聊聊用機械人做無人駕駛

在駕駛座，放乙個機械人，讓機械人幫我們開車，這就是無人駕駛？

這是很傳統的想法，大部分的科幻片應該會這麼演，所以可能大部分人認為這才是我們要的無人駕駛。

其實做乙個人形機械人幫我們開車，很難，至少這十幾年應該不會出現這樣的機械人。

但就在最近，我在apollo的群裡發現了一家公司，用機械臂做無人駕駛。

他們的機械臂，模擬了人的手腳操控，直接控制了方向盤、油門和剎車，很有人類的感覺。

在介紹這家公司之前，我想先聊聊前沿科技在人工智慧的推進，為什麼會選擇無人駕駛，而不是機械人。

做個機械人很難！

電影中的機械人，很多都有手有腳有頭，甚至還要有臉能微笑哭泣，能夠完全聽從你的使喚。

沒錯，這是理想的機械人，能夠實現的話，至少是好幾代人的事情了。

就現階段來說，人型機械人實現站立和行走，都是一件比較困難的事情，更不用說能代替人做萬能的事情。

難度在於，模擬人類軀幹，就會產生無限種可能，你讓他開車，再讓他做飯，事情太多，它沒這能力學那麼多本領。

所以，現在大部分機械人，都是限定場景的，比如掃地、開叉車、分揀貨物、同小孩語音對話、碼頭送貨等。

實際上，無人駕駛就是乙個限定場景的機械人，只是這個場景足夠複雜。(下圍棋的阿爾法狗更是典型的限定場景)

無人駕駛是最容易實現並商用的機械人！

最容易？你沒看錯，確實如此。

無人駕駛限定了場景，就是把人從起點送到終點，所需學習的規則比較簡單，一方面學會控制車輛，利用好油門、剎車、轉向等制動系統，另一方面交通規則也是有限的，做到按車道行駛、不闖紅燈、不撞行人和車輛等行為，基本就可以上路了。

現階段的科學技術，特別是slam、cnn等技術的發展，基於人工智慧的無人駕駛才成為可能。

另外，出行是人類的剛需，現階段共享出行已經造就了獨角獸滴滴，而無人駕駛出行，將是乙個更大的商業帝國，任何一家公司能進入無人駕駛生態，它就有無限的可能。

再說，真能實現無人駕駛，不僅僅是成就感，更是個人、團隊榮譽，甚至是國家榮譽。

無人駕駛的實現方式

正如「關於高精度地圖定義的**」文中所述，無人駕駛的實現主要由感知、決策、執行三個層面。

在任何乙個層面，都有不同的實現方式，並且都存在不少的爭論。

比如感知層面，純視覺方案只用攝像頭實現感知，也有雷射方案的(純雷射無法識別車道線紅綠燈等資訊，需要結合攝像頭)，而gnss+rtk+imu用來實現絕對定位感知，這些感知策略需要融合，只用一種策略一定是存在弊端的。

在決策層面，更是分為兩派，一派來自人工智慧，要用深度學習來解決無人駕駛難題，讓智慧型汽車學會人類駕駛，另一派來自傳統車廠，使用控制理論來實現，遇到什麼情況作出什麼判斷並決策執行。

在執行層面，一般都是用線控方式來實現的，就是給車發加油、踩剎車、方向盤左轉等指令，但大部分車廠還沒有開放線控，所以很多車都是改裝的，據說uber和volvo合作的無人車x90也是改裝的。

而使用機械臂控制油門剎車和方向盤來做無人駕駛，還是比較少有的，這樣的做法必須在機械控制領域有多年的積累，但也看出對現階段無法獲得車廠線控指令的無奈。

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這是一家名叫踏歌艾爾機械人的公司，從官網(www.tageair.com)來看，早期可能是一家為車廠提供車輛測試的公司，正是這樣的測試技術積累，才慢慢過渡到無人駕駛領域，據說機械臂控制車輛的方式，已經成功運用到了工程車領域，比如壓路機等。

我們一般開自己的車，對自己的車況很熟悉，當借一輛車上車後，還需要一點磨合熟悉的時間。對於機械臂模仿人類操控，它們不需要適配嗎？

畢竟每輛車的油門、剎車不同，在相同的力度控制下會有不同的效果，再加上車輛保養的因素(機油使用時間、剎車片厚薄等)，車輛控制千差萬別。

讓機械人給我們開車，你是怎麼看的呢？