史丹佛最新研究顯示:自動駕駛汽車竟然也能甩尾!
杜晨 / 何渝婷編譯
2019-12-25 14:30
輪胎膠皮和柏油地面的劇烈摩擦,產生的白煙幾乎籠罩了整個跑道。
一輛銀色的汽車,高速穿行在由橘色路樁定好的跑道區域內。
它以極其精確的姿態控制,穿過了這條蜿蜒曲折且十分狹窄的跑道!
一切不得不令人感慨:坐在方向盤後的,究竟是日本的山道元祖土屋圭市,還是美國的甩尾大神布洛克(Ken Block)?
都不是。
事實上,駕駛著這台1981款DMC DeLorean的,並不是真人,而是史丹佛大學開發的自動駕駛系統......
你沒有聽錯:自動駕駛汽車,已經可以實現精確的甩尾了。
即便在失去抓地力的前提下,自動駕駛系統仍然可以進行精確的控制。
這台DeLorean穿行於狹窄的跑道中,卻沒有誤觸任何一個路樁。如果你看過著名的Gymkhana系列影片,可能會對這樣的駕駛模式感到熟悉。
然而,即便是已經親自出演十多部Gymkhana影片的Ken Block本人,對賽道和車體掌握的精確程度,似乎也無法達到史丹佛大學這台自動駕駛汽車的程度.....
也難怪,團隊拿著這條自動駕駛甩尾影片給一些職業甩尾賽車手看,這些車手紛紛表示:「感覺要失業了!」
2015年,史丹佛大學動力設計實驗室的教授Chirs Gerdes不知道從哪找來了一台1981款DMC DeLorean。
沒錯,就是著名科幻電影《回到未來》裡的那台汽車的原型。
Gerdes教授帶著幾個自己的學生開始改裝這台神車,過程中也得到了自動駕駛創業公司Renovo的幫助。團隊還把這台車取名叫Multiple Actuator Research Testbed for Yaw control(偏航控制多執行器研究試驗台),簡稱MARTY。
因為《回到未來》的原因,再加上DMC公司本身的傳奇故事,DeLorean在汽車歷史上留下過濃墨重彩的一筆。然而,除了光環加身之外,這台車實際上毫無任何特色可言。
因此,團隊所作的第一件事,就是把這台車拆了個乾淨,包括發動機,換進去一套電池、電機和傳動系統等,把這台DeLorean變成了名副其實的「電動車」:
然後,團隊進一步加裝了控制系統。包括油門、剎車和方向盤控制等等,全部都是由電腦完成的。
下面這張圖展示了改裝的主要內容,從左到右、從上到下:
拆除了原本2.8升排量卻只能輸出130hp的燃油發動機,換進了一台 7,000牛頓米(N·m)的電動機——轉換到制動馬力至少也有400hp左右?
雙GPS天線用於追蹤汽車的位置,可以精確到1吋。車載系統正是通過GPS定位來確定自己的位置。也就是說,MARTY的自動駕駛,並不是普遍意義上的機器學習,而是一個更簡單的、邏輯驅動的自動駕駛。
電腦控制的轉向系統,不到一秒的時間,即可從一個方向的極限轉到另一個方向的極限,而且控制極其精確,這也是為什麼這輛自動駕駛汽車可以實現更精準的甩尾控制。
電動剎車系統,可以進行精準的剎車控制。
訂製的懸掛系統,滿足甩尾時對輪組產生的極限壓力。
甩尾和正常駕駛是兩種完全不同的駕駛方式。當我們正常開車時,汽車會朝著打輪的方向前進。而且,正常開車需要輪胎保持抓地力,因為失去抓地力就意味著駕駛者失去對汽車的控制,很容易導致事故發生。
而在甩尾時,一切和正常駕駛幾乎都反過來了:汽車的前進方向實際上和打輪方向完全相反。而且在甩尾時,車手必須在失去和獲得抓地力之間找到一種平衡,使得輪胎在賽道上打滑,卻也能提供足夠的力量將車往前推。
同時這一力量又必須和前輪的角度形成一個平衡,使得車輛不會因為轉向過度而偏離前進的方向:
對於真人車手,他們需要用眼睛去看發動機轉速表,耳朵去聽發動機、輪胎摩擦的聲音,用身體去感受離心力等等。在很大程度上,車手是通過自己的意識去感知的。
任何人都可以猛踩油門讓輪胎失去抓地力,但掌握精確的控制,從而讓車輛在一種「可控的失控」下完成精彩的甩尾過彎,需要日積月累的訓練。
而這一切對DeLorean似乎更加簡單。為什麼這麼說?因為它可以直接從車載電腦和傳感器中讀取數據,從而做出精確的操控。
操控車載系統顯示了車輛目前的速度、各輪的當前扭矩數值、前輪的轉向角度,以及車輛的前進方向和車身之間的偏航角度 (yaw) 等關鍵數據。
史丹佛團隊決定向Ken Block的Gymkhana系列影片致敬,將用來測試的這條賽道命名為MARTYkhana。這條賽道總長大約1公里,路線專門設置用來考驗和展示系統的精確性。
有了數據的幫助和電腦系統的加持,MARTY可以實現令人難以置信的精準過彎控制。下圖中,MARTY進行了一個從向左到向右甩尾的快速切換,穿過狹窄的門,卻沒有碰到障礙本身:
下圖中,賽道從一個大直徑的橢圓進入一個小直徑的圓形,MARTY的對油門、剎車和轉向角度控制,禁得起考驗,畫出了一道完美的螺旋白煙。
一些職業甩尾賽車手和工程師給了MARTY很高的評價。
2015年Formula DRIFT世界冠軍Fredric Aasbø指出,MARTY做了幾個難度非常高的transition(從一個彎形到另一個彎形的轉換),「在這種操控上,機器人可能會比我們人類做得更好。」
Papadakis Racing的隊長Stephan Papadakis表示,從影片裡可以看出,車輛的動力總成設計和安裝,以及自動駕駛系統的程式碼,令他印象非常深刻,特別是「可重複性」,也即MARTY每次穿過同一個彎形所採用的姿態,都一如既往準確無誤。
看這架勢,莫非史丹佛大學要出師Formula Drift了?
還好,並不是......
實際上,團隊進行這項研究的目的,是幫助未來的自動駕駛汽車更加安全。
現在的自動駕駛汽車已經挺安全了,主流公司公布的數據顯示事故率遠遠低於真人駕駛。然而這個結果建立在相對更安全的測試環境下,往往不包括(或者只包括極少量的)雨、雪或極端天氣。這也是為什麼在自動駕駛汽車測試過程中,一旦發生緊急情況,安全駕駛員必須接管。而在這類情況下,真人的應對能力往往比電腦更好。
如果道路因為雨雪和低溫導致結冰,如果道路上有大風,別說自動駕駛汽車,真人司機也很難保證絕對安全。
史丹佛大學團隊大改這台DeLorean,讓它去甩尾,目的就是研究自動駕駛汽車在失去穩定性的極端狀態下,應該如何自我控制。
這次的MARTYkhana,除了做出了一部令人血脈噴張的甩尾影片,更重要的意義在於獲得了大量關鍵的測試數據。
團隊成員Jonathan Goh表示,「通過甩尾,我們讓自動駕駛進入到最為極端的環境當中。如果我們能夠在最不穩定的場景中實現自動駕駛,其他的一切都迎刃而解了。」
圍繞這台改裝電動甩尾DeLorean,史丹佛大學團隊已經發布了相關的研究論文,題為Toward Automated Vehicle Control Beyond the Stability Limits: Drifting Along a General Path(朝著超越穩定極限的自動駕駛控制邁進:沿著一般道路甩尾)。
團隊也發布了更多的影片,展示MARTY在酷炫的甩尾背後,一些重要的研究思路和啓發:
這已經不是Gerdes教授的團隊第一次跟賽車打交道了。幾年前,他們改裝了一台奧迪TT,送到賽道上測試,實現了超越真人車手對於剎車和過彎路線的控制。
他們還把自動駕駛汽車送到過派克峰登頂計時賽 (Pikes Peak),堪稱自動駕駛賽車界的第一團隊了。
附圖:(Fredric Aasbø, 2015 年Formula DRIFT世界冠軍)
(穿過障礙,有如「蜻蜓點水」一般輕盈)
資料來源:https://news.knowing.asia/news/f495f331-52bd-4552-b01f-a4a5d310699c?utm_source=dable
同時也有10000部Youtube影片,追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル,也在其Youtube影片中提到,...
ken block pikes peak 在 TopGear TW 極速誌 Facebook 的最佳貼文
【出現了!】
Ken Block這台1400hp怪獸在派克峰撒野,可惜完整版還要等好久才能看到......
影片來源:Youtube/Toyo Tires