再快的86也追不上会漂移的无人汽车

算法数学俱乐部

日期：2020年01月23日

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来源:OFweek智能汽车网

德罗宁号终于停了下来，轮胎冒出的浓烟也散去了。乔恩高从乘客侧车窗的玻璃缝里探出身来，看到数十名围观者在为成功的测试欢呼、击掌。

整个下午，围观的人群在不断增加。刚从斯坦福大学毕业的机械工程博士乔恩高在北加州雷山赛车场用交通锥标勾勒出一公里长的障碍赛道。飙车结束后，听着路边不断发出的欢呼声，乔恩高感到心满意足。

马蒂是一辆1981年的德罗宁车，由乔恩高和他在斯坦福动力设计实验室的同事改装成一辆全电动的自动漂移车。四年前，马蒂在第一个360度跑道里以人类达不到的精准度行驶，从那以后，乔恩高和他的团队一直在忙着焊接和编码，为马蒂把这些基本的漂移技能应用到高强度的驾驶课程做准备，令人难以置信的是，一切都进行得很完美。马蒂在短短几分钟内就急转弯、急转弯、急转弯、急转弯，一路呼啸而过，赛道还冒起了烟。

在第一次尝试中就完成“MARTYkhana”课程，乔恩高感到非常兴奋，他同时也知道，从飘逸中收集到独一无二的数据可能会改变当今汽车自动驾驶系统的能力。

Martykhana是对“gymkhana”汽车越野赛模式的一种变样，被认为是对车手能力的一种主要测试。在这样高速、复杂的驾驶条件下进行研究是动力设计实验室的基本研究方法，研究中，机械工程师克里斯·格迪斯和他的学生们会驾驶自动驾驶汽车进入只有顶级人类驾驶员才能可靠操作的具挑战性的驾驶环境中。车载电脑在数十次运行中测量汽车的反应，工程师们将这些车辆动态转化为软件，希望有一天可以帮助汽车快速躲避一个冲到路上的行人。

道路上的大多数自动驾驶车辆都是为处理更简单的驾驶情况而设计的，比如保持在一条车道上，或者与其他车辆保持适当的距离。

格迪斯说：“我们正在尝试开发能够处理紧急情况或冰雪等光滑表面的自动车辆。我们想开发一种自动驾驶汽车，它可以利用轮胎和路面之间的所有摩擦力来避免汽车受到伤害。我们希望汽车能够避免任何可以在物理定律范围内避免的事故。”

训练一辆自动驾驶汽车漂移是一种测试汽车躲避驾驶能力的好方法。在一般情况下，司机会把车开到他们想去的地方，然后用油门和刹车踏板来控制车速，但失控时，司机就举手无措了。研究人员说：“突然间，你的汽车需要急速转向，你试图用方向盘和刹车踏板控制车辆，而节流阀影响旋转，刹车会影响你转向的速度，所以你必须了解如何以一种与平常截然不同的方向盘与踏板操控方式来控制汽车，而当汽车失控打转时，大多数司机都不太擅长驾驶。”

通过研究专业驾驶员的习惯并在马蒂中测试相同的控制动作，斯坦福大学的研究小组使汽车能够达到更大范围的物理极限，以在更广泛的条件下保持稳定性，并且所涉及的数学算法可以允许自动驾驶系统在紧急情况下可以匹配上漂移赛车手的敏捷性。

2015年方程式漂移世界冠军弗雷德里克·阿斯博（Fredric Aasbo）说：“赛车能做出这样的漂移，而且非常精准，真是令人印象深刻。”

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