【特邀专栏】'猫'眼看天：你以为NASA研究自动驾驶真为了开车么？

本文由有深度、有温度、有态度的微言航天（Vc-Space）授权转载，作者：新流浪猫

编者按：

你是否认为，自动驾驶汽车只是一帮技术狂人的个人兴趣与爱好？它有什么作用呢，将人类从驾驶汽车的繁杂劳动中解脱出来？可是人类从驾驶汽车中获得乐趣的历史还并不长！避免疲劳驾驶、减少交通事故、缓解拥堵程度、降低空驶率......？嗯，也许开发者确实有这样的初衷，但在NASA看来，自动驾驶汽车只是一个很好的验证平台，他们更感兴趣的是在这背后逐渐开发和成熟的传感器、感知、控制、决策、规划等一系列与自主系统相关的关键技术，也正由于此，NASA的Ames中心与Nissan公司签署了合作意向。今天的“猫”眼看天专栏，大咖继续与你聊聊自动驾驶技术，看完这篇文章，也许你对自动驾驶会有全新的认识，同时也会对美国国防部的高官频繁光临硅谷产生更多联想。

自动驾驶与NASA航天任务在技术上有什么共同点？

Ames中心担负着NASA“机器人与人工智能技术”的研究重任，它的研究内容还包括高性能计算和量子计算、系统综合健康管理等领域。在自主性方面，NASA未来的需求包括：

1）在太空、地外天体表面和领空管理自主和半自主的机群:

• 从控制中心对联网飞行器进行监控与操作；

• 半自主的控制；

• 人与自主系统的分工合作。

2）深空载人任务：

• 需要乘员自主操作的情况越来越多（无需地面站和指挥中心的支持）；

• 提高自主的可靠性、任务伸缩性和鲁棒性；

• 提高人与自主系统协调、协作工作的有效性。

为了解决上述挑战，Ames将目光对准了自动驾驶，它们认为自动驾驶是非常有效的技术验证平台，图1列出了自动驾驶汽车与NASA任务的区别和共性技术：

图1 自动驾驶与NASA航天任务中技术的异同点

自动驾驶汽车的特点是：

• 在一种结构化的环境中多样性的人机相互作用；

• 采用GPS和基于地图的导航；

• 基于分布式体系和云计算的自治系统；

• 用户产品的网络安全技术，等等。

NASA航天任务的特点是：

• 在一种自然和时间延迟环境中有计划的人机相互作用；

• 空间和星际导航；

• 飞行器自治系统；

• “一次性”（“one-off”）系统的网络安全；

• 空间环境；

• 有限的定位失效和从失效中恢复的能力。

两种应用场景的共性技术包括：自主性、人与自主系统的分工合作、网络化的操作、故障预测和诊断、传感器技术、验证和确认技术等。

自动驾驶技术能够在航天的哪些领域应用？

表1列出了共性技术的主要特点和应用场合。

表1 自动驾驶与NASA任务的共性技术

自动驾驶汽车	航空航天项目
自主性（Autonomy）
自动驾驶汽车需要规划、导航和协调： · 在线自主: 自动化的危险映射,障碍的规避，本地路径规划，无GPS信号时对3D和图像数据的地形匹配技术； · 离线自主: 遥测监视，数据压缩，测绘等，用于远程支持；	先进的路径规划和行程安排算法可以应用到NASA的任务中： · 载人和无人的深空探测； · 无人航空器交通管理 (UTM)； · 安全自主的系统操作；
网络化的运行（Networked  Operations）
自动驾驶汽车提供了赛博物理系统的测试平台： · 不断增强的自主代理彼此通信，规划和执行相互协调的活动； · 最少或间隙式的人工支持； · 在实时条件下测试对自主或半自主系统的管理能力；	远程车辆管理技术可以应用于复杂的多飞行器操作，从而应对变化或不确定的环境，可以像车辆一样将信息从一个飞行器传到另一个； 无线的云计算可以连续跟踪各种约束条件，并动态调整路由。
故障预测与诊断（Prognostics  and Diagnostics）
自动驾驶汽车为故障预测和诊断技术的成熟提供了理想的测试平台： · 与复杂的动态环境和态势交互； · 具有充足的测试时间；	可以利用这些技术开发实时预测和诊断方法，包括飞行器状态管理等： · 可以运用到广泛的载人飞行器（也包括但不仅限于表面车辆/飞行器）； · 可以应用到无人航空器，单个飞行员操作的航空器和航空交通管理等；
传感器技术（Sensor  Technologies）
自动驾驶汽车采用了新型、坚固、低成本和高性能的传感器，如激光雷达（闪光和扫描）、雷达（高分辨率、窄波束）、实时立体视觉等。这些传感器可以用于： ·监测静态和动态的危险 ·测绘和定位（本地化）	这些传感器，以及数据处理和融合算法可以应用到如下领域： · 机器人（空间站的自由飞行器free flyer，行星漫游车，等） · 无人航空飞行器
验证和确认技术（Verification  and Validation）
由于不可预测的运行环境，对验证与确认工作而言，自动驾驶汽车是最具挑战的应用之一：多变的灯光与阴影、气候、人（驾驶者、路人、骑自行车的人，等等）与自主系统的交互、动态的路况、混合决策等。	这些技术可以应用到未来的探测任务中，尤其是那些高度依赖于自主系统的任务，例如火星任务。
人与自主系统的分工合作（Human-Autonomy Teaming）
不同的公司开发了不同的方法： · Google和Nissan正在开发完全自动驾驶汽车； · BMW, Mercedes Benz,等正在寻求特定的自主性（如自动泊车，变道等)	未来的深空探测需要人与自主系统之间更好地分工协作，增加飞行自主性。控制中心将主要协助解决异常情况，也需要公众对自主系统更加信任。

图2是NASA任务所面临的挑战与自动驾驶技术的相关性矩阵，从载人深空探测、无人深空探测、单个乘员操作的任务、遥控机器人操作、无人航空系统、空中交通管理等方面进行了分析，“+”越多表示相关性越强。

图2 NASA任务所面临的挑战与自动驾驶技术的相关性

Ames中心在自动驾驶方面开展了哪些研究？

Ames中心选择与Nissan公司合作，签订了5年的合作意向，采用Nissan LEAF全电动汽车作为试验平台，主要研究内容包括：

· 自主车辆系统

· 人机接口

· 启用网络的应用（Network-enabledapplications）

· 软件分析和验证

· 测试与验证工作

Ames这么做的目的有两个，首先根据自主技术发展的优先级来选择项目，期望在自动驾驶这个广泛而真实的世界中，获得宝贵的知识和经验教训，在高冲击的运动体应用中实现联合开发，提高移动性控制、运输管理、远程操控、赛博物理系统等技术的成熟度。

另一方面，NASA也希望自身的技术优势能够实现成果转化，尤其有利于移植到私营部门，这些技术包括机器人导航、感知、用户接口等等，从而在在能源、环境、安全和其他陆地领域中实现军民共用。

在最初的规划中主要聚焦于遥操作机器人技术，将NASA算法和概念应用到自动驾驶车辆中，进行联合开发、测试和评估，最终演示多自主飞行器的机群管理。在每一年度，Ames均制定了年度研究重点，2015~2016年的任务如表2所示：

表2 Ames自动驾驶年度研究内容（2015~2016年）

2015年度	2016年度
任务：开发车队管理技术 · 聚焦于对运输的远程监控（出租服务，货物分发） · 将NASA的机器操作接口进行改进，并适配到Nissan车辆中 · 采用仿真系统进行验证	任务：测试车队管理的概念 · 从监控单个车辆到多个车辆 · 增加远程介入技术（诊断和处理应急情况） · 在Ames中心、仿真器与真实车辆三者之间开展测试
关键活动： · 在仿真系统中集成Ames中心数字街道地图 · 在NASA用户接口中集成Nissan车辆的3D模型 · 从仿真器到接口的动态地图更新 · 在Ames中心利用仿真器演示对单个车辆的监控	关键活动： ·用仿真器进行车队管理测试 · 实现多车辆的监控 · 在AMES开展1#和2#车辆的技术验证

可以看出，NASA在自动驾驶汽车上开展与航天有关的关键技术验证工作才刚刚开始，2015年主要是接口的改造和仿真系统的搭建，2016年开始验证两台自动驾驶车辆的管理，尚处在车队管理的概念研究阶段。尽管关于自动驾驶的导航、图像处理等技术似乎已经研究多年，但将其真正集成到车辆上在真实路况下进行测试，并且有多个自动驾驶车辆同时运行在街道上，这种应用还不是十分成熟。要知道，所有上述路试还仅在Ames中心自己的地盘上进行。

编后语：

所谓“知行合一”，是指将认知与实践相结合。NASA为了促进技术的成熟度，寻找一切可以尝试的机会。之前的“猫”看天专栏我们曾介绍过，NASA可以在亚轨道飞行器、高空气球、飞机、汽车等多种运动的载体上来开展测试，而不仅仅局限于数学仿真验证或在实验室“静态”（相对于运动体上的验证而言）条件下的验证。在自动驾驶方面这种验证还带来了双方面的好处，正如其与Nissan合作那样，一方面学习对方在该领域的经验和教训，包括最新的传感器技术等，另一方面也“促进NASA技术移植到私营部门和企业”。呃，这究竟是拿来主义呢还是高风亮节呢？大家自己体会吧！

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