隐形赛手

它并不是一辆12汽缸马力强劲的豪华宫殿，也不是全身涂满了广告的F1赛车。它所能做到的只不过是不需要司机。对，无人驾驶！

一辆紫红色的美国道奇汽车轻快地行驶在公路上，150公里/小时的车速让人们只能看到明亮的车漆反射出的紫红色阳光。只有当这辆7座MPV停下来之后，人们才发现这辆挂着奇怪装置的车内空无一人。
　　
车身上清晰地印着“清华智能车THMR－Ⅴ”的字样并不能完全解释清楚这辆汽车的身份，其中那些大写字母是TsingHua Mobile Robot V的缩写，即清华V型智能移动机器人。这听起来可能仍然有些晦涩，简单来说，这就是一辆实现无人驾驶的汽车。
　　
是的，这正是很多人在童年时代幻想过或者在科幻读物中看到的无人驾驶汽车如今成为了现实。尽管目前它还是一件试验品，但有理由相信将来无人驾驶的智能汽车能够让司机们实现边开车边睡觉的梦想。
　　
当然，教授们研究智能移动机器人的目的并不是想去抢走那些出租汽车司机的工作。他们希望研制的智能移动机器人能够代替人类进入那些有毒有害等危险环境中。在这些科学家的眼里，THMR－Ⅴ只是一台智能机器人而不是一辆汽车。THMR－Ⅴ实际上就是一个试验平台，将多学科的技术综合在这个载体上研究如何具体结合应用。由清华大学智能技术与系统国家重点实验室研发的THMR－Ⅴ综合了电脑、感应、定位导航等多项技术，目前已经是第五代智能移动机器人。
　　
智能移动机器人，也就是人们常说的智能汽车就像人类一样，会经过对周围环境的观察，经过思考后作出自己的判断。所以对于智能机器人来说，首要的需求就是对客观世界的感知。它如何来感知周边的复杂环境呢？THMR－Ⅴ使用了CCD摄像机作为视觉信号处理系统。
　　
但由于周围环境复杂，从CCD摄像机看来，地面上的一个障碍的凹凸性很难判断。如果这时结合激光或者微波雷达的探测，就能够得到一个比较精确的环境判断。这就是THMR－Ⅴ如何获得深度的感知，安装的激光雷达可以测量出车体前方的物体或障碍物，THMR－Ⅴ会根据障碍物在车前的分布情况，进行信息融合、控制决策，发出车体躲避障碍或停车的命令。
　　
“最终安装上负责对方向和行进距离进行判断的光码盘-磁罗盘定位系统以及GPS卫星定位系统，THMR－Ⅴ就能够获得精确的位置数据。” 清华大学智能技术与系统国家重点实验室何克忠教授介绍说。但这远远不够，在掌握了位置数据后，THMR－Ⅴ还要针对最终目的地作路线、速度的判断，这时采用的路径规划技术就相当于人类大脑的思考判断了。
　　
“在我们的V型车上有CCD摄像机、激光雷达、光码盘、GPS卫星定位等等。这么多传感器要同时监控设备的运行情况，而且还有智能汽车的大脑——路径规划系统。这么复杂的系统只有一台电脑是无法满足需要的。”何克忠教授说。
于是在这辆美国道奇SXZ6510七座厢式车里面，教授们塞进了6台电脑。它们分为规划电脑、监控电脑、视觉电脑和多台测控电脑，它们是按照分层递阶的结构，分为智能级（规划电脑），协调级（监控电脑）和执行级（视觉电脑和多台测控电脑）。各台电脑之间通过10M以太网实现数据通信。
　　
科研小组在1998年花费了38万购买这辆道奇车进行改造。2003年3月份，在北京上地北边的北青路进行了无人驾驶试验。这次试验THMR－Ⅴ的最高速度达到了150公里/小时。此次试验中完全是智能机器人自主行驶，而不是技术人员遥控操作进行的。
　　
150公里/小时的速度无论在国内还是国际上都是处于领先的。德国1998年公布的无人驾驶最高速度大约为130公里/小时，美国的水平大约为120公里/小时。之所以要用最快速度来一较高下是因为速度的快慢能够体现智能汽车的综合技术水平。实现高速行驶一方面是要求图像处理速度要快，目前THMR－Ⅴ智能汽车能够做到20-30毫秒刷新一幅图像。另一方面是要求高精度的控制技术。这两方面的技术都达到较高水平才能够帮助智能汽车实现高速行驶。
　　
何克忠教授和同事们现阶段的任务就是解决智能汽车的遥控问题。在一个指挥站内会设有模拟操控台，油门、方向盘等，汽车上的设施应有尽有。这时指挥站内就能够在一定范围内通过操控台遥控智能汽车的行动。同时智能汽车也会将传感器获得的画面传递回指挥站。
　　
THMR－Ⅴ的遥控范围目前在无障碍物环境下可以达到几十公里，但是由于遥控设备采用的频率比较高，绕过障碍物的性能比较差，所以遇到楼房、树林和小山等障碍阻挡，遥控范围就会受到影响。
　　
这项研究甚至能够研发出一套自动辅助驾驶系统，用来做什么呢？当然是来辅助甚至纠正司机们的驾驶。有研究表明，司机的不当驾驶是导致绝大多数交通事故的原因之一。而如果研发出一套能够在一定程度上自动纠正司机的系统将会让道路减少拥堵和更安全。
　　
新型车辆可以通过激光雷达测出与前车的距离，然后根据现有车速来判断目前是否为安全车距。一旦车距小于安全距离就会发出警报来警示司机或者自动减速行驶。在雨雾天气中激光雷达的作用就更加明显，相信这套自动辅助驾驶系统一定会帮助司机减少许多交通事故。
　　
这个项目最初是由前国防科工委立项研发的移动机器人科研项目，当时叫做行动规划技术研究。1989年七五计划时代就开始进行此项研究，最初意图是研发应用于军事方面的侦查车辆。研究小组当时从吉林一家汽车厂购买了一辆小型遥控防爆汽车，带回北京进行改装。这就是清华智能移动机器人的首个成品THMR-I。
　　
THMR-I是一台室内轮式移动机器人，左、右后轮分别装有二台电机，可以独立控制，前轮是从动轮。车体前方装有3个超声传感器，用来检测车体前方的障碍物；CCD摄像机用来检测车前道路；左、右轮装有光码盘用来确定车体的位置。
　　
THMR-II的配置基本同I代相同，不过在车上增加了无线图像电台、无线数据电台。操作人员通过无线图像电台，能够收看到车前图像，通过操纵遥控盒控制车体动作，因此THMR-II具有视觉临场感遥控的功能。
　　
THMR-III开始采用BJ1022面包车改制，在这代智能移动机器人上集成了二维彩色摄像机、磁罗盘-光码盘定位、GPS、超声等传感器和计算机系统，根据地图数据库信息进行全局规划，依靠电脑来完成视觉信息处理和局部规划、控制决策及系统监控。这个结构已经同目前最新的V代智能汽车非常接近了。
　　
国外智能移动机器人的发展也很快。室外移动机器人的研究起源于美国国防部DARPA的战略课题。Demo计划是于1992年由DARPA及国防部长办公室联合机器人计划(JRP)处资助进行的，主要研究高速遥控及简单的“学习”功能等近期技术，如自动返回能力等。1997年美国国防部正式启动了DemoIII计划。2000年10月份又进行了DemoIII B的自主机动性鉴定，白天车辆在有植被的崎岖地形上越野导航的速度达到32公里/小时，夜间及湿地时为16公里/小时。在不太恶劣的气候条件下，该车可以64公里/小时的速度在道路上行驶，试验车与遥控人员的通信距离为10～16公里。
　　
美国卡内基·梅隆大学（CMU）机器人中心也是在1980年代便开始了对室外移动机器人的研究，其Navlab系列的研究几乎集成了室外移动机器人的所有关键技术，很具有代表性。Navlab系列原型车包括Navlab1到Navlab 11，覆盖了小型客车、火车、多用途车、大型客车等多种车型。研究内容包括自主驾驶、辅助驾驶、车辆安全等多个领域。目前的研究内容包括车辆避撞系统、带运动物体跟踪识别的同步定位与地图生成系统等。
　　
1995年6月，Navlab-5原型车进行了横穿美国的实验NHAA（No Hands Across America），从宾州的匹斯堡到加州的圣地亚哥。总行程4587公里，其中自主驾驶4503公里，占98.2%，最长连续自主驾驶距离为111公里，全程平均速度为每小时102.72公里。
　　
Navlab 5车体采用Pontiac运动跑车改装。CMU与AssistWare技术公司合作开发了便携式高级导航支撑平台PANS（Portable Advanced Navigation Support）。最新的Navlab11原型车由一辆Wrangler吉普车改装而成，装备差分GPS全球定位系统、陀螺仪与磁罗盘、激光雷达、全向摄像系统、激光线发生器等设备。
　　
德国慕尼黑国防大学与德国奔驰汽车公司合作从1980年代开始研制室外移动机器人，已先后开发出VaMoRs和 VaMoRs-P（即VaMP）两种实验车。VaMoRs由一辆奔驰508D型5吨面包车改装而成，1987年曾在一段尚未通车的高速公路上创下自主驾驶 96公里/小时的1980年代最高速度。VaMoRs-P（VaMP）由一辆豪华型奔驰500SEL改装而成。