姓名： 李凯 学号：17021211112
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【嵌牛导读】：驾驶座上没有人，车辆却能自行转动方向盘，智能识别周边的道路环境，自动加速、停车……如果不是在智能车挑战赛上看到这一幕，相信会有不少人会被这一场景惊得目瞪口呆。
【嵌牛鼻子】：无人驾驶 无人汽车
【嵌牛提问】：无人驾驶技术发展到哪一步了？
【嵌牛正文】：11月24日—26日，第九届中国智能车未来挑战赛在江苏省常熟市举办，挑战赛由国家自然科学基金委员会主办。来自高校、科研机构和企业的29支车队报名参加本届比赛，其中有25支车队通过资格审查且21支实际参加比赛。
为了行驶时“耳聪目明”，参赛车辆可谓全副武装。智能车的环境感知系统主要由立体视觉摄像机、超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达以及GPS等传感器组成。
据了解，激光雷达能够及时准确地绘制出周边200米之内的3D地形图并上传至车载电脑中枢；定位传感器负责监控车辆是否偏离了GPS北斗导航仪所定制的路线；视频摄像头用以侦测交通信号灯、行人以及自行车等车辆行驶路线上遭遇的移动障碍；毫米波雷达用于检测目标，感应车身周围的移动障碍物等；车载电脑精确地储存了每条公路的限速标准以及出入口位置。
智能车“智商”提升
“与去年相比，国防科技大学研究团队对参赛红旗车的可靠性，特别是高速公路和城区混合环境的一些复杂车流的感知、控制和规划方面，更新了算法和技术。”致力于智能车研究10余年的国防科技大学徐昕教授告诉科技日报记者。
在挑战赛的总裁判长王飞跃看来，智能车的“智商”提升明显，尤其是新加入的车队。
据了解，国防科技大学有两辆车参加了挑战赛，其中，红旗汽车主要是面向高速公路和城市环境的，在软件上更强调面向这种高速路自主驾驶和城市的复杂环境的感知、决策和控制；东风车作为一个实验平台，目前也兼顾了越野条件下的智能驾驶，同时也面向一些国防的需求。
徐昕表示，国防科技大学车队在高架快速道路测试总体表现比较平顺，整个过程没有人工干预，完成时间是19分46秒，拿到了时间分数的满分。“我们的完成时间应该是最短的几个车之一。”徐昕自豪地说。
面临全新考验：社会车辆来“捣乱”
与往届比赛相比，本届比赛最大的亮点就是在高架快速道路测试中增加了社会车辆，首次引入真实车流，共有9辆社会车参与比赛过程。在动态的环境下，无人车要与社会车进行交互。对无人车来说，这是一个全新的“考验”。
为了更好地考察智能车的应变能力，在行驶中，社会车会故意给无人车制造一些“小麻烦”。比如，社会车超越无人车以后，在其前方慢速行驶，此时，在遵守交通规则的前提下，无人车它会根据具体的交通情况，自行判断到底是礼让还是超越社会车辆。
记者跟随观摩的无人车在人工车流考点就曾多次超车。虽然每次超车都很成功，但是无人车在变道超车时，没有打转向灯，不得不说这是一个“瑕疵”。
即便低配版，也表现不俗
相比其他配备64线激光雷达的智能车，上海交通大学的CyberTiggo号略显“简陋”。
上海交通大学CyberTiggo队胡兵告诉科技日报记者：“CyberTiggo号车顶后方安装的白色圆盘是GPS天线，车顶正上方是16线激光雷达，车前方有SICK标识的是单线激光雷达，车前方还有一个毫米波雷达，车内的挡风玻璃上有两个前视相机，后视镜下方安装有环视鱼眼相机。”
就是这样一部低配版的智能车，在高架快速道路测试中的表现却不俗。今年，CyberTiggo号运用了新的定位方式，那就是通过地图匹配获得车辆高精度定位信息。借助于高精度定位信息，在地图上进行全局路径规划，综合多传感器目标检测结果，通过状态机进行决策，实现躲避其它车辆、超车、让行等动作。“比赛中，CyberTiggo号顺利通过了人工车流、收费站、障碍车、终点停车等测试项目，30分钟内成功完成比赛。”胡兵说。
但是，CyberTiggo号的表现并不完美。在U形转弯时，它就不够“聪明”，误判了形势，不得不进行人工干预，才能完成比赛。胡兵表示，以往U形转弯时，会留下一个半车道，今年的情况有点特殊，转弯的路段太过狭窄，我们的策略比较保守，所以车辆检测自己不能通行，就停车了。王飞跃也表示：“U形转弯是比较难的，一般只有50%的通过率。”
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