若朴 发自 凹非寺
量子位 出品 | 公众号 QbitAI

2007年11月3日，美国西海岸南加州乔治空军基地。

荒漠之中一场大赛拉开帷幕。

竞争主要在两大高手团队之间展开，这场赛事，这次对决，这些参与其中的人，将在十年之后乃至更久远的未来，在这个世界留下深远的影响。

Grand Challenge

美国国防部旗下，有一家享有盛誉的研究机构：DARPA，全称“国防高级研究计划局”。这家机构带给世界的发明包括：互联网、手持电子设备、AI等等。

也包括无人车。

2002年，为了加速军事领域的自动驾驶技术发展，美国国会授权DARPA组织一场大型挑战赛。并提供100万美元作为奖金。这个大赛背后的最终目标，是想2015年前让美军三分之一的地面军事车辆实现自动驾驶。

首届DARPA Grand Challenge挑战赛在两年后的2004年3月举行，地点设置在美国的莫哈韦沙漠之中，比赛路线总长240公里，从加州的Barstow一直往内华达州开。

△ Grand Challenge赛场

共有21支队伍获得参赛资格。正式比赛前，所有队伍都要通过一个小测试：一英里（1.6公里）的障碍赛道。结果有点惨：只有7支队伍顺利过关，另有8支队伍勉强算过关。总共15支队伍入围正赛阶段。

更惨的在后面。正式比赛阶段，一开始就有两辆车退赛，还有一辆车刚出发就翻车。本来预计10个小时的赛程，刚刚过去3个小时，赛场上就只剩下4辆无人车。而且麻烦不断：刹车、断轴、导航失灵……

所有的参赛无人车都遇到了严重的问题。

没有团队获奖。

尽管有至少两年的准备期，没有一支参赛队完成比赛。成绩最好的是卡内基梅隆大学（CMU）无人车，最终行驶了11公里，不到全程的5%。感知路障，准确导航成为当时无人车面临的两个最大障碍。

这个结果连差强人意都称不上，但毫无疑问点燃了无人车的星星之火。DARPA决定第二年继续举办大赛，并且把头等奖金提高到200万美元。

将遇良才

2005年，大赛和一些团队卷土重来。

当年10月8日早晨6:40，23支入围团队展开角逐。赛前两个小时，每个团队获得一份标有GPS坐标的路线文档，每72米设置了一个路线点，困难路段会更密集。一些团队使用了更精确的地图，并进行了速度设置。

一旦比赛开始，无人车就不能以任何方式与人类接触。参赛车辆交错出发，以最终的总完赛时间排定次序。这届团队的水平全面提升，虽然有18支队伍没有开到终点，但只有一家比去年的最佳成绩差。5辆无人车完成全程212公里的比赛。

△ 特龙（左）& 惠特克（右）

也是从这次比赛开始，斯坦福大学和CMU之间的对决，成为整个比赛的核心。斯坦福的队长是是特龙（Sebastian Thrun），时任斯坦福AI实验室主任，之前是CMU的老师，和CMU队长惠特克（Red Whittaker）也是前同事。

最终，斯坦福无人车用时6小时54分跑完全程，拔得头筹。CMU的两辆无人车分别以7小时05分、7小时14分的成绩，拿下第二、第三的位置。

△ 斯坦福的Stanley

斯坦福的无人车，基础架构是一辆大众ERL实验室提供的欧标柴油途锐，它还有个名字：Stanley。之所以选择途锐，也是看上了这辆SUV的线控系统。

Stanley车顶安装了五个德国Sick AG出品的LiDAR激光雷达传感器，用来构建周围环境的三维图，用以配合GPS系统。这辆无人车还使用了陀螺仪和加速计来监控行进方向。

另外还有摄像头提供的视觉传感数据，主要用于探测超过激光雷达探测范围（80米）的行驶条件，以保证无人车有足够的加速空间。斯坦福还在车轮里安装了传感器，用于在信号丢失时（例如穿越隧道）推断无人车的行驶状况。

为了处理这些数据并作出决策，Stanley搭载了六台基于1.6GHz主频英特尔Pentium M处理器的低功耗电脑，运行着不同版本的Linux操作系统。用于处理这些数据的软件，总计写了有10万行。

Stanley使用了基于机器学习的障碍物检测方法，大大减少了错误的发生。而LiDAR和视觉系统的融合，是斯坦福无人车获胜的关键因素之一：能在普通路面更放心的加速。

CMU的两辆无人车，一辆是基于军用悍马Humvee的“沙暴（Sandstorm）”，加装了6个固定激光雷达，一个旋转激光雷达，以及短距和长距雷达。

另一辆是基于悍马H1的“H1ghlander”，也使用了激光雷达测距仪、旋转激光雷达、GPS和惯性导航系统。

成王败寇。

Urban Challenge

风水轮流。

但CMU再次与斯坦福在无人车擂台上交手，要等到两年之后。也就是我们开头提到的2007年，第三届DARPA无人车大赛上演。

这次大赛也被称为Urban Challenge，即城市挑战赛。

△ 2007年参加Urban Challenge的CMU红队

换句话说，这次在乔治空军基地举行的大赛，不仅是沙漠之中的狂奔，还会在城市道路一较高低。实际上，整个比赛包含96公里的城市路段。而且所有参赛的无人车，都要遵守全部的交通安全法规。其他要求还包括：

• 参赛车辆必须有在册的安全记录

• 车辆需要完全自主行驶，仅可以使用传感器获取的信号

• DARPA在赛前24小时提供路线图

• 无人车最多只能“停车观望”10秒钟

• 无人车需要能在雨、雾天气以及屏蔽GPS信号的状态下行驶

• 无人车不能与任何物体发生碰撞

• 无人车必须能在停车场里运行，可以完成掉头

这次的比赛意义重大而且特别，因为无人车需要根据路面上其他车辆的情况，实时作出智能决策。这种要求，也将无人车的应用场景向前推动一大步。

△ 赛前检修

这次赢下200万美元头奖的是CMU团队，斯坦福团队获得第二。CMU的无人车“Boss”以4小时10分完赛，平均时速22.5公里/小时；斯坦福的无人车“Junior”以4小时29分完赛，平均时速22公里/小时。

Boss基于一辆通用雪佛兰Tahoe，周身配备了十几个传感器，包括激光雷达、摄像头和雷达。所有这些传感数据，被CMU的无人车用来感知、规划和决策，这背后还有一套超过50万行的代码。在种种技术的支持下，Boss能做到：

• 行驶遵守交通规则

• 在长距离上探测和追踪其他车辆

• 在停车场寻找车位并停车入位

• 在路口遵守优先通过规则

• 与前车保持安全距离

• 对路面动态做出反应：例如路面封闭或者有车抛锚