揭秘中国无人驾驶领域顶级赛事九年发展历程

2017 年 11 月 18 日 算法与数学之美

今年7月，百度CEO李彦宏亲自乘坐百度与博世公司共同开发的阿波罗自动驾驶汽车，从公司到国家会议中心现场参加会议，全程15公里不碰方向盘，汽车自动识别路障，这一视频发出后震惊国人，开始有越来越多的人关注无人驾驶汽车。尽管中国的法律还不允许无人驾驶汽车进行实地测试，但可以明显感受到无人驾驶汽车离我们的生活越来越近了。

九年前的夏天，在中国西安浐灞生态区集合了6支队伍，10余辆无人驾驶智能车辆，开始了中国首届无人车赛事的探索。在不足3km的园区道路上，车辆不时地需要人工干扰，失控撞树等状况不断。这是2009年首届中国智能车未来挑战赛（IVFC），当时的无人驾驶被认为是天方夜谭，而现在回头看，这场比赛开启了国内无人驾驶技术发展的漫长旅程。

中国无人驾驶汽车比赛的诞生

21世纪初，为了激发相关技术的研究热情，推动民用无人驾驶汽车的发展，国内外都开始尝试举办无人驾驶比赛。2004年3月，第一届美国国防部高级研究局（DARPA）的无人驾驶汽车挑战赛在美国莫哈维沙漠举行，全长240公里，没有一支车队完成整场比赛。国内无人车比赛的探索比国外晚了将近5年，2008年8月，国家自然科学基金委员会发布重大研究计划“视听觉信息的认知计算”，以此推动并提升我国在视听觉信息处理领域的整体研究实力。2009年6月，由国家自然科学基金委员会主办的首届“中国智能车未来挑战”大赛在西安浐灞生态区拉开了战幕，这次赛事得到了IEEE智能交通系统协会和中国科学院自动化所的共同支持，是当时国内唯一的无人车比赛。

第一届IVFC：无人车行驶似婴儿学步

2009年6月4日上午，来自北京理工大学、湖南大学、西安交通大学、上海交通大学、国防科技大学，和意大利帕尔玛大学等6支队伍、10余辆无人驾驶智能车辆来到了在西安浐灞生态区参加比赛和展示。根据赛前调研的国内高校对无人车的研究现状，第一届无人车比赛包括2.6km庭院道路和600米乡村道路，每个车队需要完成指定路线的规定动作测试，挑战性测试以及特色表演。其中，规定动作测试Ⅰ包含两项无人驾驶车辆基本行驶能力测试任务；规定动作测试Ⅱ包含遵守交通规则情况下的交通信号、交通基础设施的识别和障碍物自动规避等5项性能测试任务。

2009年时，谷歌公司刚开始使用丰田的车身进行无人驾驶汽车的研发，作为智能汽车的初级阶段——行驶安全智能辅助系统，如ACC（自适应巡航控制）、LKA（车道保持辅助）等刚刚形成初级产品，大部分车辆还依托于电控液压转向系统，来实现了自动转向操纵控制。当时的电脑计算速度也较慢，各元件的整合能力差，与今天的无人驾驶汽车相比起来，整车行驶起来相当缓慢。

2009年6月4日上午9时30分，最先进行的指定路线规定动作测试开始。没有人的操控，多少还是让人担心。第一位出场的是上海交通大学的无人车，通红的外壳，开放式车门，外形轻巧，形似一辆旅游观光车。车子发动后，参赛选手迅速跳下驾驶室，随即车才缓缓地离开发车线，速度缓慢，像个刚学步的孩子，一点点向前挪着，当路面出现井盖时，车放缓速度，稍稍调整了一下方向，才慢慢通过。

随后上场的是北京理工大学车队。车组人员离开驾驶室后关上了车门，车的速度果然很快，但是却拐向了路边，冲上道沿，偏离了正常赛道，站在路边的两名工作人员迅速躲闪，参赛选手摁下了紧急制动按钮，车才停下来。“视觉感知系统出错了，没调试好。”时任国家自然基金委员会副主任、中国科学院孙家广院士一眼就看出了端倪，他口中所说的是无人驾驶的感知系统，就像人类驾驶员的眼睛一样，现在无人驾驶系统中，LIDAR（激光雷达）是当仁不让的感知主角，但是在当时，完全是在用摄像头采集二维数据，环境数据不完整，所以无人车就像得了近视眼一样，偏离了正常的轨道。

西安交通大学“夸父一号”无人驾驶车辆较为顺利、漂亮地完成了全程2.2公里的无人驾驶赛程。几个漂亮的“S”形转弯，最终稳稳地停在终点线上，“夸父一号”赢得了所有参赛选手的掌声。

此次大赛湖南大学研制的“无人驾驶车”唯一全部顺利完成所有参赛任务和挑战。湖南大学无人驾驶车辆预研项目组成立于2008年7月，与其他参赛队伍不同的是，湖南大学无人驾驶车辆研发团队不是单一学院或实验室组成，而是依托机械工程、控制理论与控制工程等国家重点学科，由学校研究院牵头，组织计算机通信学院、机械工程与运载学院、电气与信息工程学院等单位有关力量50余人的多学科团队开展联合攻关。经过一番努力，终于研制成功这款性能不错的无人驾驶车。车辆每完成一个动作，大家都激动的拍手，顺利完成最后一个任务后，参赛队员都激动地满含热泪：“努力没有白费，无人车有未来。”

行驶缓慢故障连连，这是首届IVFC大赛上的参赛车辆给人们留下的印象。重大研究计划指导专家组组长、中国工程院郑南宁院士在赛后上表示，智能驾驶平台并不意味着所有车都要实现无人驾驶，而要使有人驾驶更安全。就目前的科研基础来讲，未来无人车辆可以用在大学、公园、机场等相对封闭的区域，作为短途客运工具，今后还可以用于城市道路交通，例如从地铁站到工业园区或居民小区的短途载客驳运。

从2009年的第一届开始，中国智能车未来挑战大赛每年举办一届，成为国家自然科学基金“视听觉信息的认知计算”重大研究计划项目的成果考察与展示的重要手段，同时也加快了我国无人驾驶技术不断追赶世界领先水平的脚步。

第二届IVFC：十支车队参赛，增设交通标志识别

第一届IVFC大赛后，在国内学术及企业界均引起了激烈的反响，关于无人驾驶技术的报导渐渐升温，2010年10月左右，谷歌公司宣布其制造的7辆“无人驾驶汽车”正前往加利福尼亚州公路实测。国内各高校与车企的关于无人车合作项目亦逐步增多。

2010年10月16日至18日，第二届IVFC大赛在西安市长安大学举行。这届比赛在测试内容、评分标准和比赛规则等方案的制定方面比第一届更加规范。赛事得到了广汽丰田汽车有限公司赞助，并吸引了多家主流媒体报导。参赛队伍也从首届的六支发展到了十支，一些没有得到国家自然基金资助的高校开始自愿加入进来。

赛场设在位于古都西安的长安大学渭水校区。1.3万平方米的汽车操纵稳定性实验广场上，身披各色装备的无人驾驶汽车一字排开，无论是灵活清秀的小车，还是气势威猛的大车，车身前后以及车顶都布满了各式各样的传感器和探头。车内更是空间紧张，数台服务器、复杂的连接线几乎占据了后座及后备箱的全部空间。

普通人在成为司机前，都要进行驾照考试。IVFC大赛就像是考核无人驾驶汽车的驾照考试。参赛车队要进行为期3天的比赛，“基本能力测试”和“复杂环境综合测试”的双重考验，基本能力包括交通标志识别、曲线弯道行驶和定点泊车的基本自主驾驶能力；而复杂环境综合测试则着重体现无人驾驶车辆在运动过程中识别交通标志、综合控制机动车、正确使用灯光等车载装置，以及正确感知道路交通情况等较为复杂的认知、决策和控制能力。

交通标志作为汽车上路后最重要的指令被放在了第二届IVFC基本能力测试环节头等重要的位置，这是因为识别标志能力的强弱直接关系到无人驾驶的安全性。

第二届比赛新增的交通标志测试体现了大赛赛制慢慢向真实道路靠拢的趋势。车辆内的电脑在接收到传感器截取的交通标志视觉信息后，通过复杂的算法识别出具体的标志并理解交通标志的含义。对每辆测试车而言，28个交通标志绝对可以全面考验其识别能力。当时计算机视觉还没有兴起深度学习算法，更没有基于马尔科夫决策过程（MDP）的MOT算法，不过各车队的识别能力都能达到70%以上，主要差别就在于识别所需要的时间，这为汽车无人化开启了良好的开端。

当时的曲线行驶测试是在锥桶围成的模拟弯道上进行的，车道比车身略宽，行驶中压到锥桶就要扣分，很像司机考驾照的场地。第一个上场的是一辆西安交通大学智能车，慢慢地延着弯道向前行驶，车上没有人，方向盘却在自由的打着方向，顺利地通过弯道，没有碰到一个锥桶，它的成绩很大一部分要看完成动作的用时。

紧接着出场的是一辆军事交通学院智能车，个头很大却很灵活，得到指令后迅速撺了出去并以接近30公里的时速很快完成了弯道，参赛选手要一路小跑追着它，以防出现事故采取紧急制动，身材魁梧的东风猛士在这个项目中完成的很出色，用时也较短，冲过终点时引来观众的阵阵喝彩。

第二届IVFC大赛，我国的智能车研究已经崭露头角，各团队车辆都能完成交通标志的识别，S形转弯等复杂的动作，为接下来进行的真实道路测试奠定了基础。

第三届IVFC：从封闭道路走向真实道路环境

第三届比赛来到了内蒙古自治区鄂尔多斯市，广阔的平原人烟稀少，特别适合真实道路环境的比赛。这是我国IVFC大赛首次从封闭道路环境走向真实道路环境。与国外研发的无人驾驶车辆主要依赖GPS信息和电子地图不同，我国“智能车未来挑战赛”则要求参赛车辆依靠所搭载的摄像机等传感器完成自然环境感知，并检验计算机代替人处理视听觉信息的能力及效率。国内智能车研究领域10余个研究院所、高校参加了比赛。

自然环境感知和智能行为决策是实现无人驾驶车辆自主行驶的关键技术。本届比赛的赛道为10公里的真实城区道路，设有交通标识识别、障碍物避让、汇入有人驾驶车流和U型转弯等自主驾驶行为测试内容，综合测试无人驾驶车辆的环境感知和智能决策行驶能力。

与前两届相比，2011年的无人车技术已经得到了很大进步，但是真实道路环境与封闭道路环境存在很大差异，真实道路存在许多的随机性，极大地考察了车辆对未知环境做出决策的能力。

第二届IVFC交通标识识别，还仅仅停留在视觉分辨能力上，而第三届比赛车辆不仅需要识别，还需要与计算机配合做出决策，规划动作执行；不仅考验车的传感器等元件，还考核各系统之间的配合。

这届大赛确实暴露出了一些新的问题，比如车辆行驶到红绿灯路口时，即便是绿灯，也会停下来判断；在没有交通标识、或标识不明显的地方，车辆会“无所适从”；比赛过程里，时不时需要人工进行干预；车辆直线行驶一段后，会突然右偏，甚至撞上马路边缘……

尽管当时无人车在少次干预下能跑出286公里，甚至有车辆车速能达到180公里/时，但作为民用车辆在真实道路环境中行驶时，仍有很多不足之处。

第四届IVFC：城乡结合赛，城市与乡村赛道的双重考验

丘陵地形和狭窄的地段，雨雪天气和老旧的城市环境，这些对无人驾驶汽车来说都是不可避免会遇到的情况，也是非常大的挑战。因此，第四届“中国智能车未来挑战赛” 从单一赛区改为了双赛区，城市赛和野外赛相结合，设置了7公里的城市赛道和16公里的野外赛道。比赛设在内蒙古自治区赤峰市，汇聚了来自国内12所大学和科研机构的14支参赛车队，均在真实道路环境中参加比赛，与此同时，比赛还增加了对行驶的智能性（Smartness）和舒适性（Smoothness）的要求。

第一赛段14辆智能车按照抽签顺序依次出发，比赛规定在50分钟内完成约6.9公里的城区赛程，并且在现有城区道路环境的基础上，设置U-Turn、交通标识（交通信号灯、前方施工缓行、前方学校限速等）、障碍物（虚拟人、静止车辆、有人驾驶运动车辆）等测试无人驾驶车辆避让和汇入车流的测试环节。

第二赛段于11月1日上午于乌丹镇玉龙风景区的乡村道路举行，比赛规定参赛车辆需在1小时之内完成长达约16公里的乡村赛道。

在这14支队伍中，有一支队伍来自北京理工大学。车子打火后，自动换挡，比赛就这样开始了。速度不低于50千米/时，走了10分钟，首先遇到了“避让行人”测试。只见一辆小滑板车上载着一家三口模拟假人，从路边缓缓拉到了路中央，北理车队的无人车不紧不慢，在距离假人不到10米处刹住车。

虽然只是刹车这么一个小动作，其实调用了车内很多系统。车顶上的光学雷达首先通过向目标物体发射一束激光，然后根据接受—反射的时间间隔确定目标物体的实际距离，然后根据距离和激光发射角度推导出物体的位置信息，摄像头采集视觉信息交给计算机对物体进行识别与追踪，计算机通过颜色形状的匹配，识别前方是三个行人，而且从激光雷达给出位置数据看，会阻碍车辆的正常行驶，车辆的控制规划机构做出合理的行为决策，发出宏观指令，做出刹车动作，从而成功了避让了假人一家三口，顺利完成第一项考验。接下来，他们的无人车也成功完成识别红绿灯、超车、通过有雾地段等项目，取得了不错的成绩。

经过评算城区道路和乡村道路的综合分数，中国人民解放军军事交通学院车队以590分的成绩夺得了桂冠，西安交通大学的二号车及中科院合肥物质科学研究院的车队分别获得了第二名和第三名。其中军事交通学院研制的无人驾驶车在6.9公里的城区道路赛段上实施人工干预仅一次。城市环境有复杂的交通信号，活跃的行人，而乡村环境则路况复杂，双重考验下，多支队伍表现抢眼，得到了中央电视台、内蒙古自治区赤峰市、翁牛特旗和赤峰学院等相关部门的高度关注，为智能车在国内的发展奠定了群众基础。

第五届IVFC：扎根常熟，首用4S标准评测

在经过了城市与乡村两种赛道考验之后，如何更进一步提高对无人车性能测试成为大赛组委会重点要考虑的问题。良好的无人驾驶测试场，完备的考核体系是检验无人车安全性的关键。无人驾驶测试场可以重现无人驾驶汽车使用中遇到的各种各样道路条件，同时可用于验证和试验无人汽车的软件算法的正确性。因此，在组委会与常熟市政府经过多次、多方面沟通协调后，2013年第五届“中国智能车未来挑战赛” 选择了江苏常熟。这次比赛除了国内10家单位的17辆赛车，还吸引来了1辆韩国赛车参加角逐。

比赛历时三天，分为正式比赛和表演赛。其中正式比赛在城郊道路（约18公里）和城区道路（约5公里）上举行，着重考核无人驾驶车辆的4S性能，即安全性（Safety）、舒适性（Smoothness）、敏捷性（Sharpness）和智能性（Smartness）。这次比赛道路不仅设有交通信号灯，还增加了施工绕行、静止车辆避障、学校区域减速、终点停车等一系列与真实道路极为相像的环境，赛前半小时公布比赛路线。增设重重“关卡”，是为了重点考核无人车在闯关过程中，能否像人一样对交通标志、人、车、物有智能感知能力以及自主决策和行为控制的能力。

赛事裁判组组长王飞跃介绍，本次比赛着重考察无人驾驶车辆的交通场景识别能力以及不同环境的适应性和行驶机动性等4S性能。最终成绩由对无人汽车人工干预的时间和次数以及裁判对于车辆的主观评价三个环节的平均分决定。比赛中，无人车的自主性能表现令人震撼不已，但也是惊险连连，有翻车、撞树现象发生。有一些无人车的环境感知系统与控制系统还不够同步、匹配。组长王飞跃说，这更体现了比赛的意义，就是要在实际驾驶中暴露更多问题，为今后的研究提供依据。

第六届IVFC：从常熟走向成熟

常熟是一个充满活力和机遇的城市，从只有零星的几家零部件生产企业发展成为同时拥有两个整车生产企业和一个全球汽车研发中心的汽车产业基地，被誉为“崛起千亿级汽车产业航母”。

自2013年中国智能车未来挑战赛首次在常熟举办，就得到了常熟市政府以及常熟本地汽车行业各相关企业的高度认可；同时，作为国内最权威的无人驾驶大赛，高曝光度也给常熟带来了巨大的关注于机会。拥有“两整车、一中心”的汽车产业格局，逾二百家汽车制造及服务型企业，以及汽车行业大量的技术人员与就业人员给国家自然科学基金委员会留下了深刻的印象，所以2014年 “中国智能车未来挑战赛”仍然选择了在常熟举行。

针对第五届IVFC大赛中无人车在面对城郊和城区两种不同实际环境时，暴露出了很多问题，而第六届比赛又增加了难度，选择了常熟的城郊、市区、高速公路和校园等不同环境道路，结合不同难度的测试任务考核、测评和验证无人驾驶车辆智能水平。赛事设置了立交/高架桥、匝道及辅路进出、校园进出、居民区进出、交叉路口通行、执行U-TURN、特殊路段通行以及一定交通流下的动态自主路径规划等考核内容。

道路识别技术一直是无人车需要必备的基本功，主要用于车道偏离报警系统和车道保持辅助系统，在实现方法上主要分基于雷达成像原理的雷达传感器和基于机器视觉图像的视觉传感器。像城市道路、高速公路这种结构化道路，一般根据车道线的边界或车道线的灰度与车道明显不同实现检测，对道路模型有较强的依懒性，而且对噪音、阴影、遮挡等环境变化敏感。而城郊等复杂的非结构化道路，一般没有车道线，清晰的道路边界，路面凹凸不平，有各种遮挡物，对于这类道路主要根据车道的颜色或者纹理进行检测。视觉识别必须具备实时性，鲁棒性，实用性这三个特点。从道路识别算法上，大体分为基于区域分割的识别方法，基于道路特征的识别方法和基于道路模型的识别方法。

本届比赛还首次增加了无人车与普通汽车在道路上的交互行为，来考察无人车的超车、等待、避障等行为。对运动车辆的识别，目前主要有基于特征的识别方法，基于机器学习的识别方法，基于光流场的识别方法和基于模型的识别方法。通过对前方车辆检测来判断车辆的安全距离，识别算法计算出车辆的大小，行驶速度，以及位置，从而做出决策。

经过五届大赛的历练，我国“无人车”技术正逐步赶上世界水平，各个高校的无人车在常熟这里发现问题，慢慢锤炼，无人驾驶技术正慢慢走向成熟。

第七届IVFC：车路协同，避让行人

为了让无人驾驶的测试更专业更体系化，2015年8月，常熟市政府联合西安交通大学、中国科学院自动化研究所、长安大学和青岛智能产业技术研究院在常熟高新技术产业开发区共建“中国智能车综合技术研发与测试中心”（Intelligent Vehicles Proving Center of China，简称IVPC），致力于建设国际一流的智能车公共技术研发与测试平台，并力图将IVPC打造成国内领先的智能交通、智能车相关产品研发、测试与生产基地，这是我国首个综合性智能车测试中心。

在第七届中国智能车未来挑战赛上，20支车队的参赛车通过车身传感器感知道路环境，再由计算机进行驾驶处理判断，实现自主驾驶，并完成选择正确车道进入立交桥、校园穿行、繁华市区、避障、避让行人、与其他车辆同行等各种复杂环境下的行驶任务测试。与往届相比本届挑战赛还有很多新技术亮相，智能车路协同技术的应用成为本次大赛的新亮点之一。

车路协同是横跨智能交通系统和智能汽车两大领域的最新研究方向，通过无线通讯和新一代互联网技术，实现人车路的全方位实时信息共享和协同互动，大幅度提高车辆和行人的安全与交通的效率。

智能路障、芦苇荡和“捣乱”机器人的加入，为大赛增加了很大的亮点，也为无人驾驶车辆行驶增加了很大的难度。人很容易识别雨天，雾天，冰雹天以及芦苇荡，但是对智能车来说却是很大的考验。不光要物体检测、还要识别物体动态行为特征，例如前方运动的物体是行人、路障还是可通行物体；基于视觉的行人检测主要有两种可见光行人检测和红外行人检测，一种是普通摄像头可见光成像，白天比较适用，另一种通过红外摄像头感知物体的红外线。大赛中行人用的是机器人，所以用普通摄像头即可。而最难的是行人的识别，在实际生活中，行人的服饰不同，自身姿态不同，特征提取比较困难，这是本次无人驾驶测试的一大难点。

难度的再度升级，让这次比赛困难重重，1号车在经过智能路障时，停下来迟疑了几秒钟，然后被迫进行了人工干预，在驶出S型路障时撞到了几个路障，工作人员迅速躲闪才躲开了失控的无人车，说明无人车对物体的识别算法仍不稳定。最近几年，卷积神经网络算法在无人驾驶中应用开来，在无人车的感知中，激光雷达提供高精度的3D点云，帮助双目摄像头提供出3D信息，从而更全面地识别智能路障。

在这次大赛中，强调智能车的安全性、舒适性、敏捷性、智能性。第七届IVFC展示了我国在无人驾驶技术上的巨大进步，车路协同实现了真实城区和城际道路正常交通环境和正常天气条件下的长距离自主驾驶。

第八届IVFC：首增离线测试，高速路开放测试

无人驾驶的安全性和可靠性是通过海量的功能和性能测试保证的，显然全部的测试工作在真实道路上进行既浪费时间又需要高昂的成本代价，而通过模拟真实的交通场景来增强机器学习的手段让机器进行离线测试，不仅效率高，而且效果好（所有测试场景高度可控且可重复）。离线测试提供了一种更好的方式来训练汽车完成车道标记识别任务。

离线测试是在真实道路交通场景数据库的基础上，通过仿真环境评估无人驾驶车辆的基本认知能力。利用车载相机获取真实道路视频图像构建交通场景数据库（包括光照、道路类型及车辆运动等动态变化情况），评估无人驾驶车辆检测车道线、交通信号、前方车辆等基本认知能力的有效性、实时性和适应性。离线测试是无人驾驶车辆研发的必备过程，通过对不同仿真场景的模拟，可以不断提高无人驾驶车辆的可靠性，强化学习优化算法，同时对车辆的行驶状态有良好的预判，提高了车辆测试的效率。第八届IVFC大赛首次把车辆的离线测试作为了一项重要的考核指标。

第八届IVFC于11月10日至13日在江苏常熟拉开帷幕，来自高校、科研机构和企业的27支车队报名，23支车队参加本届比赛角逐夺冠。本届比赛主要包括真实综合道路环境测试和认知能力离线测试两部分。其中道路环境测试分为真实高架快速道路测试（约22公里）和城区道路测试（约6公里）。本次比赛首次提供真实高架快速道路、城区道路的测试环境与条件，首次实现了无人机与无人驾驶车辆的协同。

赛道专门设计了高速路段测评方法，需要无人驾驶车辆达到像普通车辆一样的国家限速标准，还设有高速收费口，车辆自动完成ETC刷卡、识别闸门开启状况、然后通过闸门等一系列动作。这个项目难点不是在于ETC刷卡，而是在于横杆的识别。横杆在远处看就是一条白线，再远一点甚至看不清，要求车辆准确识别，提前减速，然后进行一系列动作。在高速路上还设置有故障车，考察智能车的高速运行下的避障和规划能力。高速状态下和低速状态下的避障有稍微的差别，高速时需要智能车提前几十米甚至百米来做出反应，对于摄像头视频识别来说是很难实现的，但智能车头顶的雷达为这一功能的实现提供了保障。

在赛段终点处，设置有掉头护栏。很多无人车在左转掉头时表现都不是很稳定。掉头后，因来不及打正方向盘而导致需要经过几次的调整才能保持到正常的前进方向上，给人一种要撞上两侧护栏的错觉。弯道道路图像与直线图像相比，在建模上更复杂，这导致车辆很容易在提取弯道曲线斜率上出现问题。

2016年第八届IVFC大赛实现了很多个“第一次”，第一次进行离线测试，第一次无人机与无人驾驶车辆的协同，第一次高速路测试和高架桥测试，这些生疏的场景让无人驾驶暴露出了更多要解决的问题，在弯道建模、信息和元件的稳定性、行人识别和道路识别等方面仍需要优化。无人驾驶要上路，还有很多内容要测试。

第九届IVFC：更多惊喜和未知，等你来发现

第九届IVFC将于2017年11月24日-26日在江苏常熟举行。目前大赛赛制尚未公布，按照前几年的经验，今年的难度又将增大。尽管无人驾驶技术正趋于完善，但在技术层面上仍面临着诸多障碍，包括恶劣天气、行车安全、隐私保护、基础设施不完善、频谱分配不足等。如何应对真实交通车流中高复杂度的行驶情况，如何对交通部门执法者或公路安全人员的语音指令和手势信号作出响应，例如交警的手势信号，或者试图与司机进行眼神交流的骑行者；在车道标识不清的情况下安全驾驶，在没有车道线、反光球或明确道路边界的情况下制定驾驶决策；在恶劣天气里，视觉感知系统的精度会大幅度下降，降水、大雾和沙尘影响光雷达感应器、分散与阻挡激光束，干扰摄像头捕捉图像的能力。这些挑战都可能成为第九届IVFC比赛的考察点。

可预见的未来

从2009年到2017年，IVFC大赛走过了9个年头，作为国内举办最早、时间最久、最权威的无人驾驶赛事，它是我国无人驾驶技术发展的见证者，它目睹着每支车队在成长，目睹着每个学校的无人车科研在进步，目睹着整个国家无人驾驶技术在快速的飞跃，追赶着世界的速度。

担任了8年裁判的王飞跃教授感慨：从一开始6辆参赛车只有4辆能跑的窘境到16年23辆参赛车在高速上进行角逐的过程，这是我亲身经历的过程。亲眼目睹了车辆算法水平逐渐提高、外观更加规范、车队的很多人才也投入到了创业行列之中，让我感受到中国的无人驾驶和智能车已然“上路”了。近两年，无人驾驶概念也逐渐飞入寻常百姓家，为普罗大众所知。诚然，稳定性还不够也是目前无人驾驶的现状，但它确实在逐步走进我们的生活。

郑南宁院士在16年大赛上接受媒体采访时曾经表示，“这条路还很漫长。”这条路确实很长，我们已经走脚踏实地走了九年，3000多个日夜的追逐和努力，终有一天，会看到马路上会开满无人车。

明年是特殊的一年，第29届国际智能车大会(IEEE IV2018)将于2018年6月27日至29日在江苏常熟召开，随后举行第10届中国智能车未来挑战赛，这是继2010年IEEE IV首次落户中国之后又一次与中国智能车未来挑战赛交融，8年过去了，这一次，中国将展现给世界一个怎样的无人驾驶发展面貌？让我们拭目以待！

来源：德先生

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