跨越险阻 挑战未来

本刊记者/熊 伟   2016-12-16 16:32:29

[编者按]在“跨越险阻2016”地面无人系统挑战赛中,许多科研机构派出了多型车辆参加多组比赛,体现出强大的综合实力,系统化的研究布局。比如国防科技大学、北京理工大学、装甲兵工程学院等。兵器地面无人平台研发中心专业从事无人平台的研制,依托中国北方车辆研究所在车辆研制上的雄厚技术实力,从无人车系统底层的底盘技术到上层的自主决策,都进行了精心细致的研究。预赛中,他们派出了8个车队参加全部五个组别的比赛,不仅是参赛最全面的,而且在四个组别都进入决赛。比赛之后,本刊记者专访了兵器地面无人平台研发中心副主任刘进,以及“锯齿虎”车队队长崔星。

记者(以下简称记):刘主任,这次参加“跨越险阻2016”,兵器地面无人平台研发中心的车队虽不是最多,但覆盖了所有组别,很具有代表性,各队也取得了良好的成绩。您能先简单介绍一下贵所的参赛情况吗?

刘进(以下简称刘):这次挑战赛共设置了5个科目组别的比赛,我单位是唯一参加全部科目比赛的单位,参加A组比赛的,是履带式的“斑纹豹”和轮式的“锯齿虎”。它们都是具备完全自主能力的无人车,外形上类似小型装甲车辆。它们同时还参加了B组的比赛。

参加C组比赛的是“警戒侦察一号”、“警戒侦察二号”、“警戒侦察三号”,都是遥控操作的小型无人车,履带式结构。它们也有各自的特点,比如尺寸、重量上从大到小,履带结构有所区别。这是为了适应不同的任务环境。

参加D组比赛的是仿生类四足移动式无人平台,“奔跑一号”和“奔跑二号”,类似我们在媒体上见过的美国“大狗”。

参加E组比赛的是“战地虎”车队,参赛车采用摇臂式六轮行动装置,是最新行走技术的演示样机。

◎左边是参加C组比赛的“警戒侦察一号”、“警戒侦察二号”、“警戒侦察三号”小型无人车,上图为四足移动式无人平台,右图是参加E组比赛的“战地虎”无人车自主前进,要“眼”明“脑”灵

记者:A组比赛,参赛车辆是自主型无人车。在大众媒体的报道中,这种“无人车”也是我们最常听说和见到的。特别是一些在高速路上行驶的民用轿车那样的无人车。这类似车现在民用领域的研究很火热吧?

刘:对,谷歌无人车,特斯拉的AutoPilot系统等就属于这类。我国也有很多机构,高校、科研单位、互联网企业等,都在开展这方面研究。为促进无人车技术在民用交通领域的应用,国家自然科学基金委主办了“中国智能车未来挑战赛”。但军用无人车,以及“跨越险阻”比赛和他们相比,是有很大区别的。

记者:是不是根本区别就在一个是现成道路,一个是野外道路、环境上?

刘:的确是这样。民用无人车一般是在公路,也就是结构化道路上行驶。在那里环境相对规则化,比如有交通标志、标线、交通规则,因此是有规则可循的,也可以有很多先验的数据。

结构化道路需要解决的是:如何通过交通标志、标线以及交通参与者,如车辆、行人的准确识别,来对交通场景进行认知,在此基础上按照交通规则要求,来决定无人车应该怎么行驶。

野外环境就不同了,它意味着没有道路的概念,至少道路与非道路的边界并不清晰,没有明确的行驶规则。车辆面对的是未知环境,必须通过车载自身的传感器识别和感知行驶环境,并确定前方的环境是否能够通行。行驶路线上随时可能有石头、土坑、土包、水洼、泥沼、暗沟等各类障碍和复杂的环境,必须通过车载计算机来实时计算、确定如何绕过这些障碍。如果过不去,就要考虑如何在一个更大范围内重新寻找能够行进的路线,以便顺利到达目的地。这就需要无人车对周围环境有精确的建模、理解和认知,规划方法具备局部避障能力的同时,也具有较大范围内快速的路径搜索能力。

此外,相比于平直的结构化道路,野外环境的地形起伏多变,这也给感知、规划、控制带来了更大挑战。

记者:识别环境首先要靠传感器。我看很多参赛无人车上,都有这样的激光雷达。这是现在最主要的传感器?

刘:是的。激光雷达的原理和军事上常用的雷达很像,发射出激光,探测前方物体。目前的激光雷达采用的是测距原理,通过发射脉冲与回波脉冲之间的时间差来计算距离,再结合激光束的发射角度,就能计算出探测点的坐标;一个个探测点组合到一起,就能形成一个三维的点云;再结合数据挖掘技术,就能识别出地面、高低起伏,障碍的几何形状。

记者:预赛时我看很多无人车上的激光雷达都是同一品牌的,Velodyne。

刘:这家公司是1983年在美国硅谷成立的,最早是做顶级音响的。

记者:这完全不是一路的啊!

刘:是啊,可人家就是做出来了。2004年美国DARPA第一次举办无人车比赛,Velodyne公司老板利用立体视觉技术来参加挑战赛了,通过2004和2005年的无人车比赛,他认识到了立体视觉的局限性,开始专注搞激光雷达,想出了旋转扫描式激光雷达的新方案,到了2007年第三届无人比赛时,他们就拿出了全新概念激光雷达,被赛事组办方DARPA,也就是美国国防高级计划局看好,得到了上百美元的资助。随后Velodyne公司就拿出了更精致的产品,性能也有很大提升。

记者:那么在这之前,它这种样式的激光雷达,有其它公司研制生产过吗?

刘:以前没有,没什么人去做,因为没什么商业前途。激光雷达的市场,即便是现在也不算大。虽然很多方面在大力研制无人车,但毕竟还没投入实用,没到大量使用的阶段。激光雷达的技术难度高,尤其在可靠性、寿命等方面要求来高,而且目前成本较高。

不过近两年,特别是去年开始,大批公司开始加入这一行业,研制、生产激光雷达。大家也正在努力把它的结构予以简化,以降低成本,近两年可能会出现价格1 000美元以下产品了。

记者:这64线、32线、16线,具体是什么意思?

刘:这种激光雷达上方的旋转部件里有一套激光器,会发出多个激光束,从而在俯仰方向覆盖从车头到远处地平面以上的一定范围,水平方向360°全覆盖,激光束覆盖的俯仰角度和线束数量决定了分辨率。64线就是同时有64束激光从这个窗口里打出,俯仰角度26.8°,分辨率达到0.4°。

◎Velodyne公司的32、64、16线激光雷达,在无人车领域占有很大市场份额

◎“跨越险阻2016”挑战赛A组比赛中,无人车会碰到这种模拟拒马的障碍物,要自行识别辨认,选择好路线绕行。下图中,前进路线被人为地突然挡住,无人车要能自主退回,重新找条新路线前进,这被称为“路径重规划”

◎激光雷达俯仰方向的激光束越多,分辨率就越高,更容易识别出物体。但是和人眼相比,它的角分辨率还是很小的,只能看到物体的大致轮廓记者:那它旋转扫描,就和普通的无线电雷达一样。转得很快呀。

刘:可以设置它旋转的速度,一分钟300转、600转或1 200转。它们现在一秒钟最多可回传20帧以上的数据。

记者:除了激光雷达,无人车还常用哪些探测手段?

刘:可见光摄像机,也是一个重要手段。还有红外、微光、听觉,都属于被动传感器。激光雷达属于主动传感器,向外发射激光的,容易被外界探测、干扰。从长远来说,以后的无人车只能在关键时候用它,在大多数情况下,还是应该多依靠被动传感器。

记者:激光雷达还有哪些缺点?您能再举个例子吗?

刘:水坑的识别,对激光雷达来说要比较困难。激光雷达识别环境、目标,是靠反射测距。一般的路面、树木、土石等,激光打上去后会有漫反射,因此一部分激光反射回激光器,从而知道那个方向、多远距离上有东西。可是光打到水面上后,发生镜反射、折射,激光雷达收不到回来的信号,也就无法正确识别了。

记者:那被动传感器中,哪种方式最重要?

刘:视觉传感器应该是比较重要的。它是靠颜色、纹理等特征来识别环境、目标,就像我们人一样。比如通过绿色可以认出那可能是草地或树木。激光雷达就很难分辨出来。首先是靠反射的同一频率的激光,很难区分目标材质。另外,激光雷达的分辨率还不如可见光图像,一根树枝、一片草叶,激光雷达还区分不了。要想分出来,64线不行,得更高了,但成本会增加很多。

记者:现在激光雷达用得很多,应该是因为被动传感器也有一些弱点吧?

刘:视觉传感器现在面临的最大问题就是环境影响大,特别是光照。我们上下班就能看到,一天的不同时刻,阳光照射到同一路面后,光影情况是随时变化的。野外环境下随着时间、季节、天气、光照的变化,识别环境道路就更难了。

还有摄像机的光线适应能力,要有足够高的响应速度。我们用摄像机、手机拍摄时都有体会,就是你把镜头从一个阳光充足的地方转向一个暗处时,会有一段时间黑屏,然后才适应黑暗条件,分清里面的东西。这个时间就算只有一两秒,车早跑出去一段距离了,这段时间里可就相当于闭着眼睛跑。还有识别的问题。地面上有黄有绿,黄的就一定是路面吗?也许那是道旁的枯草。人看到这类环境后,大脑可以帮助识别出究竟哪儿是道路,哪里是路口。无人车就未必了,可能只知道那里颜色有区别,上下坡都很难分清。

激光雷达出现后,大家对于视觉识别这块的关注就少了一些。因为它在技术上不如激光雷达简便,识别的准确性、速度、环境适应性等,都低一些。

记者:也就是说,大家觉得这条路难一些,就走得少了。因此现在研制的各种无人车上,激光雷达是最多的、必备的传感器。

刘:不过在下一步,视觉识别这块还是会得到更多重视。

因为首先从传感器本身来说,视觉传感的摄像头要比激光雷达更便宜,适合大量配备,分辨率也更高。数据处理这块,随着处理器、芯片技术的发展,也在逐步提高。包括道路、障碍识别等,也都在开发一些算法。

但现在看,难度还是比较大的。比如在一定环境下,一条土路,两侧是树林、灌木,某些算法可以通过颜色就识别出道路。但环境有了比较大的变化后,就可能不行了。道旁某处的树林、灌木有个豁口,它就有可能将其当成路口。或者上下午光照条件变了,路面从明亮的,变成被树荫遮挡的,这都增加了视觉识别、算法上的难度。另外视觉探测是被动的,地面上的土包、土坑,仅靠颜色、纹理,就不容易准确地区分开。

◎激光雷达发出的很多激光束环绕扫描,形成一条条环线,碰到凸起的物体后就会形成一道道横条的投影像,在其后方则是一片空白了。随着无人车不断运动,这些反射点会组成更加复杂、实时的立体图像。激光雷达只检测外形,因此某些外形类似的土堆和灌木丛,它就分辨不出来

◎泥泞地、水坑对于军车来说,都是比较常见的路面,无人车要能正确识别和驶过。这时履带式底盘的优越性得到体现

◎壕沟,是战场的典型障碍。它也被称为负障碍、凹障碍,和拒马、街垒等正障碍相比,识别、跨越难度更高一些不过视觉识别这块,是很重要的技术。包括图像识别这块,现在也在不断出现一些新技术,比如深度学习技术等。另外,我觉得可能会出现一些更好的传感器。现在这方面的发展也确实挺快,出现了一些新技术的突破。

记者:对于地面的软硬不同,比如草地、沙地和水泥路面,如何识别?

刘:那只能靠超宽带雷达等传感器了。但不可能为了各种障碍,去安装、开发很多种传感器。这样成本太高,太复杂。必须以某一种传感器为主。因此在未来,无人车、人工智能的学习技术非常重要,通过学习来提高无人车的识别能力、决策水平。

记者:这方面来说,是不是视觉传感器最有前途?

刘:对,因为人主要是靠视觉的。激光雷达无法知道草下面是什么,是不是有个坑。但人通过经验,大部分情况下可以认出来。人最厉害的,一个是知识积累,一个是预测。这个路到底怎么走,也是很难的。

记者:“跨越险阻2016”是我军举办的第二次大型地面无人平台比赛,看赛事科目设置,很贴近实战。记得美军在最开始进行无人车比赛时,和我军的有不少差别。

刘:他们那时更强调可靠性、长距离,给出的环境数据也更多,比如地图、路点等等。在无人车,包括各种无人平台的研究方面,美国确实开展得很早。2004年,美国国防高级研究计划局就举办了无人车比赛。当时设计了240千米的赛道,参赛车的表现却并不好,最远的一辆车只跑出了11.78千米。此后无人车得到了很快发展,包括民用的军用的。

跨越险阻,要身体倍棒

记者:看这次挑战赛中,A组的一些车辆采用民用轿车作为底盘,还有一些采用沙滩车、全地形车、装甲车等底盘。不同底盘在雨天、泥泞道路上,差别还是比较大吧?

刘:差别确实很大。履带车的通过性最好。在无人车研制的开始阶段,都是民用车底盘较多。随着军事背景越来越强,估计下次比赛,会有更多高越野性的底盘出现,比如6X6、8X8底盘,它们的性能已经接近履带车。

记者:无人车采用不同底盘,也会影响到很多其它系统的设计吧?

刘:是这样的。因为无人车的决策、规划,都要考虑车的运动学、动力学特性,也就是底盘本身的行驶能力、特点。这两大方面一定要结合好,否则会限制无人车的性能。比如规划出的路线底盘开不过去,结果车辆趴窝。或者发挥不出底盘本身所有的行驶能力,比如底盘本可以直接翻越的障碍,还费力绕行了。

记者:这么说,底盘就相当于无人车的身体。光脑袋聪明还不行,身体也得好,才能跑得快。看资料介绍,“斑纹豹”和“锯齿虎”两车都采用了新型动力传动系统,您能简单介绍下吗?

刘:我们这两辆车都是纯电驱动的。柴油机直接驱动一个发电机组,同时向驱动轮电机,还有蓄电池供电。“斑纹豹”上是两个电机直接驱动左右主动轮。“锯齿虎”的前桥后桥,分别通过一个电机驱动。

目前来说,国内纯电驱动装甲车比较少,除了电机技术,这两辆车在电池管理、运动控制等方面,做得还是比较好的。

记者:看这两车的外形,只有一个临时的驾驶座,没有方向盘,是不是专为无人车考虑的?

刘:对。由于动力传动系统是全新的,该车的方向、油门控制都实现了线控。驾驶员通过一个手柄和上面的几个按钮,就能驾驶。

◎“锯齿虎”轮式无人车,和“斑纹豹”一样采用了纯电驱动的新型动力系统跟随行军,有不同难度

记者:“斑纹豹”和“锯齿虎”还参加了B组比赛,这种情况在比赛中很多。从技术上说,B组比赛是否比A组简单一些,毕竟无人车只要跟着前车走就行。

刘:B组的技术也不简单。对速度、跟车距离有要求,还有一些急转弯,倒车路段。而且现在只是跟了一辆车,以后的发展方向是多辆无人车跟随的编队行军。无人车编队跟随,车辆越多对系统控制的要求越高。

记者:后面的无人车主要通过什么途径知道前车在怎么走?

刘:前后车之间有电台通讯,告诉后车一些相应数据。不靠通讯也可以,靠激光雷达、摄像机等传感器,探测前车的状态。

记者:有些专家介绍,前车有时会向后车传回一些驾驶数据,油门、刹车等。

刘:这和前后车的类型是否一样,有很大关系。如果前车走的路线,后车完全走一样的,那前后车的尺寸、行驶特点要基本一样。同样车型,前车方向盘打10度,后车也打10度,就容易多了。前后车不一样,难度就增加,比如大车跟随小车。如果是履带车跟着轮式车,区别就更大。这也是B组比赛的难度之一。

记者:美军曾研究和试验国一种无人车,是跟随徒步步兵行进。这种跟随有所区别吧?

刘:这叫人员跟随,主要用途是后勤保障,可以替步兵携带弹药,或侦察设备等器材,步兵就专心完成作战任务了。这和编队行军的跟随不一样,是低速的,有一些技术上的差别。步兵身上可能会带个东西,或做个标志,但也可能为了隐蔽、方便,什么都不带。这时难点就在判断目标人,在有遮挡、干扰的情况始终能找到应该跟随的人。比如人绕过了一棵树,或者几个人来回交叉。而在编队行军跟随中,不会老有车辆穿插。

◎美军“班组任务支援系统”(SMSS)无人车,能携带500千克货物。它曾在阿富汗战场进行试验,存在噪声大等问题需要解决

◎兵器地面无人平台研发中心派出了三款不同的无人车参加C组比赛。地面战场的复杂性远非其它战场可比,即便是城镇战场,也需要不同的无人车才能适应特定环境。左边是无人车的一种经典结构,有比较好的稳定性,也能攀爬台阶

◎对无人车来说,室内环境可说是“丛林”密布多样车型,有多样用途

记者:兵器无人平台研发中心这次参赛的车型很多,除了D组中的四足机器人,E组的摇臂轮式无人车,C组中就有三种大小不同的车型参赛。它们有不同的特点和用途吧?

刘:C组的小型无人车,大的“警戒侦察一号”主要是用于废墟、核电站等环境,进行抢险救灾、事故救援等。它本身有比较高的抗恶劣环境能力,包括辐射、生化。主要设备都集中在中间的箱体内。前后履带能提高其翻越废墟障碍的能力,不需要的时候可以收起来,比如进入房间内等狭小空间时。

“警戒侦察二号”和“警戒侦察三号”也是履带式结构,在国外装备中,你可能见过很多那样的。各种结构样式究竟是否合适,还要看具体用途,比如“魔爪”这种的,需要四个人抬,不如PackBot510那样的便于携带,但是它可以配置更大的任务执行装置,比如大的机械臂,甚至班组机枪。因此,大小不同是能适应多种任务要求。

记者:听相关设计人员介绍,贵所参赛的这三种无人车的操控系统,都是通用的。

刘:它们的任务有一定相似度,操作方式也有一样,因此操控、数据链,都是可以通用的,方便系列化发展。做一个,大或小的无人车都可以通用。操控系统是否高效、方便,也是C组比赛中的一个重要方面。

◎挑战赛中的侦察科目,对无人车的路径规划能力是个大考验。即便在这种平坦地面,障碍物怎么分布的,侦察目标在什么位置、什么朝向,都需要无人车细“心”考虑,才能“想”出合理的路线,在短时间内找到、看清侦察目标

◎对我们人来说,应该规避障碍,还是超车、会车,一看就明白。可要教会无人车一个明确的、绝大多数情况下都正确的判断标准,并非易事。前方“障碍物”的速度、轨迹,自己的任务目标、速度要求,都是无人车要考虑的。很多因素综合,才能作出正确决策未来发展,更全面系统

在本次采访过程中,记者还采访了中心的业务骨干—“锯齿虎”车队队长崔星博士。

记者:中心的几辆车进入了决赛,那决赛相比于预赛,增加了哪些难点?

崔:决赛中增加了超车、会车,难度比预赛是更大了。无人车碰到普通障碍,比如损毁车辆,都是减速,然后考虑如何绕过去。而超车时,如果减速,就没法超过去了,而是要加速。而且决赛中,要求在一定距离内就完成超车。这就和传统的避障是反的,要求你能识别什么是静态障碍,什么是运动的前车。

记者:会车呢?崔:自身速度和迎面速度相加,速度就更快了,这对判断、反应速度要求更高。这次预赛相比2014年,难度上了一个大台阶,包括科目、环境上。这次决赛,比预赛又提高了一个大台阶。

记者:路径重规划是挑战赛的一个重要科目,无人车一般是怎样在发现前路不通后,重新找路前进?

崔:比赛中无人车进入路径重规划的任务区后,路有几条,什么朝向,都不知道。这时就得靠无人车自主解决了。比如无人车记住一路过来的详细情况,边行驶边建立地图,记下路上有哪些路口;发现前方被堵后,它就倒回先前发现过的其它路口。有的则可能不记那么详细,只是顺着路线走,碰到阻碍后再退回来,重新寻找路线。两种策略各有优缺,就看研制者根据总体情况选择了。

记者:也就是说,有的无人车记得多,有的则是走过就忘、边走边看。在侦察时,是不是也要规划好路线?

崔:侦察这科目,各家也是会有不同做法。比如有的进入侦察区域后,先进入中心,然后朝各个方向探测。有的可能进入后转圈,走螺旋线盘旋。还有的可能进入后,直接奔向障碍,看有什么东西,没有障碍的地方就不去了。

记者:反潜战术,也有这样的搜索论。但海面上不会有起伏地形、障碍。这样来说,无人车的搜索决策难度更高啊。

崔:对。无人车侦察首先要规划出自己的一个规则,这其中遇到障碍后,又得有合理的避障策略。

记者:这得规划好,可别进入死循环了。无人车,关键在“无人”和“车”上。现在更多的关注点,似乎主要还是在“无人”上?

崔:对,所以很多无人车在底盘上,一般都是选用现成的,然后做小部分自主驾驶的功能改造。偏重于感知和决策技术的研究、验证,上面这一层的,对平台这一层的关注不大。我们中心是从底层往上都做,包括无人的底盘。这几年无人车的关注点主要在上层。但从军用来说,环境适应性、越野机动、载荷能力等,甚至探测打击,都是有很多要求的。你光有眼睛、脑袋是不够的,还得有强健的体魄、四肢。这样一个完整的无人平台,是军方需要的东西。

挑战赛结束了,但兵器地面无人平台研发中心的奋斗和挑战,还在继续。相信随着“跨越险阻”挑战赛,以及各研究机构的努力,我国的无人战车将快速走向战场。 [编辑/熊伟]

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