车联（tiaa）赴美自动驾驶与信息服务技术交流纪实（三）
韩明华
说明：公司董事长韩明华作为车联的理事单位代表参加了与美国进行自动驾驶与信息服务技术交流，本站将连续发布此次技术交流活动的主要内容。
2016年4月1日下午：
第八站：tiaa 与 google
与google的交流还是经历了一些波折，在安森美易总的极力斡旋下，google同意了所有成员的参观，并且针对无人驾驶进行了试车体验和技术交流。
4月1日，西方的愚人节，早上7点钟tiaa的成员已经吃过早餐，因为住的地方距离谷歌的山景城有1个小时的车程，同时google也是此行的重点，毕竟google在无人驾驶领域的地位还是无法撼动的。
怀着激动的心情和，体验着加州的阳光，不到8：30分已经到了google所在地山景城，在路上，不断的能够遇到google的无人驾驶汽车在马路上穿行。看着车辆流畅的穿梭在车流中，除了车顶上顶着圆圆的全景感知设备显得与众不同外，其实已经感觉不出驾驶的不同。
在google的活动分为两个部分：1）google self-driving car技术交流；2）google self-driving car 乘车体验和近距离观看。
1. google self-driving car技术交流
相比苹果来说，google还是比较开放的，但是仍在讲解前特别声明禁止拍照。google的美女产品经理和principle engineer现场做了google self-driving car技术报告。报告还是有干货的，重点介绍了google自动驾驶的发展历程，特别是针对具体的驾驶场景和三维环境建模的对比，显示出了google在自动驾驶领域的实力和自信，感觉google做的非常漂亮，特别是针对如自行车骑行、行人走动等场景，进行了细致、精准的建模，与国内的技术相比，显然已经上升了一个层次。自动驾驶的训练采用了与deepmind 的alphago类似的深度学习算法，每天进行大量的路试以及几百万英里的模拟测试。出于保密的要求，google不允许拍照。
技术介绍后，无人驾驶商务与技术负责人(一位混血美女)就无人驾驶技术和关心的其他技术问题进行了友好、坦诚的交流和沟通。
从交流情况来看，google关心的技术重点如下：
1) 重点考虑车辆自身的感知能力，包括环境感知与模拟、精准地图等，对于车联网在自动驾驶领域的应用，目前没有作为重点；
2) 关注深度学习技术在训练自主驾驶中的应用；
3) 环境适应性方面的训练：已经开始在不同地形、自然环境等条件下的测试，使得实用性更强；
4) 公司目前没有在硬件方面关注太多，还是以软件为主，商业模式方面应该是提供给第三方自主驾驶应用的厂家，包括自动驾驶软件、精准地图服务等自动驾驶的基础软件和服务；
5) 对自动驾驶的商业应用没有制定明确的时间表；
6) google在自动驾驶领域的投入巨大，目前研发团队有几百人，并且一些核心的传感器技术已经开始进行定制；
2. google self-driving car乘车体验和近距离观看
以往在视频中看到的自动驾驶车辆缓缓地来到了眼前，大家兴奋的聚集上来。同行的tiaa理事长吴总和秘书长庞总从车上下来，显得格外的兴奋：“自动驾驶流畅、自然，感觉不出是无人驾驶的，感觉比司机开的还平稳”。
大家开始围绕车辆细细观测，同行的tiaa成员多是技术专家，所以看的非常仔细。这是一辆改装过的雷克萨斯，虽然车身携带了大量的传感器。整体感觉还是比较清爽，一点也不显得凌乱。
google self-driving car 配置的传感器如下：
1) 毫米波雷达：前向1只，77ghz；侧面5只，频率未知，估计是24ghz。
前向77ghz毫米波1台，用的是bosch的三代长距离雷达；
侧向短距毫米波雷达，总共用了5只，前左侧2个，前右侧1个，左后右后各一个。谷歌的侧向短距雷达感觉上是定制的雷达，与目前主流厂家提供的雷达都不同，从体积上看，24ghz的可能性较大。
右后毫米波雷达左后毫米波雷
右前毫米波左前 2个毫米波雷达
2) 激光雷达（单线或小于4线），4只，分布如下：前1，后1，前左1，前右1，特别是侧面前向均与毫米波雷达配对使用。其中左前用到了两只毫米波雷达，估计与驾驶位在左前，与转动视角相关。
3) 车顶全景影像 360°激光雷达
谷歌的车顶是自己定制的一款集360°实时环视（采用拼接方案） 32线激光雷达构成（32线为猜测），因为整体封装在一个黑色的罩内，无法确定其具体的配置。360°环视拼接系统配置了6个摄像镜头(至少6个，看的不是很清楚)，视觉与激光雷达完成对环境的360°高精度的感知。估计里面还应该封装了gps和ins等传感器。
由于车内google不允许拍照，所以无法提供更详细的内部照片。内部主要是用于导航的显示系统（用了google的高精度地图）和计算机控制系统(据google的工程师讲，目前还是采用的商业计算机)。
google在核心的传感器方面已经开始在进行定制，并自己投入了力量，显然是商业化的节奏。
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