先发后至—自动驾驶的奇幻漂流（三）

导言：自动驾驶技术作为一项跨学科融合的技术，其进步依赖于计算机技术和人工智能的不断发展。前两期中，我们分别介绍了自动驾驶技术的起源及早期进展。在计算机技术尚未普及到民用领域之前，人们曾尝试通过无线电和电缆来引导汽车。然而，随着计算机的逐步小型化以及人工智能技术的快速发展，20世纪60年代美国斯坦福大学先后推出了“Stanford Cart”和“Shakey”，标志着自动驾驶技术与人工智能的结合日益紧密。进入20世纪70年代，自动驾驶技术的研究不仅仅局限于美国，逐渐扩展到亚洲和欧洲。本期我们将时间线推进到20世纪70年代，继续为大家讲述自动驾驶技术的发展历程。

20世纪的最后30年是充满动荡与科技飞跃的时期。“冷战”和“星球大战”等计划的推进，进一步加速了全球科技的发展。这段时间见证了科学技术的爆发式进步，特别是在军事需求的推动下，计算机技术、微电子技术和人工智能领域取得了革命性突破。与此同时，以丰田和本田为代表的日本汽车制造商迅速崛起，逐渐占领全球市场。随着日本汽车工业的强势发展，自动驾驶技术也在日本开始受到关注，并进入了系统性的研究阶段。

70年代：立体视觉的初次应用

1970年代，日本在自动驾驶领域的研究取得了重要突破，尤其是在1977年，日本机械技术研究所开发了全球首个基于机器视觉的自动驾驶系统——“智能汽车（Intelligent Vehicle）”。该系统的核心技术是立体视觉，即在车辆前端上下安装了一对立体摄像头，通过捕捉两幅图像之间的视差，来实现对环境的三维感知。通过这种视差技术，系统能够在二维视野中检测障碍物并精确测量其距离，从而为车辆提供可靠的障碍物信息。

测试中的Intelligent Vehicle

立体视觉技术的应用使得自动驾驶系统能够模仿人类双眼的视觉原理，构建出车辆周围的深度图像。这种三维感知能力大大增强了车辆在复杂环境中的导航能力，尤其是在识别道路障碍和动态物体时，提供了更为准确的数据。

NEC D8088处理器

在图像处理方面，由于当时计算资源的限制，研发团队采取了与“Shakey”项目不同的图像处理方法。当时的8位微处理器刚刚问世，运算能力极为有限，无法支持同时处理多个摄像头采集到的复杂图像。因此，研发团队创新性地设计了一套专用的硬件逻辑电路，直接处理来自摄像头的图像数据。摄像头采集到的图像被首先进行二值化处理，简化为黑白图像，然后通过集成电路中的逻辑电路实时处理图像信息。

立体视觉原理

这种方法虽然看似简单，但通过立体视觉技术的结合，极大地提升了系统的实时性和可靠性。这种图像预处理技术的应用，不仅解决了当时计算资源匮乏的难题，也为后来的自动驾驶系统奠定了基础。事实上，图像的预处理，包括二值化和其他形式的简化处理，至今仍广泛应用于现代计算机视觉领域，用于提升图像处理效率、减少计算量，同时提高系统的响应速度。这种早期的创新不仅展示了在计算资源受限条件下的技术智慧，也影响了后来的视觉处理架构和技术发展。

英特尔C8008处理器

在1970年代，立体视觉技术的首次应用为自动驾驶技术的发展奠定了重要基础。随着这一突破的实现，自动驾驶系统开始具备更高的环境感知能力，尤其是在复杂路况中的导航表现得到了显著提升。这一时期的创新不仅解决了当时计算资源匮乏的难题，还为日后技术的进一步成熟铺平了道路。随着计算机技术和传感器的持续进步，自动驾驶技术在接下来的几十年里进入了加速发展阶段，更多的国家和企业开始投入这一领域，推动技术从实验室逐步走向实际应用。

80年代：自动驾驶首次公开路测

1985年5月31日，在丹佛市郊外的一条狭窄土路上，一辆外形奇特的蓝白色车辆悄然驶过。这辆高度达到10英尺的车辆，在落基山脉的阴影中缓慢前进，几乎像蜗牛一样小心翼翼地移动，显得格外引人注目。

从远处看，这辆八轮车辆有着笨重的外形，像一辆巨大的冰激凌车，或者经过特殊改装的房车。车顶上安装了一台大型闭路电视摄像机，摄像机从车辆的箱形框架上方探出头来，不停捕捉前方的景象。同时，三台强大的柴油发动机为这辆庞然大物提供动力，尽管它的速度极其缓慢，只有每小时3英里左右，却异常稳定。车辆沿着这条狭窄的土路行驶了大约半英里，谨慎地保持在道路中心线，最终在一群人面前停了下来。

这些人包括约80名来自军方和学术界的高级官员，他们来自世界各地，专门聚集在此，期待见证这一具有历史性意义的测试。车辆停下后，没有司机从驾驶室内走出来，事实上，车辆里根本没有驾驶员。让人难以置信的是，这辆车在没有任何人操控的情况下，自己完成了驾驶任务。

这辆车被命名为“自主陆地车辆”（ALV），它是当时一项革命性科技成果的代表。在车内，六排计算机设备架整齐排列，这些计算机中装载了由马丁·玛丽埃塔公司（Martin Marietta）工程师精心开发的复杂算法。这些算法能够处理从车顶闭路电视摄像机捕捉到的图像，并利用这些图像来自动导航。在整个过程中，车辆完全依靠这些计算机算法进行路径规划和操控，成功地沿着这条狭窄的土路前行，无需任何人为干预。ALV的成功给各国的自动驾驶研究人员打了一剂强心针。

于此同时，不仅仅是美国，欧洲与日本的自动驾驶研究也在如火如荼的开展。

1986年10月1日，欧洲启动了规模庞大的PROMETHEUS项目（“欧洲最高效和前所未有安全性的交通系统计划”），这是一次跨国合作的里程碑。项目围绕几个核心问题展开研究：如何确保未来的车辆具备最大化的机动性？如何在车辆数量增加的同时提升交通安全、减少事故？如何提高交通效率并优化交通流量，而无需修建新道路？以及，如何在实现这些目标的同时保护环境？这些问题成为了项目的研究重点。

1987年，梅赛德斯-奔驰与慕尼黑联邦国防军大学合作推出了名为VaMoRs的自动驾驶车辆。这辆车配备了两个摄像头、8个16位英特尔微处理器，以及多个传感器和复杂的软件系统，能够在实际街道上以每小时63公里的速度自主行驶。

早期闭路摄像机

而在日本，由机械系统振兴协会主导，日产和富士通共同开发了名为“PVS”的自动驾驶实验系统。该系统配备了多种传感器和摄像设备，包括用于检测车道标记的摄像头、障碍物检测摄像头，以及用于识别护栏的超声波传感器。此外，系统还搭载了专用的图像处理装置，能够以视频速率进行数据处理。控制系统基于资深驾驶员的经验，使用知识库进行决策，进一步提升了车辆的自动驾驶能力。

进入80年代，自动驾驶技术从实验室走向了实际道路，开始进行大规模的公开测试和应用探索。伴随着美国、欧洲和日本等国家的积极投入，各类自动驾驶车辆逐渐登上历史舞台。各国的技术突破不仅推动了自动驾驶系统的早期实践，也为未来的技术商业化奠定了坚实的基础。

90年代：商业化初现

1995年，美国卡内基梅隆大学机器人研究所改装了一辆被称为“NavLab 5”的迷你货车，并成功完成了一次从华盛顿特区到圣迭戈，约4,800公里的自动驾驶旅程。在这段行程中，超过98%的路程由车辆实现自动驾驶。虽然制动等纵向控制仍由人工操作，但车辆的横向控制完全实现了自动驾驶，展示了当时自动驾驶技术在实际道路上的巨大潜力和应用前景。

同年，梅赛德斯-奔驰推出了一款基于W140 S级车型的改进型自动驾驶车辆。这款车配备了更强大的集成计算机模块，显著提升了控制系统的实时反应能力。值得一提的是，这辆车还搭载了一台早期的车载导航系统，为车辆的自动驾驶功能提供了更加精准的路径规划和导航支持。这一技术的应用，标志着自动驾驶技术向更高效、更智能化迈出了重要一步。

与此同时，自动驾驶领域的一些技术也逐渐应用于主动安全和驾驶员辅助系统，并且更早实现了量产。1998年，丰田推出的日本本土紧凑型轿车PROGRES，被认为是全球首款搭载主动巡航控制（ACC）系统的车型。该系统利用雷达等传感器监测前方车辆，自动调节车速以保持安全距离。这一技术的应用标志着驾驶员辅助系统的显著进步，也是自动驾驶技术迈向实际应用的重要一步。

20世纪最后的十年，自动驾驶技术终于实现了多代研究者的梦想，成功从实验室走向现实道路，完成了公开道路上的自动驾驶测试。这一阶段的突破不仅验证了技术在复杂交通环境中的可行性，也展示了其应用前景。随着新千年的临近，各大汽车制造商纷纷将自动驾驶技术转化为实际产品，推出了配备主动巡航控制（ACC）等辅助驾驶功能的车型，实现了真正意义上的商业化应用。这一进展标志着自动驾驶技术从研究阶段迈向市场，为未来更高级别的自动驾驶和智能交通系统铺平了道路，开启了智能化驾驶的新篇章。

结语：本期介绍了自动驾驶技术在20世纪的最后30年中，从实验室的理论探索逐步走向实际应用，最终实现了商业化落地。无论是20世纪70年代的立体视觉技术突破，还是90年代的首次公开路测和商业化辅助驾驶功能，这项技术的进步都是一步一个脚印，不断推动交通行业的变革。如今，自动驾驶技术已经成为各大汽车制造商和科技公司争相发展的重点领域，未来随着技术的不断成熟，自动驾驶将进一步改变我们的出行方式，带来更加安全、智能和高效的交通体验。

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