大部分的無(wú)人駕駛汽車都被設(shè)計(jì)成平穩(wěn)、安全和舒適的行駛模式。這么開車除了有點(diǎn)無(wú)趣之外，你可能沒想過(guò)這其中也存在著安全隱患：比如你的無(wú)人駕駛汽車如果沒有一些狂野的開車經(jīng)驗(yàn)的話，那么它在路況環(huán)境復(fù)雜惡劣的地方可能就要掉鏈子。

在喬治亞理工學(xué)院，研究者們正在研發(fā)一種這樣的自動(dòng)駕駛算法：它可以讓小型的無(wú)人駕駛汽車在渣土路面上以盡量的高速運(yùn)行。日前，在瑞典首都斯德哥爾摩舉行的2016年IEEE國(guó)際機(jī)器人和自動(dòng)化大會(huì)上，他們就展示了部分成果，利用傳感器的實(shí)時(shí)反饋和操作系統(tǒng)的精準(zhǔn)處理，這款小型的無(wú)人駕駛汽車可以在保證其自身穩(wěn)定可控（起碼不能側(cè)翻）的前提下，以盡量高的速度行駛。

如上圖所示，這款只有真實(shí)汽車大小1/5的電動(dòng)搜索工具就是這款無(wú)人駕駛拉力賽車，這輛車大約有1米長(zhǎng)，21公斤重，最高時(shí)速可達(dá)100公里。車身結(jié)構(gòu)上模仿卡車和硬派SUV的非承載式車身，為了裝得下如GPS，IMU，車輪控制器，一對(duì)高速攝像機(jī)和一臺(tái)裝配有4核i7處理器、英偉達(dá)GTX750TI圖形處理器、32G內(nèi)存的超強(qiáng)悍電腦等諸多裝備，車身結(jié)構(gòu)借助3D打印技術(shù)做了很大程度的修改。再加上一個(gè)鋁制的高強(qiáng)度外殼的包裹，普通的甚至高強(qiáng)度的撞擊對(duì)于它來(lái)說(shuō)都不成問(wèn)題。

喬治亞理工學(xué)院的研究者們?yōu)榱藴y(cè)試軟件和硬件的實(shí)際情況，將迷你型的無(wú)人駕駛拉力賽車放置在一片渣土路面上，并且要盡可能地保持每秒鐘8米的速度而不發(fā)生碰撞。下面這段視頻（點(diǎn)擊此處觀看視頻）可能有點(diǎn)長(zhǎng)，在視頻里，汽車大約從第2分鐘開始行駛，到5分鐘之后才發(fā)生了一些碰撞。

真正神奇的地方在于控制這臺(tái)無(wú)人駕駛拉力小車的油門和轉(zhuǎn)彎的算法，該算法并不是單純地把操作和預(yù)判分作兩個(gè)互相無(wú)關(guān)的個(gè)體，而是通過(guò)實(shí)時(shí)的車輛動(dòng)力學(xué)原理，把這兩者有機(jī)地結(jié)合在了一起。一般來(lái)說(shuō)，這只是一種高強(qiáng)度的計(jì)算罷了，可是喬治亞理工學(xué)院的團(tuán)隊(duì)能夠?qū)崟r(shí)的通過(guò)車上裝載的那顆高性能GPU，通常情況下在2560種不相同的運(yùn)行路線中挑出一種最優(yōu)的行駛路徑，這一點(diǎn)是相當(dāng)不容易的。并且，每一種路線選擇都只決定了接下來(lái)2.5秒內(nèi)的小車行駛路徑，然后這臺(tái)無(wú)人駕駛小車就不得不從頭開始重新計(jì)算挑選一次最優(yōu)的行駛路徑，這樣的計(jì)算頻率和強(qiáng)度差不多達(dá)到了每秒鐘60次的頻度。

在訓(xùn)練的初始階段，研究者們只是利用遠(yuǎn)程操作模式控制著小車在場(chǎng)地上平穩(wěn)地運(yùn)行幾圈，所有的后續(xù)精彩部分（比如漂移和甩尾）都是算法自己實(shí)現(xiàn)的。當(dāng)汽車的運(yùn)行速度超出了地表摩擦力所能承受的最大值時(shí)，這種狂野的駕駛風(fēng)格就顯得非常必要了，當(dāng)然，這對(duì)于毫無(wú)經(jīng)驗(yàn)的機(jī)器人駕駛員以及人類駕駛員來(lái)說(shuō)，都是非常危險(xiǎn)的。因此，不單單是出于好玩，當(dāng)摩擦力不夠用時(shí)，這種駕駛方式對(duì)于安全的重要性也是研究者們的驅(qū)動(dòng)力之一。就好像人類職業(yè)車手在保持速度不減和安全性的極端條件下，能夠憑借自己的超高駕駛技巧做出一些精彩操作一樣，無(wú)人駕駛汽車也要能夠利用這一技巧來(lái)應(yīng)對(duì)惡劣的天氣和路況。

研究者們告訴我們說(shuō)，視頻中的絕大多數(shù)碰撞都是因?yàn)檐浖陨沓隽藛?wèn)題（注意這里不是算法出了問(wèn)題），或者小車自身的硬件無(wú)法適應(yīng)渣土路面的顛簸造成的影響。這個(gè)視頻錄制之后，他們已經(jīng)升級(jí)了軟件系統(tǒng)來(lái)適應(yīng)一個(gè)更貼近實(shí)際情況的在動(dòng)態(tài)變化中的路況環(huán)境。目前的這臺(tái)無(wú)人駕駛小車已經(jīng)可以在包括部分結(jié)冰的低摩擦路面到遍布大水坑的泥濘高摩擦路面在內(nèi)的各種復(fù)雜路況環(huán)境中連續(xù)行駛好幾個(gè)小時(shí)。

喬治亞理工學(xué)院的研究者們已經(jīng)把所有關(guān)于無(wú)人駕駛拉力小車的技術(shù)文檔以及軟件源代碼公開，他們希望其他研究自動(dòng)駕駛的研究者們可以直接利用他們的研究成果。他們表示自己的代碼是符合開源規(guī)范和ROS兼容的，并且使用Gazebo機(jī)器人模擬器仿真調(diào)試通過(guò)。

我們真誠(chéng)的希望這一算法有一天能發(fā)展得足夠成熟，得以放在一臺(tái)實(shí)際大小的汽車上應(yīng)用起來(lái)（當(dāng)然這可能會(huì)造成無(wú)人駕駛和駕駛員之間的一些競(jìng)爭(zhēng)），這樣就能大大改善目前的無(wú)人駕駛技術(shù)在路況適應(yīng)性上的缺陷。不過(guò)，如果在使用這一算法時(shí)不巧也發(fā)生了碰撞事故，那么按照它的狂野駕駛風(fēng)格來(lái)看，估計(jì)碰撞強(qiáng)度也要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于目前的一般水平了。所以，沒有什么絕對(duì)的東西，事情都要分開兩面地看，就好像美國(guó)大部分州都不禁槍，原因就是這句名言：Guns Don’t Kill People, People Kill People.

由喬治亞理工學(xué)院的Grady Williams，Paul Drews，Brian Goldfain，James M. Rehg和Evangelos A. Theodorou等人撰寫的《基于預(yù)測(cè)性路徑積分控制模型的狂野駕駛分析》一文已經(jīng)在本周早些時(shí)候發(fā)表在2016年的IEEE國(guó)際機(jī)器人和自動(dòng)化大會(huì)上。

Via IEEE-spectrum

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