OptiTrack在汽車自動(dòng)駕駛研究中的應(yīng)用
劍橋大學(xué)自動(dòng)駕駛實(shí)驗(yàn)
Cooperative Driving / MOCAP
阿曼達(dá)·普羅克
Amanda Prorok
劍橋大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系助理教授（大學(xué)講師），Pembroke學(xué)院一員。本實(shí)驗(yàn)于劍橋大學(xué)Amanda Prorok博士實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行。
本期人物
“為了使自動(dòng)駕駛汽車在實(shí)際道路上安全使用，我們需要了解它們之間的相互作用。”
— 阿曼達(dá)·普羅克（Amanda Prorok）
Problems
“堵車”一直是人類交通歷史上難解的題目，當(dāng)“禮讓”因?yàn)椤摆s時(shí)間”而被人們拋諸腦后，那么等待在前方的可能將會(huì)是更嚴(yán)重的擁堵。人們?cè)隈{駛過(guò)程中，都僅是偌大交通中小小的一員，司機(jī)之間并無(wú)溝通，如果僅靠默契，很難達(dá)到大范圍內(nèi)順暢的交通流動(dòng)。
針對(duì)類似問(wèn)題，來(lái)自唐寧學(xué)院和圣約翰學(xué)院的Nicholas Hyldmar、Michael He于2018年夏季在劍橋大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系A(chǔ)manda Prorok的博士實(shí)驗(yàn)室完成了一項(xiàng)本科研究項(xiàng)目。他們對(duì)微型機(jī)器人車隊(duì)進(jìn)行了編程，使它們?cè)诙嘬嚨儡壍郎闲旭�，并且在不同情況下，觀察了其中一輛車停下來(lái)后交通有哪些變化。
設(shè)計(jì)了此實(shí)驗(yàn)算法的Michael He說(shuō)道：“自動(dòng)駕駛汽車可以解決很多不同城市駕駛相關(guān)問(wèn)題，但需要有一種方式讓他們相互合作起來(lái)。”而設(shè)計(jì)了硬件部分的Nicholas Hyldmar說(shuō)：“如果不同的汽車制造商都在使用自己的軟件開發(fā)自己的自動(dòng)駕駛汽車，那么這些汽車都需要彼此進(jìn)行有效地通信�！�
現(xiàn)有自動(dòng)無(wú)人駕駛汽車測(cè)試都是通過(guò)電腦模擬進(jìn)行的，常規(guī)比例模型又因太大或太昂貴而無(wú)法真正在室內(nèi)實(shí)驗(yàn)中使用。在這項(xiàng)實(shí)驗(yàn)中，研究人員為學(xué)術(shù)研究、教育及自動(dòng)駕駛多車系統(tǒng)的延展領(lǐng)域提供了一個(gè)阿克曼操作平臺(tái)（Ackermann-steering platform），這是世界上少有的面向大眾的設(shè)計(jì)，特別是對(duì)于具備遙測(cè)設(shè)備（如運(yùn)動(dòng)捕捉）的機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室具有很大吸引力。
劍橋研究人員使用的是具有逼真轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的市售廉價(jià)比例汽車模型，這種模型可裝入75 x 81 x 197毫米的盒子中，重450克（包括電池），售價(jià)76.5美元，可在3個(gè)小時(shí)內(nèi)組裝完成。每個(gè)汽車都是基于一個(gè)1：5的汽車底盤，并且搭載了一個(gè)含GPU的ASUS Mini-ITX主板，該主板使小汽車使用車載傳感器即可實(shí)現(xiàn)快速的自動(dòng)無(wú)人駕駛，并使汽車之間可以通過(guò)wifi互相通信，知道彼此的位置。這種比例模型車尺寸大約為20cm×8cm，不僅模型成本低，而且避免了大場(chǎng)地實(shí)驗(yàn)，簡(jiǎn)化了后續(xù)運(yùn)動(dòng)捕捉技術(shù)的實(shí)現(xiàn)過(guò)程。
Motion Capture
實(shí)驗(yàn)室使用的是OptiTrack系統(tǒng)，該系統(tǒng)基于被動(dòng)式標(biāo)記點(diǎn)（Markers），可實(shí)時(shí)提供車輛位置反饋。每一輛微型小車上都裝配了五個(gè)標(biāo)記點(diǎn)，OptiTrack系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)追蹤小車并且以100Hz為頻率提供位姿測(cè)量。通過(guò)連續(xù)的運(yùn)動(dòng)信息，擴(kuò)展型卡爾曼濾波器可得到每個(gè)汽車的位姿（pose）、速度以及轉(zhuǎn)向角的預(yù)估值。研究人員實(shí)現(xiàn)了一種用于軌跡跟蹤的內(nèi)環(huán)和外環(huán)控制法。外環(huán)（如：軌跡規(guī)劃器）生成軌跡，或使用預(yù)先計(jì)算好的軌跡（如高速公路車道）來(lái)計(jì)算速度和轉(zhuǎn)向角定位點(diǎn)，而這定位點(diǎn)用于供給內(nèi)環(huán)，使汽車間的位置信息互通有無(wú)。
實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，我們可以看到，當(dāng)汽車在彼此間信息不通的情況下駕駛，一輛汽車在一側(cè)道路停下，此時(shí)后面的任何汽車都必須停車或減速，并等待交通間隙。這種情況其實(shí)在真實(shí)生活中頻頻上演，停下的汽車后面迅速形成了一個(gè)隊(duì)列，最終導(dǎo)致總體交通流量減少，更易造成交通擁堵。
但是，當(dāng)小汽車相互通信并共同駕駛時(shí)，停在內(nèi)道上的車會(huì)向所有其他汽車發(fā)出信號(hào)，這時(shí)外車道的車廂收到信號(hào)就會(huì)略微減慢速度，因此內(nèi)車道的車廂能夠迅速繞過(guò)�？康能嚩槐孛黠@減速甚至完全停下等待。
在正常模式下，協(xié)同駕駛比不協(xié)作駕駛改善了35％的交通流量，而對(duì)于主動(dòng)駕駛而言，改善了45％。
研究人員還測(cè)試了車隊(duì)如何通過(guò)操縱桿對(duì)人類控制的一輛汽車做出反應(yīng)——當(dāng)實(shí)驗(yàn)者手動(dòng)將汽車駛?cè)氲缆贰⒉⒁约みM(jìn)的方式行駛時(shí)，其他汽車也收到相應(yīng)信號(hào)，通過(guò)減速或繞開的方式讓路，避開激進(jìn)的駕駛員，從而提高了安全性。
Amanda Prorok說(shuō)：“我們的設(shè)計(jì)允許對(duì)自動(dòng)駕駛汽車進(jìn)行各種實(shí)用且低成本的實(shí)驗(yàn)……要使自動(dòng)駕駛汽車安全地在實(shí)際道路上使用，我們需要知道它們將如何相互作用以改善安全性和交通流量�！�
往后，研究人員計(jì)劃在更復(fù)雜的場(chǎng)景中使用類似車隊(duì)，進(jìn)行多車系統(tǒng)測(cè)試，包括具有更多車道與交叉路口的道路、有更復(fù)雜駕駛表現(xiàn)的道路，以及呈現(xiàn)更多噪點(diǎn)感知和通訊延遲的道路。這種多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題在未來(lái)的研究實(shí)驗(yàn)中將一一得到設(shè)計(jì)和驗(yàn)證，而基于光學(xué)原理的OptiTrack運(yùn)動(dòng)捕捉技術(shù)也將持續(xù)為類似學(xué)術(shù)研究提供穩(wěn)定的功能性支持。
參考：
[1] Hyldmar, Nicholas, et al. “A Fleet of Miniature Cars for Experiments in Cooperative Driving.” 2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2019, doi:10.1109/icra.2019.8794445.
[2] https://www.cam.ac.uk/research/news/driverless-cars-working-together-can-speed-up-traffic-by-35-percent
[3] http://www.luster3ds.com/news/content.aspx?cid=9288
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