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12月13日，一场面向汽车未来产业的技术赛事——中国智能汽车大赛（CIVC 2017）刚刚在上海落下了帷幕。
其中的无人驾驶组参赛车队中，一辆外形不太一样的小车吸引了很多人的目光。这辆名叫Autolabor Pro1的智能车平台，在一个不到一米见方的车载面板上部署了包括激光雷达、GPS定位天线以及计算控制单元等在内的多个设备，并依赖这套方案，在本届CIVC赛事的无人驾驶组中斩获了三等奖。
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除了在学术和赛事舞台活跃，Autolabor Pro1其实已经实现了技术成果的产业落地。在Autolabor Pro1背后，是清华张新钰带队的猛狮团队（主要面向无人驾驶微型车平台开展研究），以及其成果孵化的北京华清智能科技有限公司。清华猛狮是由中国无人驾驶泰斗、中国人工智能学会理事长，以“驾驶脑”技术享誉业界的李德毅院士指导的清华大学智能驾驶团队。
Autolabor Pro1的设计初衷，在于乘用车等大型无人驾驶平台的技术和市场尚未做好准备的当下，以微型无人驾驶平台切入，为技术的迭代和早期商用化找到突破口。
据雷锋网新智驾了解，目前，该平台已经可用于图像识别、智能驾驶、智能网联、无人驾驶系统、智能机器人与群体智能等项目的验证与实验。除此之外，近期业界广泛谈及的低速场景物流也是Autolabor Pro1的重要应用方向之一。
那么，Autolabor Pro1还有哪些值得一提的技术特性，微型无人驾驶平台的应用前景如何？日前，雷锋网新智驾走访了Autolabor Pro1背后的技术带队人张新钰以及华清智能CEO朱雅鸿，带来了关于微型车平台的更多信息。
Autolabor Pro1是一款室内外均可流畅作业的机器人移动底盘，具有强通过、高负载、高精度、高扩展、动力足和续航长等特点，可跨平台开发，支持多种应用场景。
相对于同行业的其他无人驾驶汽车测试平台，Autolabor Pro1搭建的初衷主要基于如下因素：
大平台价格昂贵。一个成型大平台的成本大概需要150-200万人民币，很不利于相关技术的研究。
安全保障还未完全成熟。目前无人驾驶在安全性方面存在一定风险，碰撞还不可绝对避免。
无人驾驶尚处起步阶段，很多技术难题有待攻克，小型化平台便于问题的分析和研究。
为了满足研究需求，平台必须具备一定的通过性、负载能力和精准度，并能在真实道路上行驶。
产品特性
1、强通过，高负载
汽车动力学模型一般包括Ackermann转向、三轮转向、两轮差速转向和四轮差速转向。Ackermann转向的转弯半径最差，两轮、四轮差速转向可以原地转向，但负载能力不如三轮转向。为了兼顾负载和转向灵活性，国内其他厂商大多采用两轮差速加万向轮的方式，但这又导致通过性相对较差。为此，该平台推出了新型设计，既保证了四轮差速转向，同时负载能力也毫不逊色，可达50kg，而同类产品只能负载20kg。
2、高精度
为了保证整个平台的装配达到较高的精度，在机械设计、软件研发和组装方面完全自主。据雷锋网新智驾了解，无人驾驶平台只有将上层软件的动力学模型和下层执行机构的制作工艺相互衔接，才能保证较高的精度。
3、高拓展
早期接触客户和自身研究时常常遇到以下问题：
很多底盘不提供大功率的外接电源。
目前无人驾驶领域中有很多软件开发人员缺乏电子与机械方面的知识，常常会出现一些专业技术性错误，比如接插头、传感器的位置调节和简单机械制图等。
为了保证产品操作简单易行，在设计阶段就考虑到高拓展性。用户无需组装、画图，直接接上插头，拧紧螺丝，就可以把所有的传感器安装好，达到“即插即用”。
此外，该平台集成了激光雷达、摄像头、GPS等传感器，以及云台、机械臂、抓持器等附件设备。基于平台可实现自主路径规划导航、障碍物避障等功能，适用于巡检、抓取、智能驾驶、协同控制、计算机视觉、深度学习等技术的研究与应用。
4、传感器
在传感器选配方面，通过一套比较灵活的机械构建系统，基本上支持市面上自动驾驶领域所有的传感器，比如激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、双目摄像头以及深度摄像机等。
5、智能硬件
与众不同的是，该平台提供了神经网络加速的硬件设备。在车载计算方面，目前大部分无人驾驶公司使用的是像1080P的高端显卡进行实时处理。相比这种体积大、功耗高、价格贵的显卡，神经网络加速设备更节约空间，计算速度更快，成本也更低。
6、系统搭建
该平台提供了底层驱动、基于ROS平台的API接口，以及精准的PID控制与运动模型，方便硬件集成和二次开发，并提供可对车辆进行远程操作控制的手机APP。
7、可产品化系统
朱雅鸿透露，现在流行的ROS1.0和ROS2.0在设计思想和理念方面很多不适合商用，所以准备开发另外一套可支持产品化的机器人系统，目前还在研发过程中。
8、跨平台开发
可支持多种开发平台，包括单片机、树莓派、工控机和PC。用户可直接使用已经针对不同平台设计好的动力学模型和相应软件，不必再从底层开发。
现阶段，该无人驾驶平台主要用于小型车辆，若是扩展到乘用车或者商用车，还需要在传感器、激光雷达和图像处理等方面做进一步提升，毕竟大型车的控制系统更加复杂。
当然这种小型平台可以做到在封闭简单的场景中低速运行，保证安全性，具有比乘用车更早落地的优势。既可做巡逻平台，也可在工厂厂房里面代替人做一些简单工作。
针对低速无人驾驶的开发、送货和送餐需求，除了底盘供应，相关厂商（美团、唯品会等）还需要什么样的技术？张新钰给出了不一样的思考。
他表示，比较简单封闭的场景最有可能成为无人驾驶送货车落地的地方。这要求移动平台或周围环境具有
通过性，能在园区能无障碍地行走。
一定的重量，主要是防止能够不让别人偷。
安全性，尽量保障人少的环境。
针对送货，由于主要发生在市内，有时甚至要送货上门，需要把室外和室内技术相结合。在室外采用GPS和雷达定位；在室内采用雷达和相机，并将二者信息融合。
针对送餐，可以室内为主，既可保证高通过性，又具有安全性。目前团队已掌握了相关的一些技术，比如室内建图。
雷锋网新智驾在此前对张新钰的采访中，曾经提到识途和明途。这两款实验平台也是由中国人工智能学会理事长，以“驾驶脑”技术享誉业界的李德毅院士指导的猛狮团队研发的。对于这两款实验平台是否有跟其他公司合作或投入生产，朱雅鸿表示，机器人是门综合性技术，目前有三个技术研发团队都在北京，加工厂在河北承德，所有的研发与生产都是自主的，从底层硬件设计、软件系统研发，到加工生产销售。采用这种看似很笨的全方位操作，可以保证跟客户充分考量彼此的需求，同时还能降低生产成本。截至目前，识途和明途已经销售几百台，客户群体主要包括国内大部分的知名高校、无人驾驶汽车公司和互联网公司，如BAT、京东、大疆等等。
据雷锋网新智驾了解，目前市面上已经有很多机器人平台，对于Autolabor Pro1的不同之处，朱雅鸿说道：“Autolabor Pro1的有一个动力学模型的底盘，其累计误差可达1%-2%左右（大概移动一百米才有一米左右的误差），这个精准度在国内处于领先地位。在此基础上，我们还正在自行设计一款特殊传感器，可将误差进一步降低到千分之二左右。”
对于公司的战略定位，朱雅鸿表示，公司是以产品为主导，重点关注如何解决终端用户的实际问题。现阶段，主要针对科研市场，为院校和技术研发公司提供解决方案；从长远来讲，Autolabor Pro1将做成一个机器人平台，可以让没有机器人领域经验的人，能够直接在这个平台上进行试验或者其他算法研究。
他还透露，Autolabor 2.5是最近研发的产品，还在研发当中，是一款基于ROS开发的室内移动作业平台，支持树莓派，支持可编程操作，可灵活配置传感器等其他附件设备。该平台支持室内自主定位导航（SLAM），在没有GPS信号环境中也可以完成地图的绘制和较高精度的导航任务。
离好的自动驾驶底盘还有多远？
清华大学张新钰总结道：好的自动驾驶底盘应该具有安全性、性价比和舒适型；安全性第一，性价比第二，最后是舒适性，货车还需要平顺性。
从技术角度来说：刹车控制系统具有减速、紧急制动功能，平均减速度范围0~0.5g m/s^2，最大平均减速度>=0.5g m/s^2，响应时间<100 ms，最大减速度实施时间<500ms，制动释放时间<100ms，油门控制功能响应时间<100 ms。
转向控制功能：具有左转、右转、变速左转、变速右转和回正，响应时间<50 ms，方向盘角度分辨率<1°。
具体到控制精度的话，油门刹车线性度好。刹车不响，延迟小。方向盘位置闭环好，又快又准。
面对自动驾驶技术的激烈竞争，Autolabor Pro1的出现降低了实战门槛，便于更多研究者进入赛道，更快推动大型自动驾驶汽车的商业化。
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