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无人驾驶的智能出租车自动锁定乘客呼叫位置，只需说出目的地，它就能从城市交通网络中获取信息，避开拥堵路段、自动选择最佳路线；假如几个人愿意“拼车”，智能出租车能安排合理的行驶路线；假如有人喜欢自己操纵，只需一个按钮，智能出租车瞬间转换成人工驾驶的“私家车”……优化交通、减少事故、缓解拥堵和节能减排，这就是由无人驾驶汽车、车联网和云计算技术共同构成的智能交通系统，它将给我们带来全新的城市智能交通生活。
无人驾驶汽车兴起
真实版的无人驾驶智能汽车已经上路，并且可能在不久后进行推广。
从2004年开始，美国和欧洲各国就以举办无人驾驶汽车比赛的方式，推动该技术的发展。近来，德国自由大学的MIG无人驾驶汽车、意大利帕尔马大学的无人驾驶汽车和美国谷歌公司的无人驾驶汽车，都纷纷开始上路测试。谷歌的无人驾驶汽车更是引起了人们极大的关注，它获得了美国内华达州机动车辆管理局发出的首张许可证——允许检测无人驾驶汽车在拥挤的街道和高速公路等不同交通状况中的应对情况。
谷歌无人驾驶汽车的进展既证明了相关研究的可行性，也提供了将研究实用化的新思路。无人驾驶汽车以谷歌街景提供的地理环境和电子地图为导航，以道路拓扑数据路网为约束条件，结合地图存储的、预知的道路标志标线、路口交通信号灯、交通标志和动态交通信息等，对感知与识别的目标进行预瞄处理，降低识别难度并提高处理速度。通过车载相机和激光雷达等传感器检测道路的路面几何特征，融合多传感器信息进行验证，在保证实时性的同时提高道路可行驶范围检测的可靠性，提高了交通安全和复杂交通环境下的行驶能力。
在国内，无人驾驶汽车研究也如火如荼：以国家自然科学基金委“视听觉信息的认知计算”重大研究计划为依托，在2009年至2011年间已举办了三届“中国智能车未来挑战赛”，国内顶尖研究机构均派车参赛。2011年在鄂尔多斯召开的比赛中，国内无人驾驶汽车也从封闭道路走向真实道路——为了实现对我国无人驾驶汽车的综合评测，这些车辆需要通过约10公里长、设有交通信号识别、障碍物避让、汇入车流和U型转弯等测试内容的真实城区道路。
无人驾驶，如何驾驶？
汽车是交通的载体，未来的城市智能交通系统中，智能汽车必然是核心元素，它会给未来的城市生活带来巨大变化。
智能汽车，具备了环境感知、定位与导航、运动规划、智能决策和车辆控制等基本功能。它可以通过“眼睛”——视觉传感器获得车道线、交通信号、行驶区域内的动静态障碍物、典型路口描述等环境信息，再结合定位与导航模块提供的位置信息，运动规划模块进行车辆局部路径和全局路径的规划。在感知环境基础上，它的“大脑”——决策模块结合车辆状态和行驶任务进行推理和决策，最后通过车辆控制模块输出决策结果。至此，智能汽车就可以顺着这条安全、便捷的路线自主行驶。
更进一步，智能汽车会按照交通法规自主行驶，自动识别交通标志、标线和信号灯，并根据前方交通状况自动选择跟车、换道或超车。在交叉路口和关键路段，路侧安装的视频传感器检测交通事件并获得交通流量信息，通过交通信号控制器实现交叉路口信号优化，并与智能车辆实现车路协同。在智能交通系统中，路口之间实现互联，交通管理和服务中心通过服务实现更高层的交通管控，人—车—路—中心达到协同，提高交通安全、缓解交通拥堵和节能减排的城市交通协调优化得以实现。
在这方面，中科院自动化所复杂系统管理与控制国家重点实验室目前已经取得了交通平行管控、人工交通系统、交通信号控制、汽车电子及智能车辆测评平台等多项研究成果。
智能交通是个复杂系统
尽管无人驾驶的智能汽车纷纷上路检测，但要真正实现智能城市交通，无人驾驶汽车如何与有人驾驶车辆共处而不会引发交通事故，还是个难题。这个难题得到解决，无人驾驶汽车才能真正融入未来交通生活。
“交通问题不仅是技术问题，还是社会和管理问题。”
为了解决这个复杂的问题，中科院自动化所复杂系统管理与控制国家重点实验室的研究人员结合研究员王飞跃提出的人工系统、计算实验和平行执行的ACP理论，通过研发人工交通系统，实现在计算机上模拟每个智能交通参与者，从而模拟整个城市交通生活；通过人工交通系统开展大规模计算实验，从而学习、改进和验证各种交通管控模型。
此外，他们还构建了一个智能车辆测评平台，一个车与车、车与交通环境互联的室内缩微交通环境，作为实际交通之外的平行系统，研究车辆智能驾驶、多车交互、对实际交通进行微观模拟实验与模型验证，以此为基础开展更大规模的交通平行系统的计算实验。
最终，通过人工交通和实际交通的平行执行，通过车路协同和车联网技术，提高了交通系统的智能化水平；通过车联网功能来优化交通流、提高交通效率、减少交通事故并实现节能减排。这一方法借助于人工交通与实际交通系统的平行执行，实现了“车内简单，车外复杂”，实现智能车辆在复杂交通场景下的自主行驶，将智能车辆与智能交通系统联成整体。
在十年前，人们还无法想象互联网和智能手机能给生活带来什么影响，今天，人们也无法预测智能车辆将给城市交通带来多大的便利和智能服务。不过，一些智能交通研究成果将会逐步应用。例如，智能出租车技术将会提高车辆使用效率、极大减少路上的车辆，从而缓解交通拥堵。未来的智能汽车还会在形成交通拥堵之前就获得缓解拥堵的行车路线，并在拥堵路段获得行驶指导，减少事故，优化交通。
也许，这些很快都将能在云计算支持的智能交通系统辅助下完成。
（作者单位为中科院自动化所）
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