手把手教你做无人驾驶汽车(一)

雷锋网(公众号:雷锋网)按:作者夹子,汽车行业资深从业者,微信公众号 Roboticists。本文为《手把手教你做无人驾驶汽车》系列第一篇。其他两篇可点击《手把手(二)》《手把手(三)》

从DARPA无人车挑战赛(2004)开始,无人驾驶汽车就给人非常复杂难以开发的印象。随意感受一下:

手把手教你做无人驾驶汽车(一)

直到10年后的2015年,一位叫George Hotz的26岁少年在自己的车库里搭建了一辆无人驾驶汽车(点击可看),证明了自制无人驾驶汽车成为可能。

George Hotz的方案

George Hotz何许人也?黑客也。George Hotz小哥年少成名,破解了iphone,各大公司Google Facebook SpaceX走了一圈,跑回到自家车库里做了一辆无人驾驶汽车。

手把手教你做无人驾驶汽车(一)

从方案来看,是一个面向Level4的方案(见《【王老师讲道理】来来来,先来立个法》)。主要的组件如下:

  • 2016 ACURA ILX小车$27900

  • Velodyne VLP-16 16线激光雷达$7999

  • 工业相机 约$2000

  • 技嘉BRIX NUC电脑 约$800

  • 车载GPS 约$100

  • 游戏手柄 约$80

  • 消费级IMU 约$50

  • 显示器,网络交换机,USBHub,USB-CAN转换卡,硬盘若干,逆变器

这个配置是面向Level4的自动驾驶方案的基本配置,可以说George Hotz为我们提供了一个Level4的基础方案。而且最棒的是这套方案都是世面上能够买到的,整套方案约4W美元。

ACURA ILX

ACURA是Honda的高端品牌。要说日系车在无人驾驶系统中的出镜率非常的高,从Google的Lexus,到RoboTaxi的Prius。作者猜测是因为日系车的电动助力转向系统非常成熟。在开发无人驾驶汽车时,对于车的控制主要有三部分,电控油门,电控刹车,和电控转向。油门与刹车的电子化非常早(归因于ABS/ESP系统的普及),但唯独电子助力转向并不是所有车的标配,大部分德系/美系车还在使用液压助力转向(手感/路感更好)。而日系车非常早的就开始使用电子助力转向,并且接口简单,直接使用CAN进行通信即可控制车辆。

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所以破解ACURA ILX的控制接口成为了第一步,主要是破解其CAN报文,来对汽车进行电子控制(X-by-wire)。一辆容易控制的车是无人驾驶汽车的基础,当然车厂一般都不会让用户使用这些控制接口,所以这部分需要一些Hack。

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Velodyne VLP-16

激光雷达LiDAR是随着DARPA挑战赛发展起来的光学传感器,而VLP-16为Velodyne公司在2015年推出的最便宜的型号,$7999的价格曾经只能买两个1线的Hokuyo激光雷达,如今拥有16线、10Hz、垂直分辨率2°、水平分辨率0.2°、测量范围100米、精度约3cm的激光雷达价格已经十分亲民。虽然在阳光直射的情况下可能会有一些干扰,但大部分情况下,激光雷达可以作为障碍物检测、可行驶区域检测以及定位的输入。

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工业相机

和激光雷达相比,工业相机可以提供更加丰富的前方信息。包括车道线检测、障碍物分类检测等算法都需要工业相机的帮助。读者可能会好奇为什么George Hotz不选用网络摄像头而用了那么大且贵的一个工业相机?这就要说一说工业相机的两个看家宝:全局快门和高动态比。全局快门可以保证无人车在高速移动过程中、车身震动时,拍摄到的画面依旧不会产生模糊以及拖影(相较于普通摄像头)。而高动态比可以保证无人车在进出隧道、太阳直射、夜晚情况下依旧有比较可用的数据。

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Gigabyte Brix NUC

无人驾驶的ECU是整个系统的核心。使用技嘉Brix作为ECU非常合适,直流供电,低功耗,小尺寸。放在手套箱里绰绰有余。唯一的缺点是接口冗余度不够,开在路上要是网口/USB线松动,就是灾难性的。作为桌面级的ECU,接口与振动都是非常脆弱的,建议无人车速度不要超过30km/h。

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除去2个USB HUB外,左侧方盒子即为NUC,中间盒子为以太网交换机。绿色PCB板很可能是自制的IMU模块。右侧蓝色盒子为Velodyne激光雷达的转换盒。

消失的2台ECU

从5口交换机来看,由于所有ECU都在一个局域网中(或者称为车域网),并没有上联接口,所以除去1路激光雷达,1路NUC,1路IMU,应该还有2台ECU存在在这个系统中。

其中一台:

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这台为定位ECU,主要组成部分为差分GPS,使用树莓派+2个GPS模块组成。

最后1台可能是数据存储ECU,仅作猜测。

总结

至此,George Hotz的基础版Level4无人驾驶车硬件方案已经写完,还有一些显示器、飞行手柄可由读者自行补充。

总体系统架构图:

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