百度董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏在百度世界大會2020上預測自動駕駛5年后全面商用，擁堵大大緩解、不再需要限購限行。

他表示，當無人駕駛逐漸普及，交通事故發(fā)生率也會大大降低。通過測算，以車路協(xié)同為基礎的智能交通基礎設施建設，將能夠提升15%-30%的通行效率，從而為GDP貢獻2.4%-4.8%的絕對增長。

在自動駕駛技術(shù)中，運動規(guī)劃和控制是關(guān)鍵操作，自動駕駛的目標是在遵循交通規(guī)則的情況下規(guī)劃和導航從起始位置到目的位置的道路，并盡可能地避免任何碰撞。

車輛的碰撞往往會造成非常嚴重的事故，不僅危害駕駛?cè)藛T安全，同時對于其他人或者車輛也都存在潛在的危險，那么對于自動駕駛車輛，該如何在面對不可避免的碰撞時做出正確的反應，來將損失降到最低呢？

百度在18年3月8日申請了一項名為“基于碰撞后分析的自動駕駛車輛的車輛動作優(yōu)化”的發(fā)明專利（申請?zhí)枺?01880002895.9），申請人為百度時代網(wǎng)絡技術(shù)（北京）有限公司。

根據(jù)該專利目前公開的資料，讓我們一起來看看這項發(fā)生碰撞時緊急避險的技術(shù)吧。

如上圖，為該專利發(fā)明的網(wǎng)絡化系統(tǒng)框圖，網(wǎng)絡配置100包括通過網(wǎng)絡102通信的自動駕駛車輛101，車輛上分布有用于自動駕駛所必須的模塊，如：感知與規(guī)劃系統(tǒng)110、車輛控制系統(tǒng)111、無線通信系統(tǒng)112、用戶接口系統(tǒng)113、資訊娛樂系統(tǒng)114和傳感器系統(tǒng)115。

和其他方案不同的是，該專利將自動駕駛車輛上的各個功能按照模塊進行劃分，從功能抽象層次來進行設計。而自動駕駛車輛通過網(wǎng)絡與機器學習服務器以及地圖服務器等相連，在機器學習服務器中，可以對于車輛傳遞回來的信息進行檢測和識別，例如：路況識別、交通標志識別、車道線識別等。

而為了能夠在發(fā)生碰撞時做出緊急反應，就更加依靠車輛周圍環(huán)境的情況采集，通過傳感器系統(tǒng)以及感知與規(guī)劃系統(tǒng)、結(jié)合地圖服務器反饋的信息等做出正確的反應，從而將碰撞后的損失降到最低。

如上圖，是一個特定駕駛環(huán)境的示意圖，可以看到，無人駕駛車輛401被其余411-415四輛車所包圍，因此無人駕駛車輛的規(guī)劃模塊可以基于由感知模塊提供的駕駛環(huán)境的感知信息和由預測模塊提供的對象的行為預測來確定是否無法避免與其他車輛發(fā)生碰撞。

例如，無人駕駛車輛的速度與前方車輛之間的速度過大而距離過小而無法及時剎車時，系統(tǒng)就會向無人駕駛車輛發(fā)出最大制動命令，這樣由可能可以避免發(fā)生碰撞。但是，當?shù)缆非闆r變得復雜時，這種簡單的策略往往會失效，因為當與前車距離過小而緊急制動時，有可能會與后面的車輛發(fā)生碰撞。

因此，假設系統(tǒng)中的碰撞是不可避免時，讓無人駕駛車輛智能的選擇最小損失的方案進行碰撞才是明智的選擇。例如當無人駕駛車輛要與前車相撞時，假設左側(cè)為人群，右側(cè)為垃圾桶，則無人駕駛車輛向右急轉(zhuǎn)撞向垃圾桶才會不會對行人造成傷害以及減少損失。

如上圖，為該專利發(fā)明的自動駕駛車輛的過程流程圖，首先，無人駕駛汽車會基于自身以及周圍對象之間的相對位置和相對速度，根據(jù)計算來確定是否會發(fā)生不可避免碰撞的情形。此時，就需要進行更加詳細的計算，既然碰撞無法避免，那么與每個對象的碰撞成本約為多少，該如何選擇碰撞對象就成為下一步的任務。

在對周圍對象進行碰撞成本估計后，無人駕駛車輛就會選擇碰撞成本最低的一個對象，這樣不僅對于車主，對于周圍的行人以及其他車輛來說，只要確保成本計算方法是合理的，就可以將損失降低到最小。

以上就是百度發(fā)明的當不可避免的碰撞發(fā)生時車輛的應對方案，基于車輛對于周圍環(huán)境的分析以及對于可能碰撞對象損失的估計，從而找到一個最優(yōu)的碰撞方案。不得不說，這樣的系統(tǒng)確實可以作為保證人們利益的最后一道保護屏障，倘若五年后無人駕駛車輛真的有了大規(guī)模的應用，相信這樣的技術(shù)肯定會非常實用。

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