麦格纳自动驾驶解决方案：能用摄像头搞定

大多数自动驾驶汽车看起来炫酷，但价格一点也不亲民。

例如谷歌各种各样的原型车，安装了令人眼花缭乱的传感器，包括摄像头、超声波传感器、高精度的全球定位系统以及激光测距设备。光其中一个激光雷达，就要几万美金。

麦格纳（Magana）是一家服务于多家车企的零部件供应商，一直在尝试为车企提供单摄像头自动驾驶系统，实现车辆在高速公路上有条件地自主控制，并且把价格控制在一个相对较低的范围。

上周，这家公司邀请了不少媒体，把他们拉到美国小镇伊斯兰提，体验了新版系统。展示用车是凯迪拉克ATS，车上有一位麦格纳的高级控制算法工程师充当司机和解说。

这辆凯迪拉克在高速公路演示了自动巡航和自动变道两项技能。

自动巡航展示中，工程师将车速从112km/h提高至128km/h后，按下方向盘上的“自适应巡航控制“按钮，就能激活整个系统。然后他靠向身后的椅背，放下扶在方向盘上的双手，开始享受这辆ATS为他代驾。当车子驶过一个多弯道区，沿着弯弯曲曲的道路基线行驶时，这工程师补充道，“目前车子已经可以在各种地形的高速路上实现半自动驾驶。”

相较而言，自动变更车道功能操作起来有些“复杂”。变道需求有人工预判作为前提，系统只负责择机执行。比如你在一辆慢吞吞的货车后面跟车憋得慌想变个道，你需要打开转向灯、按下自动变道按钮，等系统判断环境足够安全，执行一系列后续动作。

上述两项功能中如果出现系统无法掌控的驾驶情况，系统会用警报的方式让人类司机接管驾驶权限。另外在整个测试过程中，车机屏幕会提供实时视频反馈。你会发现道路沿线被高亮标记为绿色，前方车辆尾部都被画上了一个绿框，附近还用数字标上了两车间距。

这个功能之所以能够实现，主要在于软件层面取得的突破，背后的技术支持来自麦格纳的合作伙伴Mobileye。这家著名公司擅长计算机图像识别技术，主要负责自动驾驶的“场景翻译”——利用计算机算法，在摄像头捕捉的影像中，区分出哪个是人哪个是车哪个是车道线，判断自己与前车车距。

现场的工程师表示，当两车距离达到阈值上限，系统会自动刹车。传统的自动驾驶汽车虽然也有类似技术，但是往往需要多个设备：一个摄像头采集图像，区分不同元素，另一个摄像头或传感器装置来计算前车间距。把两项功能集成到单个摄像头之中，对芯片的识别和计算能力要求也更高。在在这款测试车中，麦格纳使用了Mobileye公司当前新的图像识别芯片“EyeQ3”。

过去几年中，麦格纳在美国、德国、英国和中国大部分地区对这项技术进行了测试，工程师也获得了一些Bug反馈。

比如，仅仅依靠摄像头检测道路情况的一大通病在于，摄像头类似人眼，存在视觉局限。遇到天气不佳或者车道线标示不够清晰时，会出现误判。在测试过程中，如果经过高速公路出口白线分叉的情况，车子有时会走错车道。另外如果雨天路面反光，道路线不够清晰，变道操作也无法完成。因此出于安全考虑，操作条件上也存在或多或少的限制。这些Bug会量产前被陆续解决。

工程师称，这项技术不会像上述展示方法那样单独使用，量产时会更好地和其他系统集成到一起。单从这部分软硬件成本而言，性价比还算不错。现场并未透露车企为单个摄像头付费的具体数额，但是工程师表示成本大约是几百刀而非目前行业中常见的上千刀。

小结

目前在单个摄像头完成半自动驾驶的技术已经趋于成熟。随着觉得精度的计算机算法越来越成熟，这些功能将会渗透到更多中等甚至低配车型。雨后春笋般涌现的半自动驾驶尝试，为不少图像和芯片企业也迎来了利益增长点。而对于每一个开车者而言，我们会有更多机会体验到“解放双手”的福利。