这场极其艰难的自动驾驶机器人比赛在一片停车场举行

由业余电子产品销售商 SparkFun 在其位于科罗拉多州博尔德的总部主办的自动驾驶汽车大赛的挑战似乎很简单：制造一个能够自行导航公司停车场的机器人。尽管 AVC 赛道上点缀着小障碍物，但实际上只有一个赛圈——距离不到 900 英尺。但对于大多数参赛者来说，这感觉更像是通往魔多的道路。

回想上周末，正是今年比赛的关键时刻。“我只希望我能绕过第一个弯道，”这句话弥漫在维修帐篷里，长桌上堆满了骨架似的遥控车、成堆的松散电线、电路板和备件盒子；这是一个疯狂的机器人学家的实验室的残骸。他们周围聚集着各种年龄的学生、工程师和爱好者，他们正进行着抓紧最后时刻的调整，希望他们的机器人能拥有在自身引导下跑完赛道的速度和智能。

“七年来，它已经变得非常非常先进了，”SparkFun 创始人 Nathan Seidle 说，他当年在大学宿舍里创立了 SparkFun，并创建了 AVC 来解决他员工之间关于制造自动导向车辆最佳策略的友好争论。“头几年，机器人能绕过第一个弯道就已经很壮观了，”他说。

今年，参加 AVC 的 71 支队伍中有一半能通过第一个弯道。但只有少数机器人能全程跑完赛道——躲避滚木，跳跃坡道，甚至可能与“解体者”纠缠，那是一个八英尺高的胶合板平台，以 50 RPM 的速度旋转，守护着一个令人垂涎的捷径。

Teams take their places at the annual SparkFun Autonomous Vehicle Competition — Ted Burnham/PopSci

尽管电子传感器取得了进步，像 Arduino 和 Raspberry Pi 这样的低成本计算机得到了普及，以及像谷歌自动驾驶汽车这样的高知名度项目，但对于业余爱好者和专业人士来说，制造一个不会撞墙的机器人仍然相当困难。

18 岁的 Nathan Peterman，刚从克利夫兰高中毕业，本月早些时候参加DARPA 机器人挑战赛时亲眼见证了这一点，该比赛展示了由拥有雄厚资源和专业知识的企业和学术团队建造的人形机器人。“这些机器人几乎和这里的机器人一样不可靠，”他说。“它们每 10 秒钟就摔倒一次。”

Peterman 的机器人是一个带有脚长金属履带的坦克，基于 SparkFun 出售的套件。它由一个 Arduino Uno 驱动，该 Uno 读取一对超声波测距仪的信号，超声波测距仪利用声波检测墙壁和障碍物。Peterman 说，在酒店房间里它工作正常，但赛道上排列的干草垛似乎吸收了超声波频率。机器人径直撞向它们，却浑然不知它们的存在。

Nathan Peterman's robot competitor in the SparkFun Autonomous Vehicle Challenge — Ted Burnham/PopSci

许多其他团队使用类似的传感器进行“避障”，但将其与 GPS 结合进行导航。Peterman 选择不这样做，部分原因是为了获得额外的积分。“虽然回想起来，这可能是个好主意，”他说。

也许不是。许多启用了 GPS 的机器人几乎无法离开起跑线，就会迷失方向。在一场比赛中，一对像昆虫一样的“六足机器人”立即向左爬行，撞到了一个篱笆上，仿佛要恐吓观众。事实上，其中一个团队告诉我说，这可能是因为他们从谷歌地图上拉取的预设航点与 GPS 卫星报告的机器人实时坐标之间存在差异。

“结果证明，GPS 并不十分准确，”在诺斯罗普·格鲁曼公司担任软件工程师的 Ted Meyers 说，他与 9 岁的儿子 Rory 一起参加了比赛。他们四轮驱动的机器人根本不使用 GPS。“他们在这里使用的 GPS 单元可能准确到两三米，这还不够，”Meyers 说。三米大约是整个赛道的宽度，所以机器人很容易会驶向一个超出界限很远的地方。

“我们发现越简单越好，”Meyers 解释说。“我们的第一个设计试图使用大量的传感器，比如声纳和红外测距仪。我们最终缩减到这一点，只有两个传感器，只有两个东西可能出问题。”

Meyers 的方法是绘制出他希望机器人遵循的确切路径。只需要一个陀螺仪或罗盘来知道它指向哪个方向，以及一个里程表来测量车轮自上次转弯以来旋转了多少次。

这种“惯性导航”被证明是一种非常可靠的解决“第一个弯道问题”的方法，至少在路线已知的情况下是这样。Meyers 的机器人几乎在每场比赛中都到达了终点，并在其组别中获得了第二名和第三名，而另一个机器人——由洛克希德·马丁公司工程师 Rich Burnside 制造的“Roadrunner”——也采用了同样的策略，连续第三年获得第一名。