【我們為什麼挑選這篇文章】除了理解卡內基梅隆大學在無人車的領先地位之外，還有幾個名詞也是無人車領域重要的單位，包含：DARPA 挑戰、低調卻擁有不錯實力的德爾福公司。準備好了，就開始走進歷史的潮流中，回到第一台無人車的誕生地吧。
（責任編輯：陳君毅）
夢想之所以是夢想，是因為它總比現實跑得更快、更遠。火箭被發明前的幾千年，歷史就已經有對於飛天探索的記載。無人車也是如此。
1984 年，在 GPS 還沒有被發明的時候，卡內基·梅隆大學團隊在一處廢棄的停車場測試了他們的第一輛自動駕駛汽車。
在今天看來，當時的水準不值一提，但自 1980 年代起，在美國 DARPA 等機構的資助和推動下，一系列研究團隊對無人駕駛技術從無到有的探索之路，走得並不容易。這也成就了包括卡內基·梅隆大學在內的一眾院校和實驗室，至今也是無人駕駛技術和人才誕生的搖籃。
如今，無人駕駛要比過去任何一刻都跟接近人們的生活，那麼對於孕育了這項技術原型的卡內基·梅隆大學，他們曾歷經了怎樣的故事呢？雷鋒網新智駕整理編譯了這篇來自匹茲堡商業時報的報導，以饗讀者。
史上第一台無人車 Terregator：像一張會滾動的桌子
在位於美國匹茲堡的一處廢棄停車場裡，一輛無人車繞著場地緩緩地行駛，它有一個名字，叫 Terregator，創造它的人說，「它像一張滾動的桌子，能夠自主識別和駕駛」。
「自主識別和駕駛」，就是這個今天常被用來形容自動駕駛汽車的屬性，讓這台「會滾動的桌子」幾乎創造了歷史。
那一年，是 1984 年，比人類發明 GPS 時間還要早很久。所以，當時團隊為了跟踪這輛車的駕駛軌跡，在車尾綁了一個底部打孔的油漆罐，隨著車輛移動，漏出的油漆在車尾畫出了一條路徑。
提到這件事的時候，卡內基·梅隆大學（Carnegie Mellon University，下稱 CMU）機器人學教授 Red Whittaker 依然記憶猶新。當時的原型車，是 CMU 多年來對陸地巡航器（Terrestrial Navigator，即「Terregator」）研發積累的結晶，同時，研究團隊還花了數月對車輛進行外觀和架構設計。
這款被 CMU 研發團隊命名為「Terregator」的小車，有六個輪子，每秒能行駛幾厘米。車身配置的一系列傳感器，包括聲納環、攝像頭，以及一個單線激光雷達測距儀，它們將負責對障礙物和環境進行感知。
「我並不想標榜這是無人車歷史上的第一，但對於當時研發它的團隊而言，Terregator 在他們心中就是這樣的位置，」Whittaker感慨地說，「第一次看到它在那兒，雖然就只是繞著停車場轉圈，但那種驚喜、那種驚嘆的感覺，是難以言說的」。
從那以後，CMU 就因 Terregator 的誕生而成為自動駕駛技術的發源地，也開啟了 CMU 在此基礎上長達 30 餘年的技術研究。這些年來，Terregator 的創造者 Whittaker 也一直在支持其他各類汽車相關技術的研發。
今天，如果城市街道上出現一輛自動駕駛汽車，它已經不會再那麼讓人驚奇，但 CMU以及它所在的匹茲堡市，卻因為 Terregator 的故事成為孕育無人駕駛技術最古老的地方。
美國國防部 DARPA 大力推動無人車技術
其實，CMU 的自動駕駛技術研發始於 1980 年代中期的一個契機。
當時，美國 DARPA（美國國防部高級研究計劃局）旗下操持著一個「戰略計算計劃」（Strategic Computing Program，SCP），計劃為期 10 年，DARPA 希望以此從計算機架構、軟件、以及芯片設計領域的高速發展中獲益，並推動 AI 技術達到新的高度。
- 1983 年，美國國防部將自主式陸地車輛（Autonomous Land Vehicle，ALV）列為戰略計算計劃的研究項目之一，並製訂了年度規劃。
- 1985 年：道路跟踪試驗，車輛以 10km/h 的速度行駛在鋪好的公路上，不設置障礙。
- 1986 年：避障試驗，車輛以 20km/h 的速度行駛，能識別和避開固定障礙物。
- 1987 年：越野路線規劃試驗，規劃車輛行駛路線，並以 15km/h 的速度通過開闊的沙漠地帶。
- 1988 年：公路網路線規劃及避障試驗，規劃車輛行駛路線，並實現以 20km/h 的速度借助路標導航行駛於公路網上，以及完成地圖校正和從路邊繞過障礙物。
在那段時間，DARPA 資助了一些院校和製造商企業，作為其中之一，CMU 的任務是負責解決 ALV 系統複雜的感知和集成問題。為了攻克該技術，CMU的研究人員於 1984 年組建了導航實驗室，命名為「NavLab」，專注於複雜環境中的高難度視覺感知問題研究。
「在那個時代，一切都是從零開始。從為自動駕駛汽車規劃路徑，到路徑跟踪，到避障，到找到實現自動化的合適的軟件系統。機器如何看見世界？機器如何理解世界？所有的一切，在今天而言，都太過初級了，也正因如此，那時候的成果稱得上真正的發明。」Whittaker 如是說。
機器人、無人車要如何看見世界？
Whittaker 永遠都不會忘記 1984 年的一天，在美國申利公園，團隊第一次決定測試 Terregator 在真實世界的避障性能。
「那是匹茲堡的晚春，所有大學都沒放假，許多學生們出來散步曬太陽，」他說，「所以，在他們都聚集在公園時，我們測試了 Terregator，它緩緩地，在這些學生身旁行駛著，一些人躺在公園草坪，它也繞開了他們。學生們第一次看到 Terregator，就像 Terregator 第一次看到他們一樣。這一瞬間，感覺真的很酷。」
不過，對於自動駕駛而言的挑戰，還不止是障礙物本身，這意味著，車輛需要去感知這些障礙物，然後更重要的是，是決策下一步應該如何行駛。
「在無人車的駕駛決策上，有太多工作需要做。換句話說，一旦視覺數據被解譯，那麼車輛就必須對如何駕駛、如何轉向等做出判斷，」CMU 機器人研究所主任 Martial Hebert 說，「我認為在這個環節，是創新性技術迸發的地方」。
Hebert 回憶說，當 CMU 第一次著手研發自動駕駛車技術時，他們的汽車只成功「看」了兩天。當時，團隊使用類似攝像頭的傳感器，配合圖像分析技術，同時使用激光雷達直接獲取 3D 感知信息。這兩種環境感知的手段，至今也在被採用，不過已經變得比 1980 年代更複雜了。
CMU 研發的最新一款自動駕駛車，是於 2013 年亮相的一輛凱迪拉克 SRX，這輛車當時成功載著時任美國賓夕法尼亞州議員的 Bill Schuster 抵達了機場。
技術上，這輛車通過圖像分析和對車道線等路標的測量輔助進行環境感知，同時車輛已經能夠實現高速路的平均駕駛時速。而真正讓它與 Terregato r區分開來的，除了時速和外觀，還有對環境中動態事物的感知能力，不論是人、車、還是自行車等。
「當你需要處理無人車與交通環境中的其他參與者，如行人的關係時，事情會變得非常複雜，」Hebert 如是說，「車輛必須在完全動態的交通環境下做出駕駛決策。 」
在現代研究中，車輛的駕駛決策將變得更加細緻。Hebert 回憶說，在 Terregator 之後，1986 年，CMU 還研發了一輛基於雪佛蘭廂式貨車改裝的自動駕駛車，命名為 Navlab 1，這輛車能達到每小時 20 英里（約 32 公里/時）的時速。
而在 Navlab 1 之後，CMU 開始將研發重點放在更細緻的自動駕駛車行為決策上，即讓車輛「表現得更像人類司機」。這意味著，自動駕駛車不只是考慮「避障和行進」那麼簡單，而是需要結合更多的場景和分析做出判斷。
「所以，當時的下一步研究，是讓車輛能夠推測其他車輛的移動，例如一輛從旁邊經過的汽車，」Hebert 說，「這是非常關鍵的進步，因為它使得自動駕駛車從簡單的周圍環境感知和追踪，發展成對周邊車輛的動態反應。」
這些研究成果，在 CMU 隨後研發的 NavLab 5 上全部進行了展示，這是一輛基於龐蒂亞克運動款轎車改裝的自動駕駛車，1995 年，這輛車在「橫穿美國實驗」（NO Hands Across America，NOAA）中，從賓州的匹茲堡行駛到加州，行程 4587 公里，其中自主駕駛部分達到 98.2%。
Navlab 的研發成員之一，CMU 博士生 Todd Jochem 回憶說，他們當時花了 4 個月時間完成車輛的改裝和軟件調試，總成本不超過 2 萬美元。所有裝備包括一台電腦計算機、一台彩色攝像機、GPS，以及一台光纖陀螺儀。
有趣的是，他們的 GPS 並不是用來定位，而是測速，Todd Jochem 說，當時 GPS 還沒有開放高精度定位功能，也就是說如果使用這種服務價格會十分高昂，同時，就算用 GPS 進行高精度定位，他們也沒有匹配的地圖。
這之後，在 2005 年，CMU 帶著 H1ghlander 參加了當年的 DARPA 挑戰賽，那是一輛改裝的通用悍馬，它在道路上成功對一輛人類駕駛車輛進行了超車。
「我至今仍記得當時的興奮之情，一輛自動駕駛車對一輛人類駕駛車進行了超車，」Whittaker 說，「時至今日，所有人都知道這是如何實現的，但我卻不希望因此忽視當時取得的成果的巨大價值」。
CMU：真正無人駕駛技術的元老
2007 年的 DARPA 城市挑戰賽（Urban Challenge），100 餘組參賽隊伍中，11 輛自動駕駛車因其卓越性能脫穎而出，其中就包括 Boss——CMU 基於雪佛蘭太浩的自動駕駛改裝車，最終，它在當年比賽中摘得了冠軍，平均時速達 22.53km/h
DARPA 城市挑戰賽的前身是「DARPA Grand Challenge」，地位等同於無人駕駛圈的奧林匹克。2007 年，挑戰賽在美國一處退役的空軍基地進行，距離洛杉磯兩小時車程，「DARPA Grand Challenge」也被隨之稱為「Urban Challenge」。當時賽道全程 55 英里（約合 89 公里），參賽方需要在過程中完成三項駕駛任務，並在 6 小時內完成比賽。
「在無人車開始三項駕駛任務中的第一項時，Boss 突然不動了，當時所有人的心跳都像漏了一拍，」參與挑戰賽的 CMU 電子計算機工程系教授 Raj Rajkumar 回憶說。
經過簡單調查，團隊發現了問題所在。與其他參賽車不同，Boss 在賽道起始位置十分靠近一個報導賽況的巨大顯示屏，對Boss 的 GPS 造成了干擾。隨後，Boss 繼續參與了比賽，並以 20 分鐘領先第二名的成績摘得了冠軍。
CMU 在 DARPA 挑戰賽中的優秀表現，直接促使美國通用汽車公司對其捐贈 500 萬美金建立第二個實驗室，自動駕駛技術合作研發實驗室，並由 Rajkumar 擔任聯合主任。
Rajkumar 還有一個身份，自動駕駛技術創業公司 Ottomatika 的創始人。2013 年，Ottomatika 被創立，並致力於將 CMU 研發的自動駕駛學會成果進行商業轉化。
隨後，該公司與德爾福合作，進行了一些汽車在城市或高速公路駕駛的主動安全平台研發。
2015年，Ottomatika 被德爾福收購。也是在那一年，德爾福用 Ottomatika 的技術改裝了一輛奧迪 Q5 自動駕駛車，從舊金山行駛到紐約，自主駕駛時間達 99%。
迄今為止，CMU 已經公開了 140 項針對自動駕駛技術的研究成果，其中，凱迪拉克 SRX 也成為濃墨重彩的一筆，不只是因為其開創性地完成了對許多前沿技術的深度融合，也是因為許多傳感器和套件已經與車輛進行了嵌入式整合。
「Boss 的車身上背著一串的設備，車頂的激光雷達、一大堆攝像頭，車尾還裝滿了電子器件。在車內有兩個巨大的顯示屏，駕駛員需要不斷監控這些信息，同時，即使是有三、四十年駕齡的老司機，也必須通過訓練才知道如何操作這輛自動駕駛車，」Rajkumar 描述說，「而到了 2011 年，我們與通用公司合作基於凱迪拉克進行改裝，當時的首要目標，就是讓這輛車看起來更正常。」
在 SAE 劃定的 Level 0-Level 5 自動駕駛等級中，Rajkumar 認為 SPX 達到了 Level 3.3。而對於達到真正的 Level 5，Rajkumar 認為至少還需要 10 年時間，甚至更久。
「接下來，我們還需要面對諸如天氣環境、隧道、橋樑等複雜問題，」Rajkumar 說，「在隧道和橋樑環境下，GPS 失效，我們目前能達到 85% 自動駕駛，但剩下 15% 始終要被徹底解決」。
「現在，我們正為下一代的自動駕駛實現做儲備，這其中不再只是自動駕駛本身的問題，還涉及許多車規級元器件開發——為了真正實現產品化，同時要考慮各種城市道路的複雜問題、天氣問題，當然，還要最終控製成本。」
——
（本文經 雷鋒網 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為 〈走進 CMU：無人駕駛技術誕生的地方〉。）
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