 甚至奇瑞所在地安徽芜湖的市长也亲自过来捧场，并且表示希望和百度合作。有关部门的支持，可能会让百度做无人驾驶更顺利一些。 至于宝马这样的车企，如果想在中国搭载全自动驾驶功能，首选一定是百度而不是谷歌，因为他们可以掌握国内的高精度地图，谷歌却不行。 话说回来，对于现在的百度无人驾驶事业部来说，研发、测试、整合资源，这些要比考虑变现重要的多。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
百度无人驾驶车路试：激动过后的思考
一直神龙见首不见尾的百度无人驾驶项目，昨天终于搞出了一个大新闻：他们自己发布了无人驾驶车路试的消息。 这辆基于宝马 3 系 GT 改装而来、带有红白涂装的车子，从位于上地的百度大厦出发，经过 G7 京新高速，拐上北五环，到达奥林匹克森林公园，然后原路返回。这段往返不到 30 公里的路程，就这么「 载入史册」 了，但是我相信，同样的路，百度的这辆无人驾驶车已经走了很多很多次。 路试情况 可以想象一下整个场景，其实和其他的自动驾驶测试并没有太大不同。而对于这种自动驾驶体验来说，体验的更多不是「 过程如何如何」，而是在这个过程里感受自动驾驶的算法。 从其他媒体的报道来看，这辆车的算法相对其他的自动驾驶系统来说并不保守，比如当前车变道离开时，它会更快速果断的填上它留下的空当。这更趋近于我们日常的开车习惯，但是从研发角度来看，肯定属于风险更大的那种设定方式。 百度把自己的无人驾驶定位为「 完全无人驾驶」，也就是说，在整个测试路段里，都要尽可能的避免人工干预。要完成这一段路程，比较有难度的场景是驶出、驶入高速、环路，而单程大概只有三四个红绿灯。按照体验者的说法，往返的全程里，只有一次在高速出口处实施了人工干预。 但细节仍然很少，比如，是怎么变道的？遇到红绿灯是如何处理的？到底有多少车在旁边「 护航」？这些细节更能反映出整个测试的难度水平。 对于有高精度地图优势的百度来说，我相信在没有其他社会车辆的理想情况下，他们的无人驾驶车会无压力的完成整个路试，那种情况相当于让车子按照地图的预设路线（车道）自动行驶，而加入社会车辆、各种突发情况这些环境因素之后，更考验的就是算法了。 百度眼中的无人驾驶 这次路试确实「 振奋人心」，但是还没到「 神乎其神」 的地步。有针对这一段路线的高精度地图，有同一路段不止一次的行驶经验（这几乎是肯定的），再加上压力不大的交通流量（这段路本身路况还好，又赶上单双号限行），测试的成功率可想而知。这离百度心目中那种理想的无人驾驶状态，其实还有些差距。 按照百度的规划，他们的第一步是在高速路上实现全自动驾驶，第二步是和一些城市合作，在一定地域范围内实现全自动驾驶，最后一步，才是把全自动驾驶逐步扩大到更多城市的更多区域。 而结合这次的路线来看，个人判断这次路试更多的是针对第一步的。 从官方用词「 无人驾驶」 而不是「 自动驾驶」 可以看得出来，百度是想走那种从 A 点到 B 点之间完全不需要人类操作的模式，而不是像特斯拉 Autopilot 那样更像高级驾驶辅助系统（ADAS）的自动驾驶。 百度把共享用车设想为理想的无人驾驶场景，这和谷歌的思路有点不谋而合。但是这两家互联网公司的思路，又和大部分车厂有差异。不过，有高精度地图和算法上的优势，百度的这个设想，并不是不可以实现。 除了百度，宝马也是获益者。一方面，和百度的合作确实能积累自动驾驶方面的技术经验，将来更好的服务于宝马旗下的车型，特别是在国内。另一方面，如果百度能像谷歌无人车组那样三天两头的就搞出点儿消息，宝马的品牌曝光度也一定会居高不下，对于宝马的「 技术」 标签，也是很好的强化。总的来说，和百度的合作所带来的品牌营销福利，现在要开始显现了。至少可以肯定的是，以后所有聊百度无人车的文章，都会用到那辆 3 系 GT 的图片。 另外值得一提的是，百度的这辆车并不像其他一些自动驾驶测试车一样，用一个按钮就能进入自动驾驶模式，而是在启动时需要用键盘鼠标控制。这或许是因为他们真的对这种「 形式化」 的东西无所谓，或许是因为太想早点儿让人看到他们的成果，所以「 不拘小节」。之前，百度曾经在多个场合都表示过，要在今年年底之前推出无人驾驶车。 而这次路试让我们知道了，百度在无人驾驶领域（或者说是人工智能在汽车领域的应用）是认真的，并不是个嘴炮选手。按照他们在人工智能方面的能力来看，他们做无人驾驶，还挺让人期待的。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
谷歌自动驾驶车辆的探究
（转载自微信公众号：汽车电子设计，作者：朱玉龙，原标题：谷歌自动驾驶车辆的探究）我很好奇，Google 是怎么做出来这个自动驾驶车辆的。在查了很多的资料以后，大概的脉络有了一个底。无人驾驶的历史其实是比较长的： Google 的事情是从赞助 DARPA2005 开始的： 两辆 2007 年的获胜车： 比赛以后，Sebastian Thrun 教授带着核心团队 Michael Montemerlo、Hendrik Dahlkamp、Dmitri Dolgov、Scott Ettinger 、David Stavens 几位去了 Google 开干，这个项目很有趣，是从街景车开始的。后来几位骨干出去单干了，Chris Urmson 和 Bryan Salesky 两位在 Carnegie Mellon（卡耐基梅隆）团队的过去接盘，如下图所示： 总的来说，Google 的车辆，是从 Standford Junior 的车辆开始的： 对比 Boss 整体架构，其实这些车的机理都是类似的： 1）Mission Planning 任务规划 任务规划车辆根据已知的路网计算计算可能的路径对应的成本（时间& 风险）当前位置 A=> 目的地 B 点的最佳路径的任务规划器 2）Behavior Generation 行为生成 顶层行为包括 * Drive-Down-Road * Handle-Intersection * Achieve-Zone-Pose 3）Motion Planning 车辆运动和姿态调整 4）Perception & World Modeling 感知和模型 5）Mechatronics 诊断系统 其实 Google 这么些年，根据其日志报告，基本上在对地图、对感知和对地图建模上上了一个新高度。明的是看到的日志，实际上通过不同的机器人公司和街景计划，Google 已经储备了足够的武器库。 Google engineer Sebastian Thrun, director of the Stanford Artificial Intelligence Laboratory and co-inventor of Google Street View Thrun’s team created the robotic vehicle Stanley which won the 2005 DARPA Grand Challenge and its US$2 million prize from the United States DOD (Department of Defense). U.S. state of Nevada passed a law on June 29, 2011. It went … 继续阅读
谷歌无人驾驶车被警察拦了，但真的是因为「太慢」吗？
前几天，谷歌无人驾驶车因为「 开得太慢」 而被警察追停，全世界人们把它当成了一个不大不小的玩笑来看，并且毫不犹豫的转发消息。 但是，冷静下来之后再想想，它到底慢在哪里？ 从法规角度来说，它并不慢。谷歌的这辆无人驾驶车，属于 NEV（Neighbourhood Electric Vehicle)，即「 家用电动车」。法规对于这种车的限制，并不像普通汽车那么严格，但是他们规定这种车上路时的速度上限不能超过 40km/h，而谷歌无人驾驶车被叫停时的行驶速度是 38km/h。因此，要说「 叫停是因为太慢」，在法规上是站不住脚的，这也是它没有吃罚单的原因。 至于为什么被警察追停，大概只是因为相对于其他的人类驾驶员来说，它太慢了。 NEV 的速度条例对于测试车辆来说无疑是合理的，但这样的后果，就是人类驾驶员对无人驾驶车慢悠悠压马路的行为感到十分「 愤怒」，当然也包括警察叔叔，所以才会被叫停。或许，处于试验阶段的无人驾驶车，在路试时并不需要再快（可能会不安全），而是应该在检测到后方有快速驶来的车辆时，靠边让个道。 这么看来，谷歌的无人驾驶车，其实并不是被警察叫停的，而是人们的日常驾驶习惯，但是它又确实没有超过它应该有的速度限制。所以，「 因为速度太低而被叫停」 的说法不太准确，这个「 太低」 不是法律范畴的，只是相对于道路常识来说的。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
无人驾驶车需要变得更「圆滑」吗？
交通事故总是会发生，即使无人驾驶也不例外。 最近 Google 的无人驾驶汽车在路上被警察 Pullover 了，原因主要是因为在路上行驶得太慢，影响了后方车辆的行驶，所幸警察叔叔并没有开出罚单。 由此看来，无人驾驶汽车为了适应目前车辆都是有人驾驶的现状，它可能需要学习的更多，要做出更多符合人类习惯的改变。这也让我们知道，无人驾驶汽车并不是我们想的那样简单，只要做到「 无人驾驶」 就行了，它同时需要考虑到法律、政策以及其他人类驾驶员等因素。 一旦无人驾驶的车发生交通事故时，它涉及的范围将更广。谁应该为这起事故来买单？汽车制造商？车主？保险公司？还是所有这些人？就算无人驾驶汽车一丝不苟践行法规，人类驾驶员也不一定能完全奉公守法。无人驾驶汽车所要考虑的问题，真的是相当复杂。制造商在测试车辆的时候，也越发谨慎起来。 但还有很多问题依然存在，其中之一就是「 随机应变」 的人类驾驶员，很可能会让无人汽车无所适从。 本田通过一个跟踪汽车前进的堵车辅助系统，很「 惊讶」 地发现，人类司机在车距非常小的情况下，仍然「 勇敢」 前行。而无人驾驶由于汽车设定，可以想见会十分「 文明」 地保持车距，然后不停地被人类驾驶的车辆夹塞，可能几乎停滞不前。 有些公司，如宝马、奥迪和奔驰，认为「 人性化」 的驾驶在现在比完全的无人化驾驶更适合社会。车辆可以通过学习、存储驾驶员驾驶习惯等方面使无人驾驶更加「 人性化」。同时，也可以加强对其他车辆、行人之间的交互。 例如奔驰就一直在探索是否能让车辆探测到行人或者自行车，甚至通过手势或其他方法了解驾驶员自身的意图。他们还打算在车的前后镶嵌 LED 灯，会有一些「 滚动字幕」，比如说当前面有行人的时候，LED 灯会显示「 停下」，来告诉后面的车请耐心等待。F 015 Luxury 则更进一步，当有行人路过的时候，还会投射出虚拟的斑马线，来告诉行人他们是安全的，可以大胆地往前走。 但人性化就真的能解决问题了吗？「 人性化」，就意味着很有可能会违反交通规则，比如闯红灯或者超速，存在很大的安全隐患，那时候他们就有官司要吃了。但话又说回来，如果让无人驾驶汽车好好遵守规则，那么可能会变得低效，毕竟其他的人类驾驶员可能并不会遵守规则。 这真的是个两难境地。 现在许多研发无人驾驶汽车的团队对这一问题都没有确切的答案，他们只能尽自己最大的努力走中庸之道。或许，当有一天，无人驾驶完全取代了人类驾驶，这个问题才可能得以解决。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
谷歌无人驾驶汽车将首次离开加州进行路测
（转载自网易科技）据国外媒体报道，未来几周里会美国德克萨斯州奥斯汀市将会迎来一批没有方向盘的谷歌无人驾驶汽车。这是该汽车原型首次离开加州地区进行路测。不过为了避免紧急情况发生，谷歌还是为每次无人驾驶汽车的路测配备了一名随测人员。 谷歌无人驾驶汽车在今年早些时候率先于公司总部大楼附近的公路上进行了实地测试。随后在今年夏天，谷歌又利用雷克萨斯 RX450h SUV 和自家无人驾驶系统对德克萨斯州奥斯汀市的路况进行了了解。谷歌认为，在不同的公路环境下测试将有助于提升公司无人驾驶系统，同时来自美国不同地区的居民意见也有助于改善产品体验。 谷歌在刚刚过去的周末于奥斯汀儿童博物馆展示了无人驾驶汽车原型。当地儿童对谷歌无人驾驶汽车的印象为看似一个电脑鼠标、一个橡皮软糖、一只臭虫或者「 充满未来感」。大多数参观者表示，在无人驾驶汽车释放了他们双手后，他们最想做的事情是在行驶中吃墨西哥卷饼和看书。 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。