“無人駕駛車”聽起來好像還離我們很遠(yuǎn)？很難想象有一天“老司機(jī)”會(huì)從此消失。但是這一切正在Google、特斯拉這些巨頭的推動(dòng)下，離我們?cè)絹碓浇?/p>

其實(shí)徒手改造無人駕駛車這件事，早就有腦洞清奇的人做過了。你！也！可！以！

不過先來打個(gè)臉！

是的，想必你聽說過，2015年，一位叫George Hotz的26歲少年號(hào)稱用1000美元，2000行代碼，6個(gè)攝像頭在自己車庫實(shí)現(xiàn)了無人駕駛。

當(dāng)然，機(jī)智的探長(zhǎng)早就發(fā)現(xiàn)了他是標(biāo)題黨。

仔細(xì)研究一下，他的整套設(shè)備約4萬美元，而且代碼量遠(yuǎn)超過2000行代碼，并且調(diào)用了大量第三方的庫，他也只實(shí)現(xiàn)了高速場(chǎng)景下車道保持、行人探測(cè)、碰撞警告等輔助駕駛的功能。

啪啪啪！

其實(shí)也沒有什么好羨慕的，改造無人駕駛車這件事情，探長(zhǎng)也會(huì)。而且今天探長(zhǎng)就決定公開潛心研究多年后的結(jié)果，心貼心辦，手把手教，保證業(yè)界良心！

先來點(diǎn)科普，無人駕駛系統(tǒng)一般有三大模塊，嗯，下面要?jiǎng)澲攸c(diǎn)。

1.環(huán)境感知模塊

無人駕駛汽車是通過傳感器來感知環(huán)境信息。比如攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)以及工業(yè)相機(jī)是用于獲取環(huán)境信息；而GPS等用于獲取車身狀態(tài)的信息。當(dāng)然還需要通過算法提取出有用的信息。

2.行為決策模塊

行為決策是指無人駕駛汽車根據(jù)路網(wǎng)信息、獲取的交通環(huán)境信息和自身行駛狀態(tài)，產(chǎn)生遵守交通規(guī)則的駕駛決策的過程。

用人話說就是規(guī)劃出一條精密的行駛軌跡，然后無人駕駛車就可以跟著這條軌跡走。

3.運(yùn)動(dòng)控制模塊

運(yùn)動(dòng)控制模塊是根據(jù)規(guī)劃的行駛軌跡和速度以及當(dāng)前的位置、姿態(tài)和速度，產(chǎn)生對(duì)油門、剎車、方向盤和變速桿的控制命令。

看起來是不是非常簡(jiǎn)單！? So Easy!

友情提示：如果你到這里已經(jīng)不想繼續(xù)往下看，請(qǐng)直接跳到文末最后兩段，速成秘籍等著你（蜜汁微笑）

無人駕駛兩大派系：谷歌和特斯拉誰能笑到最后

無人駕駛的實(shí)現(xiàn)路徑大概有兩大派系，一派是以谷歌為主的互聯(lián)網(wǎng)公司，一派以特斯拉為首的汽車制造商。

谷歌的藍(lán)圖是無人車完全取代人來駕駛，把無人車看成機(jī)器人，所以沒有方向盤、油門和剎車。

谷歌無人車頂上是約8萬美元的64線激光雷達(dá)(Lidar)。它在高速旋轉(zhuǎn)時(shí)發(fā)射激光測(cè)量與周邊物體的距離，再根據(jù)距離數(shù)據(jù)描繪出精細(xì)的 3D 地形圖，并跟高分辨率地圖數(shù)據(jù)相結(jié)合建模，幫計(jì)算機(jī)做決策。

由此可知，這條技術(shù)路線的關(guān)鍵是對(duì)周圍環(huán)境的模擬和3D地圖數(shù)據(jù)，而谷歌在這方面有深厚的積累。

而特斯拉的計(jì)劃是從機(jī)器輔助駕駛進(jìn)化到完全自動(dòng)駕駛。所以技術(shù)上逐步實(shí)現(xiàn)自動(dòng)剎車、定速巡航、自適應(yīng)巡航等，最終完全自動(dòng)駕駛。

特斯拉 Model S主要是靠攝像頭結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺，特斯拉輔助駕駛使用的硬件包括前置攝像頭、前置雷達(dá)（相對(duì)廉價(jià)的毫米波雷達(dá)）、12個(gè)超聲波傳感器。

好吧，看懂了區(qū)別沒有？？？意思就是，Google 比較直接，直接讓老司機(jī)都能回家休息。特斯拉比較溫和，先從幫助你開始慢慢解放你的雙手……

來點(diǎn)輕松的行業(yè)巨頭八卦，作為課間休息：

Google投資了Uber并希望和Uber共同開展無人駕駛業(yè)務(wù)。而Otto的創(chuàng)始人 Anthony 是當(dāng)初Google 無人駕駛車項(xiàng)目的技術(shù)主管，曾多次創(chuàng)業(yè)，被Google收購了3次！

而第N次離開Google后創(chuàng)立Otto，切入無人駕駛長(zhǎng)途卡車市場(chǎng)，技藝驚人，這一次他又被收購了，不過不是被Google收購！而是Uber!

緊接著，Uber宣布無人駕駛業(yè)務(wù)不再和Google合作，要獨(dú)立發(fā)展，Google眼看著自己的兩個(gè)舊愛勾搭在了一起，不帶自己玩了。嗯，三角戀總是不穩(wěn)定。

現(xiàn)在問題來了？Uber和Otto在一起，誰是攻誰是……咳咳。

好，接下來說一說無人駕駛實(shí)現(xiàn)方案：

硬件部分

我們用前面被打臉的那位少年George Hotz的硬件方案作為入門，教你構(gòu)建一個(gè)無人車駕駛系統(tǒng)的硬件部分。

根據(jù)的分析，George Hotz的主要的組件如下：

2016 謳歌 ILX小車$27900

Velodyne VLP-16 16線激光雷達(dá) $7999

工業(yè)相機(jī) 約$2000

技嘉BRIX NUC小型機(jī) 約 $800

車載GPS 約$100

游戲手柄 約$80

消費(fèi)級(jí)慣性測(cè)量單元(IMU) 約$50

顯示器，網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)，USB Hub，USB-CAN轉(zhuǎn)換卡，硬盤若干，逆變器

最棒的是這套方案都是世面上能夠買到的，整套方案約4W美元。

嗯，4萬美元對(duì)于土豪的你來說當(dāng)然是小case啦！

謳歌ILX油門、剎車和轉(zhuǎn)向都已電子化，但控制接口仍需要破解。而VLP-16為2015年最實(shí)惠的激光雷達(dá)LiDAR，擁有16線，測(cè)量范圍100米，精度約3cm。而工業(yè)相機(jī)可以提供更加豐富的前方信息，具有全局快門和高動(dòng)態(tài)范圍的特性。