引领智能车发展新方向——记2015中国智能车大会暨国家智能车发展论坛

文/王燕平

引领智能车发展新方向
——记2015中国智能车大会暨国家智能车发展论坛

文/王燕平

2015中国智能车未来挑战赛开幕式

2015年11月14日，由国家自然科学基金委员会信息科学部和中国自动化学会联合主办的“2015中国智能车大会暨国家智能车发展论坛”在江苏常熟会议中心隆重召开。论坛共安排了7场特邀主题报告和14场分论坛报告。来自全国各地200余名致力于汽车、无人车驾驶以及相关领域的政、产、学、研、用代表参加了论坛。中国自动化学会理事长、西安交通大学郑南宁院士参与本届论坛并致开幕辞。

由国家自然科学基金委员会支持的“视听觉信息的认知计算”重大研究计划于2008年立项，目标是借鉴人在视听觉方面的认知机理发展新的计算模型，解决对非结构化环境理解的科学问题。为了验证所提出的模型及算法的可行性，于2009年开始举办每年一届的“中国智能车未来挑战赛”。2008“视听觉信息的认知计算”重大研究计划项目实施时无人车的研究在国内不管是研究界还是企业界还少有问津，今天在全世界已经引起广泛重视，并成为未来产业的发展潮流。为了进一步推动中国智能车的发展，进而带动在认知机理上能够提出中国学者的学术思想、学术观点和可以实现的物理要求，举办了“2015中国智能车大会暨国家智能车发展论坛”。

建立车路结合的智能交通系统将是未来智能车的发展方向，也成为本届论坛的热议话题。国防科技大学教授贺汉根表示，具有对驾驶环境和交通状况全面实时感知、理解，并具备自主规划与控制及人机协同操作功能的无人驾驶汽车是实现未来智能交通系统的核心与关键。中国自动化学会副理事长、中科院自动化所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃研究员介绍了基于赛博-物理-社会复杂耦合空间的平行驾驶框架，表示未来的智能车系统是车、人、路结合在一起，从单车智能向车联网、交通云计算平台的方向发展。

从智能车自动驾驶分级标准来看，建立一个理想的复杂集成系统是自动驾驶是否成功的关键，其中有3个关键功能是：传感功能、控制功能以及navigation（导航）功能。智能车上安装高精度传感器用于识别路况和驾驶环境，但是价格昂贵。国家自然科学基金委员会副主任、北京大学教授、中国工程院院士高文指出，为了降低传感器成本，可以考虑使用计算机视觉技术。他提出实现自动驾驶的四项计算机视觉技术：路线识别，3D建模，视觉里程计VO，对象检测、分类和跟踪技术。中国第一汽车股份有限公司技术中心技术总监邱少波介绍了一汽的Cloud-Eye计划，应用于精准定位与导航技术的协同交通系统，室内导航和自动驾驶导航系统。其原理是像人眼一样依靠视觉进行精确定位，能够将提供信息转变为提供判断。

安全和舒适驾驶是智能车发展的主要需求，中国科学院合肥物质科学研究院中国安防机器人研究院特别研究员梅涛认为，要想让无人驾驶汽车安全高速行驶，需要解决的科学问题是在动态非结构环境下的信息获取与认知；基于多信息融合的优化决策机制；未知路况条件下的高速运动控制。王飞跃认为最优驾驶是安全与舒适，实现的方法是以平行车和平行机器人的方式，由多个机器人，如软件机器人和知识机器人，来帮助人开车。国家自然科学基金委员会信息科学部主任张兆田表示，基金委2016年在智能化领域将继续关注：智能车主动安全、共驾型智能车人机双环特性、智能汽车故障诊断等。

论坛作为交流平台，站在“十三五”规划和世界智能车发展水平的制高点上，探讨了我国智能车研究和产业发展情况，这将引领智能车发展的新方向，并带动和催生我国智能交通系统与汽车产业发展的新业态。

11月15日，2015年第七届“中国智能车未来挑战赛”在江苏常熟同期举行。继在西安、鄂尔多斯和赤峰举办前四届比赛之后，连续第三次在常熟举办此项赛事。此届比赛主要考核无人驾驶智能汽车完成指定区域特定任务的能力。赛道全程13.5公里，包括城际高速干道、城区复杂路况、居民小区模拟路况和乡村道路，着重考核无人驾驶智能车辆在真实开放的综合交通环境下自主驾驶的能力，包括安全性（Safety）、智能性（Smartness）、平稳性（Smoothness）和敏捷性（Sharpness）等智能水平。

比赛现场

赛事汇聚了国内无人驾驶智能车辆的主要研发团队，来自国内12家不同高校、科研院所的19支车队参加了最终比赛，包括军事交通学院、同济大学、北京联合大学、北京理工大学、南京理工大学、西安交通大学、上海交通大学、清华大学、武汉大学、国防科技大学、中科院合肥研究院、湖南大学。所有参赛智能车需要在真实交通道路环境中，以最短时间跑完全程，并完成包括车辆启动、驶入和驶出小区、执行U-TURN、交叉路口排队通行（交通信号灯等候）、换道超车、“行人”避让、识别路障、交叉路口左转让直行、驶入施工越野路段（涉水路）以及任务终点停车等考核项目。

无人驾驶汽车的控制、摄像头视觉及传感雷达感应系统

本届比赛除在难度上有所提高外，还有很多新技术亮相，智能车路协同技术成为此次大赛的新亮点。空无一人的驾驶室和众多的传感装置是每辆参赛汽车的特色，在无人驾驶的条件下，车辆能够感知周围变化，自主决策完成驾驶功能。无人驾驶汽车是在普通汽车上加装高精度传感器、激光雷达和摄像头，通过模拟人的视觉和听觉感知环境，而中央控制平台将探查到的道路情况及时反馈，把环境感知的数据输入到计算机里面，计算机计算出一条路径，输入到控制器里面，控制器来控制方向盘、油门和刹车踏板，实现对车的控制。

经过紧张激烈的比赛，最终军事交通学院的军交猛狮队蝉联冠军。据带队老师介绍，今年他们在控制系统的软件上做了优化，提高了避障和交通信号灯等候方面的功能。这辆参赛车辆还不是他们改装的最好车辆。他还提到，高精度传感器的价格还是比较高，一辆智能车的改造价格还比较昂贵。

作为本届挑战赛总裁判长，王飞跃表示：“以前参赛过的队伍，这次在环境识别水平上都有所提高。”他提到一次坐在跟随参赛车辆的裁判车上的经历，当看到前方信号灯是绿灯时，参赛车却突然减速。原来是一名本不该出现在赛道上的警察穿过马路，车辆感知到了这一情况并做出减速让行的决策。

军事交通学院军交猛狮队的无人驾驶汽车

郑南宁院士表示智能车研究仍任重而道远：“真正的智能车要上路，还要解决智能交通的问题，并与通讯技术相结合。智能车的发展不仅是信息领域的科研问题，需要推进传感技术，需要加强对场景理解的基础研究，希望企业积极参与其中。”