汽车自驾系统研发可从航空自驾系统发展中获取部分参考

　　历史上，真正由机器全面接管的自动驾驶，最早出现在空中而非地面。这是因为，对于在高空飞行的飞机而言，行驶路线上的交通状况远好于地面。在飞行器上进行感知和操控，环境复杂度远低于由交通标志、移动车辆、可能出现的障碍物、随时可能闯入路面的行人等组成的地面交通生态。

1912年到2016年间的航空、汽车电脑自控系统的简要发展历程图。资料图

　　航空领域的自动驾驶系统的历史

　　1912年，人类发明的第一架固定翼飞机首飞不到10年，为飞机制造导航仪表的Sperry公司就研制出了第一套自动驾驶系统，并于1914年在巴黎做了演示飞行。 Sperry公司这套系统，采用陀螺仪来判定飞机航向，使用气压高度计来测定飞机高度，根据系统感知得到的航向和高度数据，通过液压装置操控升降舵和方向舵。

　　Sperry公司为飞机研制的第一套自动驾驶系统虽然简单，但具备了一套自动驾驶装置必备的感知、决策、控制等组成单元。其中，感知单元主要由各种传感器和智能感知算法组成，用于感知交通工具行经路线上的实时环境情况。

　　其实，无论是飞机的自动驾驶，还是汽车的自动驾驶，无论是早期系统，还是结合了深度学习算法的现代系统，大抵都符合这样一个基本的概念模型。

现代飞机自驾系统的部分传感器应用，资料图

　　航空自动驾驶为汽车自动驾驶提供了有价值的参考

　　1947年，美国空军用一架道格拉斯C-54运输机完成了一次横跨大西洋的飞行，飞机全程使用自动驾驶系统控制，包括起飞和降落环节，这是自动驾驶系统在航空工业中走向普及的标志性事件。

　　今天，现代客机、货机、战斗机绝大多数都拥有自动驾驶或辅助驾驶系统，可大幅减轻飞行员的工作强度。 在大部分气象条件下，只要飞行员允许，飞机的自动驾驶系统都可以自动完成包含起飞、降落在内的全部飞行控制操作。

　　为解决较复杂的降落段自动驾驶问题，全球各大机场还根据情况，安装了不同级别的仪表着陆系统（ILS），使用无线电信号或高强度灯光阵列，来为飞机提供精密引导。

　　自动驾驶系统在航空领域取得的巨大成功，也为汽车的自动驾驶系统提供了有价值的参考，这包括： 飞机飞行过程中需要感知的环境信息，几乎都可以由已有的机上传感器提供。

目前的特斯拉自动驾驶汽车，资料图

　　为汽车研发自动驾驶系统不能急于求成

　　目前，大批量生产的普通汽车，通常只装配了感知自身行驶速度的简单传感器。为现有汽车安装附加传感器，是实现汽车自动驾驶的必经之路，但也客观上增加了自动驾驶系统的成本。为汽车设计生产廉价、精准、可靠的传感器，是未来自动驾驶行业的重心之一。

　　因为环境简化，飞机的感知和决策过程相对简单，系统算法通常不需要涉及复杂的深度学习模型。但即便如此，目前从事货运、客运航空飞行时，飞行员仍需要全程监控，与自动驾驶系统协同工作。

　　完全不需要飞行员的无人机只在军事领域得到了广泛应用，进入大规模商业客运、货运飞行还为时尚早。这提醒我们，为汽车研发自动驾驶系统的时候，也不能急于求成，从机器辅助人类驾驶开始，逐渐过渡到人类辅助机器驾驶，最终实现无人驾驶，才是理性和正确的选择。

　　正如机场可以安装仪表着陆系统来辅助降落一样，对道路的改造，如新的易于识别的交通标志、与汽车传感器配合的信号源等也许是简化汽车自动驾驶系统实现难度的一条捷径。