如何拦截无人驾驶汽车？
这个假期，小研究了一下百度Apollo的代码，刚刚和朋友讨论一番，对各种传感器的“缺点”进行了一众总结，忽然发现，我们可以制造一个“武器”来对抗无人驾驶汽车。当然，这都是理论上的分析，你们谁要去实验，那一定要：离！！我！！！远！！！！点！！！！?现在无人驾驶汽车的传感方式不外乎以下几种：激光雷达：就是使用激光反射来判断前方障碍物，获得环境的3D模型，有距离信息无色彩信息。摄像头：单个摄像头有色彩信息无距离信息，双目摄像头就有距离信息了。毫米波雷达：毫米波雷达探测范围够大的，使用的是几十G左右频率的无线电波。超声波雷达：使用机械波也就是声波，靠反射回来的声波判断，但是探测距离很近。下面就是重点了，如果对抗无人驾驶汽车，那就不能让以上所有探测器探测到，然后....哈哈.....双目摄像头双目摄像头判断距离依靠的是两个摄像头图像的不同，假如，就是假如哈，有一个障碍物，它恰好与双目摄像头的分布平行，且此障碍物在长度上都一样，比如对于横向安装的双目摄像头前的一根水平的绳子。
哈哈这个绳子在两个摄像头中的图像是一致的，因此双目摄像头无法获得此绳子的位置信息。OK，解决一个了。下一个，毫米波雷达毫米波雷达使用的电磁波衍射能力比较强，假如障碍物能够让毫米波雷达穿过，那么毫米波雷达就探测不到此障碍物，此障碍物如果有多个孔，孔的直径在毫米数量级，那么看来毫米波雷达就可以透过，比如说棉线或者其他多孔的纤维材料，注意一定不能使用金属，因为金属非常容易被毫米波探测到。OK，又解决一个。上图是激光雷达，这个有些难度，因为激光雷达发射的是激光，必须要保证这些激光不被反射回去。不过，激光也是光，只要足够黑，激光就会被吸收而不是被反射，当然对于激光雷达来说，接收不到回波意味着没有障碍物。好了，差不多了。还剩下一个超声波雷达。超声波雷达还真不太好对付，但是它本身就笨啊，它的探测范围小啊，如果无人驾驶车的速度比较快，及时被超声波雷达探测到，但是刹车已经来不及了。哈哈，我们好坏了。如此，假如你有个极深黑色的绳子，该绳子在长度上是同性的，同时，该绳子是新材料制造的多孔结构，然后绳子的方向与双目摄像头的方向平行放置，假设绳子拉力足够?OK了，无人驾驶车的激光雷达、双目摄像头、毫米波雷达都探测不到它，无人驾驶车根本不会减速，很近很近的时候，超声波雷达探测到了，可惜，已经晚了??恭喜，你成功抓到一台无人驾驶汽车?希望大家一起开脑洞，改进此武器?怎么？拦截无人机管用不？无人机就更简单了，横向双目视觉的无人机，一根水平方向的线，只要足够长，一栏一个准，此办法经无人机飞控博士@量子黑洞确定可用，这些就是我们聊天聊的内容，其中的所有坏主意都是它想出来的，我只是负责坏主意之外的理论思考和写出来而已....
无人驾驶汽车的难题
人驾驶，智能汽车，这些词汇都炙手可热。之前还略显科幻，到了2017年9月6日，美国众议院对美国首部自动驾驶汽车法案（H.R.3388）进行投票，无人驾驶仿佛一下子从天边来到了眼前。1拥有一辆超级无敌智能汽车的幸福生活图景无人驾驶和智能汽车不是一个概念，但在无人驾驶来到人间以后，有人已经设想了拥有智能汽车的美好生活。江湖上流传着类似这样的故事。当第一缕晨光染红了你的窗帘，睡眼惺忪的你，收拾好自己，打开自家交郊区小别墅的门。一辆外表有点古怪的汽车停在门口。触目所及的车体，在晨光中泛着说蓝不蓝说绿不绿的光泽，仔细看，原来车体表面覆盖着薄膜太阳能电池。你对着车子侧脸的车窗玻璃再次理了理你那已经分毫不乱的头发。“咔哒”一声，防盗锁打开，车门像小鸟的翅膀一样向上展开。你低头钻了进去。两部半圆形的沙发相对布置在车内。没有前排后排，没有刹车、档把，除了空间还是空间。看起来很普通的米色内饰，其实是超级吸音材料。车门闭合的那一刻，你最喜欢的歌手“里格隆”金属质感的声音响起。你闭着眼睛说到：“先听经济新闻”环绕音响里立即响起新闻女主播干净理性的声音。一路无话，一个多小时以后，车子停在你就职的公司大楼下面。
忘记介绍，你是一个科技公司的工程师，普通工程师。由于愿意住在距离市区60多公里的远郊区，所以你拥有自己的别墅。临下车前，你交代到：“小老虎，下午6点以后再来接我吧”显示器上的小老虎，乖乖的点头，还做了个鬼脸。形象和名字，都是你自己设置的，你喜欢小老虎。小车安静的滑进了车流，它今天的第一位租客在距离当前位置1公里的一个小区里，10分钟之前订单已经接下了。小车的电力，天气好的时候，用超级光伏电池发电就能覆盖了，天气不好，它会自己找个充电桩补电。下午6点，你刚在大厦门口站定，小车安静的出现在你的面前。上车后的第一件事，“龙哥，这是账单”。小老虎用一个大男孩的声音说道。显示屏上出现了如下内容：“乘客A，收入50元；乘客B，收入30元；乘客C，收入50元；乘客D，收入80元；乘客E，收入50元；合计：乘客数5人，收入210元。帮助一个家庭应急供电，收入50元；充电桩补电1次，花费30元。”把你放到家门口，小老虎又出去工作了，连车库都省了。感觉自己不太好，它会自己去4S店看病，先线上预约好，完全也不需要你操心。一般人出门，都打车，但是精明的你，自己投资了这样一辆。除了方便，更是因为养着这样一个智能汽车，收入总比银行利息好。是交通工具，还能做应急电源；拥有汽车却不需要停车位，因为它一直在路上。2苟且在眼前，诗和远方在未来拥有那样一台智能汽车，确实能让我们距离“一个幸福的人”更近一些，这个梦想终究会实现，只是路途有点远。暂且不提前文所述的自主智能汽车，单就实现真正的无人驾驶，也还有不少问题需要解决。查了一系列论文资料，提炼出几个要点，详情如下。2.1技术上的难题2.1.1理解环境无人驾驶的主要技术之一，环境感知。环境感知，这里指无人驾驶汽车对交通环境的感知，具体的包括道路环境和天气环境。环境感知的一般方法，通过传感器采集环境数据，并实时将数据传送到控制器，根据一定的算法程序，推算出管理系统能够理解的环境模型，作为后续决策和控制环节的基础。对环境的理解，存在着一些问题，具有代表性的列举下面两种情况。第一种情况，区分纸箱和石头道路中央，出现一个大纸箱。视觉系统或者激光雷达发现了这个障碍物的存在，测算以后发现，障碍物高度高于底盘高度，直接过去会发生碰撞。路线规划被调整，绕过前方的纸箱。纸箱换成大石头，感知和决策的过程和结果完全一样。识别出障碍物的危险性，是个纸箱还是大石头，在人这里so easy。
对于感知系统来说，却成了高难度动作。它可以测量尺寸，形状，甚至可以测量温度，但这些性状，都无法帮助它区分纸箱和石头。第二种情况，识别人类的肢体语言环境感知系统，一般通过下面的步骤判断目标是不是行人。通过激光雷达的扫描，判断出需要分析的区域；用大量行人图片训练分类模块，再让分类模块去分析目标区域数据。经过这个过程，系统可以识别出哪个是行人，哪个是大树。工程师把行人定义为可预测性较差的对象，在规划行车路线时，给出的预留空间大于静止的大树。当无人车面对一个想要马路的行人时，这个识别过程复杂性陡增。有的把这个场景归类到人机交互技术里。行人过马路，伸出一只胳膊示意，或者转过头盯住机动车的驾驶员，示意他要过马路。这一系列动作，人类司机习以为常。无人车去理解，却难于上青天。于是，工程师寻找很多替代策略，比如用一块显示屏放在车头，显示人脸表情或者直接在屏幕上打出文字，比如用语音表达自己，告知行人等。这些方式，一定程度上可以表达无人车的意图，但在理解行人意图方面，似乎没有什么好主意。2.1.2深度学习的瓶颈2016年3月，AlphaGo战胜李世石，宣示人工智能翻开了新篇章。在这一章中，AlphaGo所代表的深度学习派占据了人工智能技术路线的绝对主流。无人驾驶的环境识别技术流派中，绝大部分用到深度学习。然而深度学习也并非光芒万丈，无所不能，它也有自己的局限。拿AlphaGo来说，战胜李世石的版本，是用几千盘棋谱数据训练出来的高手。高手知道怎么下棋战胜对手，但是高手在决定把那个棋子放在那个位置的决策结果，到底是怎么做出的，高手自身不能给出答案。也就是说，高手是个黑盒子，连它的设计者也搞不清楚，它的决策过程和决策依据。这个黑暗的部分就是深度学习的一个死穴。用大数据把小白喂养成高手的这条路，终有一天会走到尽头。另一方面，从某种意义上说，这种模式的不确定性，同时就是一种危险性。
一些人工智能专家已经把研究人工智能决策过程和依据，作为科研课题，只是目前还没有什么明显的进展。2.2推广应用上的难题2.2.1法律问题没有人类司机的车辆上路，法律一直是一个障碍。只是，从2010年，Google 无人驾驶汽车被允许在加州几条公路上测试，到今年9月份，美国国家级自动驾驶法案进行投票，随着无人驾驶技术的成熟，法律的枷锁正在逐渐放开。相信中国也会经历类似的过程。2.2.2伦理问题无人驾驶策略，一定会涉及到在紧急情况下，对不同碰撞目标如何取舍的问题。比如一边是山涧一边是路人，你怎么选；比如一边是一个胖子，另一边是5个瘦子，非撞不可，你选谁。无人驾驶程序的设计上，无法回避的面临这个著名的“扳道岔”道德困境问题。每个被问道的设计者，都只能回答不知道。普通人，只要在路上，每天都会面临同样的问题，我们为什么不纠结？因为我们闷在心里就好，不用说出来。遇到了就选了，不说出来就不是问题。到了无人驾驶这里，你必须明明白白的写在程序里，道德困境就来了。2.2.3中国特色的城市交通无人驾驶的推广口号之一，是节约出行时间。但在人工驾驶车辆占据绝大多数的初期，这种承诺似乎很难实现。只要你在公路上跑，不是在空中飞。在我北上广深的万千路段上，堵车在所难免。一般无人车的行车策略，会给动态目标预留安全距离。行人或者车辆距离车体一定距离以内，不得起动。反观人类司机，在车龙中近身穿梭，司空见惯的事。无人车不动，一个又一个老司机贴上来，超过去，情形是不是有些尴尬了。出行效率，很难在初期成为卖点
谷歌和福特，合作无人驾驶汽车天注定
昨天福特放了个大新闻，5年
后上市真正无人驾驶的汽车。jalopnik 的一张动图让我笑了半天，福特 CEO Mark Fields 宣布无人驾驶汽车计划时，看来还真挺嗨。还有就是一堆外媒报道这个新闻时，几乎都用了本文封面这张图，我也就随大溜儿了。昨天跟福特的一个姐们儿聊天时还谈到了这张图。用苍穹做背景，还真有点我们的征程是星辰大海的味道。的确挺好看。我搞了张高清的大图，需要的同学微信速度荷尔蒙回复福星自取。福特宣布2021年计划后，家住西城区的于先生判断，福特一定会跟谷歌走到一起。#1- 认同简单来说，福特和谷歌对无人驾驶汽车的判断一致：无人驾驶就要让汽车完全自主驾驶，不再需要方向盘、刹车和司机。而其他汽车公司的方案都是，想无人驾驶时汽车接管，想自己开车时，人类变回司机。方向盘、刹车踏板，该有的什么都不缺。即便被视为方案激进的特斯拉也是如此。我挺认同这种方案。在同一辆车上，在不同模式间切换存在隐患。至少对一部分人来说是危险的。除了产品层面的认同，还有公司文化层面的认同。福特是一家创始人强势的汽车公司。这在传统汽车行业如今实属罕见。Bill Ford 代表的福特家族，拥有很高的公司投票权。当年正是他力排众议，从波音公司挖来 Alan Mulally 担任公司 CEO。正是在 Bill Ford 的支持下，公司卖掉了捷豹、路虎、沃尔沃等一众豪华品牌，甚至抵押了福特商标，才艰难度过金融危机，成为当时唯一一家没有破产的美国汽车公司。如今 Alan Mulally 还是谷歌董事会成员哦。#2- 谷歌变了谷歌聘用了 John Krafcik 任无人驾驶汽车 CEO，而长期的实际负责人 Chris Urmson 则愤而离职（传言说他跟 Larry Page 吵了一架）。前者是曾任现代汽车北美负责人的汽车业内人士，还在福特干过。后者则是卡内基梅隆大学的学者。Chris Urmson 的离开被视为谷歌创始人加速无人驾驶汽车商业化的坚定决