天津大學兩校區「通勤」有望無人駕駛

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「我們立項時定下的三年目標是，2018年底，天津大學兩個校區之間將有無人駕駛通勤班車演示運行。」說這話的，是天津大學無人駕駛汽車研究項目負責人謝輝教授。剛剛結束的世界智能駕駛挑戰賽后，謝輝團隊的老師和研究所們馬不停蹄地繼續進行科研任務。目前，在學校的支持下，天津大學新校區已經有了「無人駕駛試驗區」，他們改造的無人車已多次試跑。

天津大學新校區內的智能駕駛汽車試驗區

三年前，先定下一個「不小的目標」

作為項目負責人，謝輝的這句話是有底氣的。

因為謝輝不是以一領域之力從事這項科研任務，一起工作的，是天津大學涉及智能汽車相關技術的多個學科。

這事兒要從2015年下半年說起。謝輝說，汽車工業作為國民經濟支柱產業，對GDP貢獻很大，已成為汽車製造的世界第一大國。隨著汽車數量增加，帶來的社會矛盾也在增加，如污染問題、交通事故問題、對能源的消耗和進口依存度問題等。

在過去的100多年裡，汽車以機械為主導，最近這30多年裡，變革為機械電子為主導，如今，電子元件在汽車中占的比重越來越大，甚至80%的創新都來源於電子技術的創新，現在幾乎每一輛汽車都有十幾個甚至幾十個電腦在控制和工作，整個產業也在由常規電子控制向更高級別的智能控制邁進。2015年5月，國務院正式發布《製造2025》規劃，將智能網聯汽車列為重點發展方向之一。《規劃》提出，2020年，掌握智能輔助駕駛總體技術及各項關鍵技術，初步建立智能網聯汽車自主研發體系及生產配套體系；2025年，掌握自動駕駛總體技術及各項關鍵技術，建立較完善的智能網聯汽車自主研發體系、生產配套體系及產業群，基本完成汽車產業轉型升級。在這一背景下，學校高層於2015年下半年組織相關科研院系涉及感知、決策、規劃、控制、通訊等領域的專家，論證開展無人駕駛汽車研究的可行性。論證最終認為，天津大學擁有「智能駕駛」涉及的全學科鏈。也就是說，凡是涉及「智能駕駛」的學科，天津大學不同學院的不同專業都已涵蓋，但這些專業都是分散的，彼此關聯程度不算高。

那麼，這些來自不同學院的不同專業，能否在一個平台一起工作，共同瞄準一個目標研究呢？天津大學開始打破各學科所屬專業、院系的「圍牆」，依託「雙一流」學科建設項目，立項「天津大學無人駕駛汽車交叉研究平台」建設。

謝輝說，天津大學無人駕駛汽車平台目前初步分為6大系統，包括：感知平台設計和優化、信號處理和識別的感知系統；基於機器學習的信息融合與決策、路徑規劃和多目標動態優化的決策系統；基於先進控制演算法、車輛控制架構與實施的控制系統；基於資料庫、評價架構、機器學習等的基礎支撐系統；基於封閉道路、開放道路、智能化改造、數據中心的智能道路系統；以及包括交通法規、事故責任認定的法律問題等。平台前三年主要瞄準環境感知、精確定位、智能決策（包括信息融合、人工智慧）、車輛控制（包括動力控制、軟硬體工程）、網路通訊等5大技術方向。團隊還有一個不小的目標：三年規劃末，即2018年底實現新老校區無人駕駛專線通勤班車演示運行，允許師生乘坐。

2017年6月29日，世界智能大會在天津舉行，同時世界智能駕駛挑戰賽拉開帷幕，包括天津大學等多所高校、科研院所、企業在內的數十支隊伍亮相參賽。天津大學無人駕駛汽車首次公開亮相，雖然只取得了優勝獎，但收穫卻很大。謝輝說，今年3月底團隊才拿到試驗車，之後便馬不停蹄地改裝、試驗、測試數據，再修正，直到比賽前一個晚上大家還在調試……謝輝說，通過這次參賽團隊進行了一次集體拉練，每個項目小組通過練兵找到了面臨的問題，提出更好的解決方案。

離2018年底還有一年多的時間，天津大學無人駕駛汽車平台所有人都在奮力工作，為實現「不小的目標」而努力。大暑這天，記者來到該校無人駕駛汽車平台實驗室，實驗室內的老師、同學們都在忙碌著：有的在開國際電話會議，和外國科研團隊交流，有的在測試數據，有的在設計電路板，有的在設計無人駕駛場景……實驗室一側的「智能駕駛訓練與測評系統」引了記者的注意，一名正在「開車」測試場景的同學介紹，這個系統目前擁有500多個不同天氣、道路環境、路況下的駕駛場景，每一位駕駛人的駕駛信息都會被他們的「汽車腦」記錄和學習，最終記錄下最優路線、最優駕駛方案。

團隊同學正在「駕車」測試

記者登上模擬駕駛台，視覺上，其多個屏幕及操控系統，令人感覺如在VR遊戲中，駕駛過程中，不斷有語音提示要求轉向、直行、並道等，只有按照操作指令行車才算符合要求，其間，畫面不斷出現各種複雜天氣，路段也會發生變化，甚至會有行人突然闖入車道，如躲閃不及撞人或撞牆，系統會判定駕駛員「出事故」。

謝輝說，智能駕駛訓練與測評系統中的場景都是從現實駕駛場景中模擬設計的，如雨雪大霧天氣、鄉村城市道路、路途突發交通事故、高速行人穿越護欄等，場景越多越複雜，「汽車腦」學習的信息量就越大，未來其決策也將更優化，他們的目標是讓「汽車腦」見識至少上萬種複雜駕駛場景。不過只有這些還不夠，他們未來會開發更為複雜、更加接近真實場景的模擬駕駛系統，如場景中出現顛簸路面，操作平台也會顛簸，根據駕駛員駕駛行為記錄數據；或是雪天場景時出現輪胎打滑等現象。總之，一切都要最大限度接近真實場景。

智能駕駛訓練與測評系統旁是一面九連屏的大屏幕可視化系統，與之鏈接的是計算機及數不清的數據線。負責這個項目的同學介紹，這套系統可以將他們收集、模擬成像的某個路段顯示出來，他們將研發的數據輸入計算機，模擬系統便會生成圖像，模擬車輛便可以在路段上「試跑」。比如，此前他們將世界智能駕駛挑戰賽的賽道收入其中，他們改裝的無人車便可以模擬在該賽道試跑，他們一遍遍將各種數據積累、修正，再重新輸入，直到車輛數據測試完畢，真車便可以上賽道參賽。凡是比賽中出現的障礙，如水坑、行人等，在這個系統中都會有所體現。當然，這套系統採購和研發並不是為了參加比賽的，而是為了整個團隊的終極目標——實現新老校區之間無人駕駛班車演示運行。

天大新校區內已有無人駕駛「專用線」

為了實現終極目標，天津大學新校區內已經開闢了無人駕駛專線、智能駕駛汽車試驗區。謝輝說，這是天津大學特批的，他們研發改裝的無人車，可以在這幾公里的路段上試跑真車。由於他們的試驗還在起步階段，因此這個路段在進行試驗時要暫時封閉，待時機適宜時再全部開放。目前，他們已經將這一路段信息輸入計算機，團隊既可以在實驗室通過模擬駕駛的方式測試數據，也可以「專線試跑」。

在採訪世界智能駕駛挑戰賽時記者看到，所有無人駕駛汽車周邊都有雷達和感應裝置，而世界智能大會展示的百度無人汽車看起來也是極為相似，那麼，無人駕駛汽車只是依靠雷達和感應裝置探測路況來實現無人駕駛嗎？顯然不是，雖然通過這些裝置實現數據採集、分析、決策等已經很難，但這距離真正的無人駕駛，或是智能駕駛還有很遙遠的路要走。

謝輝說，單說駕駛技術，無人駕駛是由汽車腦向人腦學習，繼而達到或在一定程度達到人腦水平，最終成為駕駛員信任的輔助駕駛系統的過程。和人腦比起來，現在國內外的汽車腦還僅僅是呱呱墜地的嬰孩，連最基本的識別水坑、分析「飛來物」是塑料袋還是行人、障礙物是樹枝還是石塊等都要認識、學習。但是，智能駕駛涵蓋的領域更廣闊，它可以依託雲數據平台，將智慧交通等更多信息收集起來，為駕駛系統提供信息和決策。比如，人在霧天的視線可能只有幾十米，看不到遠處的紅綠燈，但是智能汽車可以通過雲數據交換從智能交通系統中獲知前方到底是紅燈還是綠燈，還可以結合車速、前方有無車輛分析出過路口時會遭遇紅燈還是綠燈，從而做出減速、勻速或是加速等決策，這樣一來，依託雲數據的智能汽車的「視線」可能長達幾百米甚至幾公里，它甚至可以分析出當前路段是否堵車，還可以找到周圍不擁堵路段，巧妙避開擁堵路段，而這一切，是駕駛人無法達到的。

目前，天津大學的「無人駕駛專線」已在探索、改進專用路線中信息採集系統，從而實現區域內的智能交通與智能汽車信息交換。謝輝說，他們提到的「通勤線」，沿線的交通網路也要實現信息交換，只有這樣才能夠為智能通勤班車提供更多的數據信息，最終實現那個「不小的目標」。

7月20日，國務院剛剛發布了關於印發《新一代人工智慧發展規劃》的通知，把大力發展新一代人工智慧上升為國家戰略。智能駕駛/無人駕駛汽車作為智能運載工具、無人自主系統、智能交通的重要內涵，被列為其中一個重要的新興產業方向。天津市也將探索建設「天津智港」，天津大學的智能駕駛/無人駕駛汽車研究，無疑將成為這次人工智慧浪潮中一朵絢麗的浪花。

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