百度首次公开无人车加州城市道路测试视频

在10月18日举办的世界人工智能大会上，百度无人驾驶首席架构师James Peng首次对外展示了百度无人车在加州城市道路自动驾驶的测试视频，并在现场介绍了从高速公路驶向城市道路所需的技术背景。

视频中的黑车即为百度无人驾驶测试车，James Peng介绍，该车可以在开放道路无人干预的情况下行驶，通过传感器识别红绿灯、行人、自行车并成功避让。

James Peng在现场指出，目前城市行驶是人们的主要出行方式。根据数据统计，车辆行驶路程的97％是城市道路行驶，行驶总时长中的93％也处于城市场景。百度计划在2016年把无人车驶入繁华城区。

与高速公路的路况相比，城市路况更加复杂，无人车需要感知城市中的各种信号灯、指示牌，同时城市中高楼环绕，会影响GPS定位，因此对无人车提出了更高的要求 。James Peng在回答如何实现从高速公路开上城市时，提到了百度目前的几项技术积累：

基于计算机视觉，百度的感知算法在行人识别精度上达到了95%，红绿灯识别精度超过了99.9%。此前在自动驾驶数据集KITTI测试中，百度的算法在车辆识别项目中的识别率达到了90.13％。同时深度学习算法也应用到了基于激光雷达的周围环境感知。

除了本地传感器，车上搭载了高精度地图用作静态感知，将对实时性要求不高的交通要素，包括车道线、路牙、房屋和交通标志等信息，都放入地图中。在自动驾驶的过程中配合传感器完成感知任务。

在定位上，无人车使用了多维度的定位方式。将GPS作为基准定位，把高精度地图和激光雷达、摄像头传感器实时感知的信息进行匹配定位。据介绍，无人车定位的平均误差是3cm。

在控制方面，百度无人车已经可以将误差控制在较小范围内。目前在直道行驶的误差已小于10厘米，弯道误差小于20厘米，速度误差小于1km/h。

在今年9月举办的百度大会上，百度自动驾驶事业部总经理王劲宣布百度无人车获得了美国加州发布的第15块无人驾驶牌照，可以在加州的公开道路上测试无人车。加州当地的自动驾驶法律法规相对开放、道路条件于国内相比相对简单，加上百度的已经在硅谷已经建立了一个专注无人驾驶的团队，公司今年逐渐计划将自动驾驶的测试工作带到美国。