# 聊聊用机器人做无人驾驶 


在驾驶座，放一个机器人，让机器人帮我们开车，这就是无人驾驶？

这是很传统的想法，大部分的科幻片应该会这么演，所以可能大部分人认为这才是我们要的无人驾驶。

其实做一个人形机器人帮我们开车，很难，至少这十几年应该不会出现这样的机器人。

但就在最近，我在Apollo的群里发现了一家公司，用机械臂做无人驾驶。

他们的机械臂，模拟了人的手脚操控，直接控制了方向盘、油门和刹车，很有人类的感觉。

在介绍这家公司之前，我想先聊聊前沿科技在人工智能的推进，为什么会选择无人驾驶，而不是机器人。

## 做个机器人很难！

电影中的机器人，很多都有手有脚有头，甚至还要有脸能微笑哭泣，能够完全听从你的使唤。

没错，这是理想的机器人，能够实现的话，至少是好几代人的事情了。

就现阶段来说，人型机器人实现站立和行走，都是一件比较困难的事情，更不用说能代替人做万能的事情。

难度在于，模拟人类躯干，就会产生无限种可能，你让他开车，再让他做饭，事情太多，它没这能力学那么多本领。

所以，现在大部分机器人，都是限定场景的，比如扫地、开叉车、分拣货物、同小孩语音对话、码头送货等。

实际上，无人驾驶就是一个限定场景的机器人，只是这个场景足够复杂。(下围棋的阿尔法狗更是典型的限定场景)

## 无人驾驶是最容易实现并商用的机器人！

最容易？你没看错，确实如此。

无人驾驶限定了场景，就是把人从起点送到终点，所需学习的规则比较简单，一方面学会控制车辆，利用好油门、刹车、转向等制动系统，另一方面交通规则也是有限的，做到按车道行驶、不闯红灯、不撞行人和车辆等行为，基本就可以上路了。

现阶段的科学技术，特别是slam、cnn等技术的发展，基于人工智能的无人驾驶才成为可能。

另外，出行是人类的刚需，现阶段共享出行已经造就了独角兽滴滴，而无人驾驶出行，将是一个更大的商业帝国，任何一家公司能进入无人驾驶生态，它就有无限的可能。

再说，真能实现无人驾驶，不仅仅是成就感，更是个人、团队荣誉，甚至是国家荣誉。

## 无人驾驶的实现方式

正如“[关于高精度地图定义的探讨](/map/hd-map-definition/)”文中所述，无人驾驶的实现主要由感知、决策、执行三个层面。

在任何一个层面，都有不同的实现方式，并且都存在不少的争论。

比如感知层面，纯视觉方案只用摄像头实现感知，也有激光方案的(纯激光无法识别车道线红绿灯等信息，需要结合摄像头)，而GNSS+RTK+IMU用来实现绝对定位感知，这些感知策略需要融合，只用一种策略一定是存在弊端的。

在决策层面，更是分为两派，一派来自人工智能，要用深度学习来解决无人驾驶难题，让智能汽车学会人类驾驶，另一派来自传统车厂，使用控制理论来实现，遇到什么情况作出什么判断并决策执行。

在执行层面，一般都是用线控方式来实现的，就是给车发加油、踩刹车、方向盘左转等指令，但大部分车厂还没有开放线控，所以很多车都是改装的，据说Uber和Volvo合作的无人车X90也是改装的。

而使用机械臂控制油门刹车和方向盘来做无人驾驶，还是比较少有的，这样的做法必须在机械控制领域有多年的积累，但也看出对现阶段无法获得车厂线控指令的无奈。

## 广告时间

这是一家名叫踏歌艾尔机器人的公司，从官网(www.tageair.com)来看，早期可能是一家为车厂提供车辆测试的公司，正是这样的测试技术积累，才慢慢过渡到无人驾驶领域，据说机械臂控制车辆的方式，已经成功运用到了工程车领域，比如压路机等。

官方视频：[https://v.qq.com/x/page/v0753w1u3zg.html](https://v.qq.com/x/page/v0753w1u3zg.html)

除了官网视频，还有一小段乡间小路的无人驾驶视频。

乡间小路无人驾驶视频：[https://v.qq.com/x/page/x0753hhb3mb.html](https://v.qq.com/x/page/x0753hhb3mb.html)

(视频中的车辆，在没有任何交通标识的道路上无人驾驶，连特斯拉都无法做到，除了佩服，也有点让人费解。)

我们一般开自己的车，对自己的车况很熟悉，当借一辆车上车后，还需要一点磨合熟悉的时间。对于机械臂模仿人类操控，它们不需要适配吗？

毕竟每辆车的油门、刹车不同，在相同的力度控制下会有不同的效果，再加上车辆保养的因素(机油使用时间、刹车片厚薄等)，车辆控制千差万别。

如果每一辆车都需要适配，那就失去了通用性。如果不适配，那如何保障驾驶的安全性，毕竟多数事故都是因油门刹车的控制而起。(视频中无人驾驶车遇到人主动停车的画面，感觉车辆有一点急刹。)


让机器人给我们开车，你是怎么看的呢？

本文飞书文档：[聊聊用机器人做无人驾驶](https://rovertang.feishu.cn/docx/doxcnT46tcMcikzOADfqZ8csTLe)


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> 作者: [RoverTang](https://rovertang.com)  
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