摘要：年来，途灵智能无人车实验室一直致力于研发级全自动驾驶系统。目前，同济大学途灵智能无人车实验室正在攻克的课题就是提高级自动驾驶技术突破环境局限的能力，这种突破需要将驾驶脑放置在仿真模拟场景下进行大量的极限训练。
车水马龙的道路上，各种车辆交错汇聚，各种道路状况频出。从行驶缓慢的环卫车到疾驶抢道的出租车、因施工临时封闭的道路、突发的交通事故现场。作为路面上的车辆，是互不相让，还是借道通过，又或者是重新规划路线，到达目的地？这一切都考验着“驾驶者”的应变力及现场决策力。
这是去年11月在上海举行的中国智能车未来挑战赛的比赛场景：无人车与人类驾驶的车辆同场竞技，以应对真实交通环境下的种种考验，以证明其自主行驶的能力。在这场比赛中，同济大学“途灵TiEV”智能无人车成功完成了重新规划路线避开拥堵路段，遭遇缓慢行驶车辆的择机超车，以及在封锁路段旁的借道行驶等几项闯关考试，取得佳绩。
同济大学“途灵TiEV”智能无人车实验室创立于2015年，隶属于同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室。6年来，“途灵TiEV”智能无人车实验室一直致力于研发L4级全自动驾驶系统。2018年，“途灵TiEV”智能无人车实验室与UCloud优刻得合作，将车智能的核心“驾驶脑”的训练搬上云端，推动智能无人车研发进入新阶段。
从特斯拉到百度Robot-Taxi，自动驾驶车不断走进大众视野，但真正达到“自动驾驶”级的车辆并不多，按照自动驾驶汽车级别划分的标准，大家耳熟能详的特斯拉处于L2级——自动辅助驾驶系统，奥迪A8搭载的是L3级辅助自动驾驶；而百度自动驾驶出租车Robot-Taxi是少数投产的L4级全自动驾驶车辆，但目前只能在特定区域内行驶。
要真正实现L4自动驾驶“自由”，关键在于指挥中枢“驾驶脑”的智能程度。目前，同济大学“途灵TiEV”智能无人车实验室正在攻克的课题就是提高L4级自动驾驶技术突破环境局限的能力，这种突破需要将驾驶脑放置在仿真模拟场景下进行大量的极限训练。比如，在夜间隧道行驶，测试自动驾驶车辆能否通过调用多线激光雷达、多线摄像头，毫米微波雷达来识别周围行驶的车辆、行人，并精准判断自己与他们之间的距离，做到及时避让；或者，在信号不好的过江隧道里，自动驾驶汽车能否通过云端传输，顺利定位隧道出口的位置，远程规划行驶方向等等，让驾驶脑在严格的环境考验下“学习成长”。
“驾驶脑的训练，需要解决三个核心问题：我在哪？我要去哪？我怎么去？即自主定位，动态路线规划，及障碍规避。”据“途灵TiEV”智能无人车实验室的相关负责人叶晨介绍，只有 “驾驶脑”具备了真实环境下的感知力和应变力，才能真正实现自动驾驶的安全性和舒适性。这离不开海量路况数据支撑下数以万计的训练。
2018年，同济大学与UCloud 合作，将驾驶脑的学习和训练放到云上。从基础路况数据搜集、在线模拟训练，到上路测试，云都在发挥重要作用。
“途灵TiEV”智能无人车实验室启用云端导航服务器，实时同步其他机构发布的交通流信息，充实无人车训练时所需要的基础路况信息数据库。一旦掌握足够数量的路况信息，驾驶脑可进行行驶轨迹、路况障碍，以及潜在事故风险分析和预判，不断进化。比如，识别路口的红绿灯指示，从单纯的竖放红绿灯，到横放红绿灯，再到有树木遮挡的红绿灯，驾驶脑只有通过不断的识别、认知和学习，才能将不同形态的红绿灯统一“标注”为“红绿灯”，正确决策行驶路径。
上路测试中，云也在发挥积极作用。在路线规划阶段，驾驶脑的工作分为全局规划导航和局部路径规划。全局规划导航，在提前确认的起点和终点之间规划行驶路径；局部路径规划，即在行驶过程中，针对动态特殊路况，进行即时判断和决策。前者可以依靠云上大数据进行规划，后者则依靠本地计算进行实时动态决策。通过云+本地计算互相配合，以及长途+短途规划相结合，提高驾驶脑的运行效率和决策的精准性。
目前，在“途灵TiEV”智能无人车仿真实验中，庞大的数据运转和计算都建立在UCloud提供的快杰云主机和GPU云服务器基础上，确保“驾驶脑”实现各种极限环境下的高强度训练。
在同济大学无人车实验室相关负责人叶晨看来，云是支持自动驾驶进行高强度仿真训练的基础技术，帮助提高自动驾驶应对复杂路况的能力。未来随着5G发展，“驾驶脑”可获取的技术支持也会更多元，这都能帮助自动驾驶技术发展成熟，向真正全自动无人驾驶的未来不断迈进。
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