为它总比现实跑得更快、更远。火箭被发明前的几千年，历史就已经有对于飞天探索的记载。无人车也是如此。下面就随汽车电子小编一起来了解一下相关内容吧。

1984年，在GPS还没有被发明的时候，卡内基·梅隆大学团队在一处废弃的停车场测试了他们的第一辆自动驾驶汽车。在今天看来，当时的水准不值一提，但自1980年代起，在美国DARPA等机构的资助和推动下，一系列研究团队对无人驾驶技术从无到有的探索之路，走得并不容易。这也成就了包括卡内基·梅隆大学在内的一众院校和实验室，至今也是无人驾驶技术和人才诞生的摇篮。

如今，无人驾驶要比过去任何一刻都跟接近人们的生活，那么对于孕育了这项技术原型的卡内基·梅隆大学，他们曾历经了怎样的故事呢?新智驾整理编译了这篇来自匹兹堡商业时报的报道，以飨读者。

在位于美国匹兹堡的一处废弃停车场里，一辆无人车绕着场地缓缓地行驶，它有一个名字，叫Terregator，创造它的人说，“它像一张滚动的桌子，能够自主识别和驾驶”。

“自主识别和驾驶”，就是这个今天常被用来形容自动驾驶汽车的属性，让这台“会滚动的桌子”几乎创造了历史。

那一年，是1984年，比人类发明GPS时间还要早很久。所以，当时团队为了跟踪这辆车的驾驶轨迹，在车尾绑了一个底部打孔的油漆罐，随着车辆移动，漏出的油漆在车尾画出了一条路径。

提到这件事的时候，卡内基·梅隆大学(CarnegieMellonUniversity，下称CMU)机器人学教授RedWhittaker依然记忆犹新。当时的原型车，是CMU多年来对陆地巡航器(TerrestrialNavigator，即“Terregator”)研发积累的结晶，同时，研究团队还花了数月对车辆进行外观和架构设计。

这款被CMU研发团队命名为“Terregator”的小车，有六个轮子，每秒能行驶几厘米。车身配置的一系列传感器，包括声纳环、摄像头，以及一个单线激光雷达测距仪，它们将负责对障碍物和环境进行感知。

“我并不想标榜这是无人车历史上的第一，但对于当时研发它的团队而言，Terregator在他们心中就是这样的位置，”Whittaker感慨地说，“第一次看到它在那儿，虽然就只是绕着停车场转圈，但那种惊喜、那种惊叹的感觉，是难以言说的。”

从那以后，CMU就因Terregator的诞生而成为自动驾驶技术的发源地，而这，也开启了CMU在此基础上长达30余年的技术研究。这些年来，Terregator的创造者Whittaker也一直在支持其他各类汽车相关技术的研发。

今天，如果城市街道上出现一辆自动驾驶汽车，它已经不会再那么让人惊奇，但CMU以及它所在的匹兹堡市，却因为Terregator的故事成为孕育无人驾驶技术最古老的地方。

其实，CMU的自动驾驶技术研发始于1980年代中期的一个契机。

当时，美国DARPA(美国国防部高级研究计划局)旗下操持着一个“战略计算计划”(StrategicComputingProgram，SCP)，计划为期10年，DARPA希望以此从计算机架构、软件、以及芯片设计领域的高速发展中获益，并推动AI技术达到新的高度。

1983年，美国国防部将自主式陆地车辆(AutonomousLandVehicle，ALV)列为战略计算计划的研究项目之一，并制订了年度规划。

1985年：道路跟踪试验，车辆以10km/h的速度行驶在铺好的公路上，不设置障碍。

1986年：避障试验，车辆以20km/h的速度行驶，能识别和避开固定障碍物。

1987年：越野路线规划试验，规划车辆行驶路线，并以15km/h的速度通过开阔的沙漠地带。

1988年：公路网路线规划及避障试验，规划车辆行驶路线，并实现以20km/h的速度借助路标导航行驶于公路网上，以及完成地图校正和从路边绕过障碍物。

在那段时间，DARPA资助了一些院校和制造商企业，作为其中之一，CMU的任务是负责解决ALV系统复杂的感知和集成问题。为了攻克该技术，CMU的研究人员于1984年组建了导航实验室，命名为“NavLab”，专注于复杂环境中的高难度视觉感知问题研究。

“在那个时代，一切都是从零开始。从为自动驾驶汽车规划路径，到路径跟踪，到避障，到找到实现自动化的合适的软件系统。机器如何看见世界?机器如何理解世界?所有的一切，在今天而言，都太过初级了，也正因如此，那时候的成果称得上真正的发明。”Whittaker如是说。

机器人如何看见世界?

Whittaker永远都不会忘记1984年的一天，在美国申利公园，团队第一次决定测试Terregator在真实世界的避障性能。

“那是匹兹堡的晚春，所有大学都没放假，许多学生们出来散步晒太阳，”他说，“所以，在他们都聚集在公园时，我们测试了Terregator，它缓缓地，在这些学生身旁行驶着，一些人躺在公园草坪，它也绕开了他们。学生们第一次看到Terregator，就像Terregator第一次看到他们一样。这一瞬间，感觉真的很酷。”

不过，对于自动驾驶而言的挑战，还不止是障碍物本身，这意味着，车辆需要去感知这些障碍物，然后更重要的是，是决策下一步应该如何行驶。

“在无人车的驾驶决策上，有太多工作需要做。换句话说，一旦视觉数据被解译，那么车辆就必须对如何驾驶、如何转向等做出判断，”CMU机器人研究所主任MartialHebert说，“我认为在这个环节，是创新性技术迸发的地方。”

Hebert回忆说，当CMU第一次着手研发自动驾驶车技术时，他们的汽车只成功“看”了两天。当时，团队使用类似摄像头的传感器，配合图像分析技术，同时使用激光雷达直接获取3D感知信息。这两种环境感知的手段，至今也在被采用，不过已经变得比1980年代更复杂了。

CMU研发的最新一款自动驾驶车，是于2013年亮相的一辆凯迪拉克SRX，这辆车当时成功载着时任美国宾夕法尼亚州议员的BillSchuster抵达了机场。

技术上，这辆车通过图像分析和对车道线等路标的测量辅助进行环境感知，同时车辆已经能够实现高速路的平均驾驶时速。而真正让它与Terregator区分开来的，除了时速和外观，还有对环境中动态事物的感知能力，不论是人、车、还是自行车等。