何克忠:潛心智能車研究 創人工智能新發展

李軻

擎天柱、大黃蜂、威震天……等等這些我們耳熟能詳的名字，伴隨著一代人的成長，成為我們永難遺忘的回憶。這些《變形金剛》的機器人，他們能變成各種車輛，能夠擁有他們，就是我們兒時的夢想。如果有一天，人類或許也能創造出這些人工智能機器人，將會是怎樣一幅場景？

事實上，隨著科技的發展，科學家一直沒有停止人工智能的研究，“人工智能”一詞最初在1956 年Dartmouth學會上提出后，研究者發展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之擴展，世界各國也相繼開發智能移動機器人研究，我國也不例外。智能移動機器人是一個集環境感知、規劃與決策、執行與行為控制等多功能于一體的綜合系統，集中了傳感器技術、機械工程、電子工程、計算機工程、自動化控制工程以及人工智能等多學科的研究成果，是機電一體化的最高成就，也是目前科學技術發展最活躍的領域之一。

攻堅克難千磨萬擊

如果你看到電影中智能汽車那瀟灑的身影令你嘆為觀止，你會覺得這輛車酷極了，讓“汽車自己開”使無數人向往，但無人車還是被認為離市場太遠。但在去年10月，財力雄厚的網絡巨頭谷歌透露，該公司的自動駕駛樣車已經不聲不響行駛了14萬英里，卻又令人看到了希望。上世紀80年代起，國外就開始研究無人駕駛技術了，在國內，清華大學是較早開始智能車研究的單位之一，自1986年以來，清華大學便開始了相關技術的研究。1998年，清華大學何克忠教授在清華大學智能技術與系統國家重點實驗室的支持下著手THMR-V的研制。何克忠教授還先后承擔了國家科技重點項目等20余項；設計和研制成多型室內智能移動機器人THMR-I、THMR-II、THMR-IIA和室外智能移動機器人THMR-III、THMR-V；成功開發了多項總線式工業控制計算機系統TH-STD-7800、TH-IPC-7800、TH-104-7800以及嵌入式測控機模板TH-MCS-7855、TH-MCS-7816、TH-MCS-7845，并已分別應用于各類控制系統中。為THMR-V的研發成功奠定了重要的基礎。

2003年，何克忠教授課題組的研究取得了突破性進展，清華智能車THMR-V能夠實現結構化環境下的車道線自動跟蹤，準結構化環境下的道路跟蹤，復雜環境下的道路避障、道路停障以及視覺臨場感遙控駕駛等功能。在車道線自動跟蹤研究中，THMR課題組提出了基于擴充轉移網絡的道路理解技術和基于混合模糊邏輯的控制方法，實現了車道線的自動跟蹤，平均時速為每小時100公里，最高時速達到每小時150公里。THMR-V駛出了全球極速，并被評選為2003年公眾最關注的中國十件科技大事之一，鑒定專家委員會認為該智能車在車道線自動跟蹤技術研究方面處于國內領先水平。

這一切成果與以何克忠教授為代表的THMR-V課題組的努力是分不開的，何克忠教授夜以繼日、不辭辛苦，將畢生心血專注到智能車研究之中，著手解決關于智能車研發之中眾多難題。智能車THMR-V車速每小時150公里相當于40m/s，因此對車道線識別技術、車體的控制技術以及方向盤轉角的檢測技術提出了快速、精確、靈敏的極高要求。

針對車道線的識別技術，何克忠教授率領課題組進行了大量的實驗研究，提出了基于擴充轉移網絡的道路理解技術。這種方法大幅度降低了道路圖像處理和車道線識別的計算量，提高了整個車道檢測過程的速度，保證了車道檢測和道路環境理解的實時性，而且能夠有效避免路面上其它車道標志的干擾。實驗結果表明，在車道線跟蹤階段全部計算過程的周期縮短到不足20毫秒，完全可以滿足高速移動機器人自主行駛的實時性需求。

對于車體控制技術，課題組把傳統的PID控制與模糊邏輯控制的優點結合起來，提出了混合模糊邏輯控制算法，經過大量的實驗研究表明，該算法具有很高的實時性，控制精度和魯棒性，滿足了智能車高速自主導航的需要。而關于方向盤轉角的檢測，何克忠教授選擇了精密的絕對光碼盤、設計了合適的傳動比以及配置了精密的傳動機構。THMR-V能夠實現結構化環境下的車道線自動跟蹤、準結構化環境下的道路跟蹤、復雜環境下的道路避障、道路停障以及視覺臨場感遙控駕駛等功能。

一分耕耘一分收獲

盡管目前世界上已經有不少無人車跑出了不錯的成績，但在對復雜環境的適應性、運行的可靠性以及成本控制等方面還遠遠不足，而這些恰恰是無人車在正式推向市場時必須面對的重要問題。無人車上路最重要的是可靠性和安全性，尤其是方向、油門、剎車等控制系統和攝像機、激光雷達等檢測部件。眾所周知，汽車的工作溫度要求十分苛刻，從零下數十度到零上數十度，而常用的傳感器如攝像機、工控機等的工作溫度一般也就在零度到50度之間，遠不能滿足可靠性要求，急需采用新技術、新方法和新材料。

因此，何克忠教授在THMR-V在車體控制系統設計中精益求精，采用分層遞階的體系結構，分為智能級、協調級和執行級，都選用工業控制計算機。智能級是根據起始點位置、目標點位置和電子地圖進行全局路徑規劃，規劃出－條最佳的路徑。當全局路徑發生變故，無法行進時，智能級將進行全局路徑的重規劃，兩種規劃的結果發送給協調級。協調級接受執行級各個傳感器傳來的位置信息和車體的狀態信息，對相應的信息進行融合建立車體的狀態模型和環境模型，協調級根據上述兩種模型和智能級送來的規劃路徑進行局部路徑規劃，并據此進行軌跡規劃，向執行級發出車體動作命令。執行級接受協調級發來的車體控制命令，控制車體動作，并向協調級發送各個傳感器采集到的車體狀態信息和車體的環境信息。執行級包括車體（方向、油門、剎車、檔位、啟停等）控制系統、激光雷達測量系統、攝像機環境檢測系統、GPS車體定位系統、磁羅盤-光碼盤位置速度測量系統等。

分層遞階的結構實現了功能的分散，用多臺計算機實現各自不同的功能，避免了一臺計算機功能過多、過于集中帶來的風險，具有實時性、快速性，編程的簡便、安全、可靠方面也有很大的優點。

為了提高智能車的可靠性，THMR課題組在車體控制系統設計中采取了許多措施，如選用工業級元器件、信號隔離技術、電源及信號濾波、電路板的精心設計、系統連接線的精心安排、計算機軟件的可靠性設計等方面，保證了智能車的安全可靠性。

一分耕耘一分收獲，何克忠教授課題組的努力是值得的，THMR-V無疑是國內智能車的杰出代表，其所達到的國際先進水平也昭示著我國智能車研發的超速進展。但無人車的推廣卻是一個重要的問題，就當前科學技術水平而言，何克忠教授認為逐漸將無人車研制過程中形成的科技成果轉化為對現有汽車的部分改進，是一個比較恰當的途徑。手動擋到自動擋的轉變、倒車雷達、基于車載攝像機的道路檢測等汽車輔助駕駛技術都已經相繼在商用汽車上獲得了成功應用。輔助駕駛系統的推廣應用，將有利于無人車零部件提高產量、降低成本。而且隨著這些技術的逐漸應用，無人駕駛將在潛移默化中成為現實，人們會覺得無人駕駛汽車是一件正常的事情。

盡管何克忠教授已經退休，但他為了中國的人工智能事業發展，依然沒有停止科研的腳步，發揮著自己的光和熱，一如既往的在智能車領域努力，他十分樂觀地估計，十余年之后，我們可以看到無人車真正上路。