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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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