无人驾驶 驶向未来

　　文| 马 迪

　　没想到，打车这件日常小事，最近竟然成了全民关注的话题。这次火出圈的是百度旗下自动驾驶出行平台“萝卜快跑”，很多乘客在各大社交平台上晒出自己“在武汉打无人车”的体验分享，高转高赞、热度空前。不止国人，连海外博主也被无人车折服，亲自体验后大为感慨：“感觉好像科幻片。”

　　无人驾驶汽车的起源可追溯至1925年，美国陆军电子工程师Francis P. Houdina打造出第一辆可以通过无线电波控制的“无人驾驶汽车”，命名为“美国奇迹”。这辆车初次亮相纽约，便在数千人面前公开行驶，可惜最终失控撞上了另外一辆汽车……这个并不顺利的开端，拉开了无人驾驶技术的百年序幕。

　　随着工业水平和信息技术的飞速发展，无人驾驶汽车逐渐克服了早期的技术难题—传感器技术、高精度地图技术以及云计算技术的突破，为在现实世界的落地奠定了坚实基础。进入21世纪，以谷歌（现为Waymo）、特斯拉为代表的科技巨头纷纷加入无人驾驶技术的研发行列，推动了这一领域的快速发展。

　　无人驾驶汽车是一个高度集成的系统，其核心在于“感知-决策规划-控制”的模块化结构。其中，“感知”作为前置模块，是确保车辆能够实时、准确掌握周围环境的关键。比如捕捉路况和交通标志图像的摄像头、构建高精度三维环境点云图的激光雷达（LiDAR）、探测远距离移动物体的毫米波雷达（不受光照和天气影响），以及专注于近距离障碍物检测的超声波雷达—多种多样的传感器技术就像眼睛和耳朵一样各司其职，实时采集并将数据进行融合处理，就获得了全面、准确的基础环境信息。

　　在获取了感知系统提供的环境信息后，无人驾驶汽车需要进行行驶的决策规划，这个过程也涉及多个方面：比如规划出从起点到终点的最优行驶路线，这一过程需要综合考虑道路状况、交通规则、交通流量等多种因素，并实时调整规划方案以应对动态变化的环境；再比如对周围车辆和行人的行为进行预测，分析其他车辆的行驶轨迹、速度变化、转向意图等，结合交通规则和交通参与者的行为模式，以提前做出反应并避免潜在的危险；如今精度越来越高的地图和GPS系统也为无人驾驶汽车提供了详细的道路信息，实现厘米级定位，确保行驶的准确性。

　　控制技术则是无人驾驶汽车将决策规划转化为实际行驶动作的关键环节。无人驾驶汽车的执行机构包括电机、制动器等，它们负责将控制指令转化为车辆的实际动作。同时，反馈控制系统通过监测车辆的实际行驶状态和与规划路径的偏差，实时调整控制指令，以确保车辆能够稳定、准确地行驶。

　　总之，复杂的算法和模型可以使无人驾驶汽车能够根据实时感知数据和地图信息，规划出最优行驶路线，最终在安全、高效、舒适等原则下做出调整行驶速度、转向角度、避障策略的选择。即使面对非常罕见且难以预测的场景比如暴雨、冰雹等极端天气，或者是违反交通法规的逆行、变道、偶发交通事故，现有的算法也能够处理99%的情况—剩下的1%则由远程的无人车监督员来处理。

　　说回到这次引发关注的“萝卜快跑”，其实自2020年起就已经在北京、武汉、重庆、深圳等城市开展了全无人自动驾驶服务与测试，积累了丰富的经验和数据。积攒多年的势能，如今一朝释放，才能够一下子在武汉覆盖约3000平方公里、12个行政区，实现了在大半个城区内的全无人自动驾驶车辆的商业化运营。这些真实场景下的实际行驶数据，将能够帮助无人驾驶不断优化算法、制定处理预案，让“萝卜”跑得更快更稳。

　　未来随着技术的进一步成熟和市场的拓展，更多类似“萝卜快跑”的无人驾驶汽车将有望开进更多城市，持续提高出行效率、减少交通事故、促进绿色出行。尤其是在ChatGPT等AI技术的加持下，无人驾驶也必将乘风而上，以前所未有的速度展现更大的潜力，改变我们的出行方式，并对社会经济产生更深远的影响。在通往未来的高速公路上，人类已经出发；而自动驾驶，也应该会陪伴我们去到更多更远的地方。