諜報：賓士全自動駕駛汽車技術最新進展

在聊激光雷達之前，我們需要回顧一次「沒有激光雷達」的長途跋涉。

2013年，基於第十代賓士S級S500平台的自動駕駛測試車前往法蘭克福參加國際車展，途中重走了1888年貝莎·本茨從曼海姆至普福爾茨海姆的100km駕車旅行路線。當時這條路線看起來，已經涵蓋了從高度公路到城市複雜路況的各種形態。

從路況的複雜程度來看，這段路的路況早已和當年不同。圖中路線中，從綠到黃到紅，標誌著路況的複雜程度不斷增加。而且路上的車子不再只有一輛，改裝的S500要與行人腳踏車、其他各種車輛同行。

測試車是基於量產的S500改裝，除了本身具備的主動安全功能之外，還搭載了賓士研發的Route Pilot功能，可以兼顧高速路城市路等各種路況。雖然測試車經過了改裝過，但是值得注意的是，測試車感測器相比標準量產版本的賓士S級轎車做了一些升級，但仍然可量產，並沒有激光雷達這種高價感測器存在。

S500測試車感測器配置

這也正是這次長途跋涉最重要的意義——使用攝像頭、毫米波雷達等接近量產的感測器，看看能不能實現非簡單路況的自動駕駛，還有哪些難題尚待解決。

因此，長途跋涉的成功，並不能代表這套配置就能直接用作全自動駕駛的感測器方案了。

時任賓士汽車集團技術研發負責人Thomas Weber教授也表示了還有很多情況要考慮：

我們自己也相當驚訝，我們使用現今的感測器可以達到這樣的水平。但是我們也明白了還要花費多少時間，付出多少努力，來讓車在各種各樣的交通狀況中做出正確反應——因為路途中的每個部分的路況都是截然不同的。當時賓士自動駕駛研究計劃的帶頭人之一拉爾夫·赫特維希Ralf Herrtwich測試后總結了幾個挑戰，其中包括了不同環境攝像頭如何正常發揮作用，如何準確定位車輛。可以看出隨著高度自動駕駛和全自動駕駛的到來，依靠現有感測器和演算法是有難度的。

於是今年1月1日，斯圖加特地方理事會批准的賓士在公共道路測試下一代自動駕駛汽車（主要驗證APP召喚自動駕駛汽車，整個車隊基於賓士V級車平台），在這輛車上，我們看到了激光雷達的身影。官方新聞稿里提到，測試車搭載了最新自動駕駛系統DAVOS（Daimler Autonomous Vehicle Operating System），包括了深度學習技術、GPU，以及最新一代的感測器——激光雷達。雖然官方還沒有公布詳細資料，但是我們至少可以確定，未來實現更高級別的自動駕駛時，賓士會採用激光雷達的方案，而不是S500上的那套裝備了。

之所以更換感測器方案，可能是出於兩點考慮：

第一，在感知方面，夜間環境攝像頭並不擅長，但這一點對激光雷達來說並不難。而且面對越來越複雜的路況，視覺方案要靠深度學習來完成檢測識別以及追蹤的工作。激光雷達探測檢測障礙物的演算法要比視覺採用的深度學習簡單很多，而且最重要的是，在障礙物追蹤方面激光雷達可以很好兼顧實時性。

從S500測試車整個系統結構來看，高精度地圖起了很重要的作用，目前與之配合的單目（特徵匹配定位）雙目攝像頭（車道線定位）都容易受到環境影響，激光雷達的推薦率自然就更高一些。

第二，S500測試車主要靠「攝像頭+高精度地圖」SLAM加強定位，比單用

更精確。不過據佐思產研周彥武介紹，激光SLAM研究較早，理論和工程均比較成熟。視覺方案目前（2016年）尚處於實驗室研究階段，應用於室內且低速的商業化產品都沒用出現，遠比室內室內複雜的高速運動室外環境更是無法勝任。

因此要做更高級別的自動駕駛，激光雷達是解決上述疑難問題的關鍵感測器。賓士放出的測試消息只是冰山一角，這家公司對激光雷達的研究和運用應該在更早之前就開始了，等待技術成熟，感測器降價，我們就能在產品中看到應用。