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自从20世纪80年代以来，汽车工程师将底层控制元件应用于防震、刹车和巡航定速控制等功能中。在无人驾驶汽车上，底层控制所涵盖的范围有些许扩大，加入了汽车核心硬件子系统的管理，按照计算好的路径前进的精准调控，刹车和加速过程中的平滑性控制。底层控制的过程是自动化进行的，而且当信号通过控制器局域网（controller area network，CAN）传递到汽车的计算中心时，系统会迅速作出决策判断。如果底层控制运行良好，无人驾驶汽车上的乘客不会觉察到任何运行状态的变化，唯一能注意到的就是这辆车“自己管理”得很流畅。
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为了实现底层控制系统的流畅运行，工业工程师进行了一个多世纪的探索尝试。以现在的标准来看，最早期的反馈控制技术可谓粗糙不堪。在18世纪的蒸汽机时代，就出现了一个叫作调节器（Governor）的金属配件，用于调节从锅炉房中导出的压力强度，进而使得无论载荷如何变化，蒸汽机的运转速度都能保持恒定。这种老式的机械式调节器是利用两个轴承钢球组合旋转构成的精巧金属装置。它里面虽然没有什么人工智能，但是安装上它以后，引擎就获得了至关重要的功能：自动调节（Self-regulation）。
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世界上第一台自动驾驶车辆大约是在1912年出现的，发明家约翰·哈蒙德（John Hammond）和本杰明·梅森纳（Benjamin Miessner）装配出一台简单的自动引导型小车，所用的工具只是一个电子回路和一对光感性硒光电管。当车上的光感性电管受到光线照射时，一个底层控制系统会拖拽小车的“方向盘”进行转向，使小车朝向光源方向，以实现两侧感光电管的均衡。设计师给这一粗糙的自动驾驶车辆起了个凶悍的名字——“战争狗”，因为这一设备的研发初衷是应用于军事领域，以帮助美国赢得第一次世界大战。战争狗的设计理念简单明了。在靠近敌人防线的地方投放出去，它能自动去执行破坏性任务，无需人类指引。正如梅森纳所描述的：“当敌人的探照灯扫射到它时，它会立即自动向敌人方向前进。”将爆炸物送到毫无戒备的守夜士兵那里。
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图3.1 战争狗（大约诞生于1912年）
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来源：《科学美国人》（Scientific American）增刊，June 14，1919，376~377页
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尽管以今日标准来看，它的设计很是粗糙，但战争狗却是控制工程学的一个早期应用事例，其背后的科学原理同样适应于无人驾驶汽车。战争狗还是很多现代化杀伤武器的前身，热导飞弹也是遵照同样原理设计的。目前，定速巡航控制系统从本质上讲也是应用了同一套算法逻辑。在车速过低时，自动注入较多汽油来提升车速；如果车速过快，控制器会减少汽油的注入，直到预定速度与实际速度之间的差异降到零。
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战争狗身上应用的那些粗糙的底层控制元件已经被淘汰，利用传感器数据调节制动器的电子回路成了主流。现代的底层控制元件都是高等数学的一种拓展应用。底层控制需要使用大量种类各异的算法，以确保某个部件或整个系统的流畅运行。使用较频繁的底层控制算法通常还有其他叫法，有时可以叫控制方案（Control Schemes）或滤波器（Filters），有时被称为反馈控制（Reactive Controls）。随着传感器搜集到的数据越来越多，高级机器学习技术在底层控制技术有着很大的发挥空间。
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预测算法通常基于底层控制，以确保机器人行进过程中的流畅性。预测算法可以提升汽车的情境识别能力，方法就是始终留意数字地图的变化，以便精准计算引擎的燃料注入量，使得汽车可以顺畅、平稳地翻山越岭。有些燃料喷射系统会利用多个不同传感器的数据流，并考虑到多种额外因素，如发动机负荷、空气湿度以及周遭环境的氧气水平，最终计算得出刚好适量的注入燃料以实现发动机的恒速运行。
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想要实现汽油发动机的稳定运行，所需应对的重大难题之一就是时间延迟，或者称为“滞后时间（Lag time）”。对于一个发动机或者一个系统而言，时间滞后看似是无关紧要的小问题，但能影响反馈控制设备的运行，即使是最好的设备也不例外。因为给汽油发动机注入燃料的过程，究其核心还是一个机械的、化学的（非电子的）活动，所以因为时间滞后问题产生的难以预料的情况，使无人驾驶汽车的汽油发动机备受关注。这种时间滞后就意味着汽车的启动、加速以及停止都难以实现精准的时间控制。
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不过，至少有两种方式可以减少时间滞后问题对自动驾驶汽车的影响：
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一种方式是在底层控制中投入更多的计算能力。计算能力强大的电脑可以减弱燃油喷射器所带来的延迟问题，并为汽油发动机的匀速运行和精准计时提供更高的准确度，最终达到较高的平衡状态；解决问题的第二种方式就是更换发动机。
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电动式引擎更加容易管理调节，这也是谷歌公司和特斯拉公司不约而同为其原型无人驾驶汽车配置电动引擎的原因之一。只要为电动引擎配置好特定的电压电位，引擎就始终能即时产生对应程度的力矩，推动汽车前进。很遗憾，几十年来大批才智超群的人将他们的智慧用于解决汽油发动机的调节控制问题，因为一旦全电动式引擎应用于无人驾驶汽车，那么那些丰富的智慧成果将变得毫无价值可言。
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无人驾驶：人工智能将从颠覆驾驶开始，全面重构人类生活 [:1700043787]
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上层控制系统：路径规划和道路导航
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只负责汽车基本运转的底层控制也许可以很快地完成任务，但上层控制系统的工作时间则要长得多，有时可能在整个出行的过程里都需要运行。如果将底层控制系统比喻为“条件反射活动”，那么上层控制系统就类似于“高级心智活动”，即传统上而言的“脑力活动”。上层控制系统的基础是路径规划和导航，而两者都需要通过搜索算法（Search Algorithms）的应用来实现。
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搜索算法是基于规则的符号型人工智能的典型应用：如果需要搜索算法迅速解决上层控制中遇到的问题，就必须为这个算法程序提供充足的计算能力。因为大多数问题都有着多个可能解，有多种因素影响最佳路线的制定，所以需要对所有路线进行评估。因此搜索算法会占用大量的系统资源。搜索算法有着广泛的应用领域，现如今它们的覆盖范围可以从国际象棋（检索所有棋子可能性移动后的结果，并进行优劣排列）到导航。为了规划路径，无人驾驶汽车要利用搜索算法罗列出两地之间所有可能的备选路线，并按照优劣等级进行排序。
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搜索算法中最为常用的一个是A*算法，是由尼尔斯·尼尔森（Nils Nilsson）及其同事于1968年发明。几乎所有涉及将备选方案排序并筛选最佳答案的问题，都会尝试用A*算法来解决。这个算法为全世界的GPS导航设备提供了智能判断，并且它还应用于当今很多不同领域的软件程序中，如棋牌类对弈和工厂任务调度。
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就像阿根廷探戈舞一样，A*算法做的事情也是看似简单实则复杂。在这个算法发明出来之前，早期的人工智能研究者一直困惑于如何让搜索更高效。解决办法就是为这个搜索加入一个巧妙的代价函数（cost-function）。A*算法之所以能提升搜索速度，就在于它使用的代价函数将已经检索路径占用的成本与达到目标位置还需要付出的乐观预计成本相结合，即得出最终需要支付的代价。这个算法的代价函数巧妙地移除了前期搜索过程中的大量重复计算，借助数学方法实现对最短路线的精准搜索。
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虽然A*算法是一种通用型搜索算法，但它尤其适用于驾驶活动中的上层控制功能。只要软件研发人员适当调整算法中的代价函数，使其重新运行算法，它就可以用于评估各种各样的驾驶行为需要支付的成本，例如信号灯等待时长、道路拥堵情况、道路维修工程、信号灯数量，甚至需要等待的左转弯的数量都可以计算检索。
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尼尔森和他的同事在发明这个算法之初，就开放了其源代码，这一慷慨之举大大加速了数字导航软件的研发进程。自从这个算法诞生以来，它已经成为人工智能研究中最有影响力的算法之一。几年前，我在瑞士的一个小型研讨会上见到了尼尔森，当时大家在庆祝人工智能概念诞生的第50个纪念日。尼尔森目睹了当今人工智能研究领域对每一个细小进展都授予专利的趋势，不无取笑地说：“如果每个用GPS导航的人每次付给我一美分，那么我早就是亿万富翁了。”
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今天，上层控制系统和底层控制系统技术都已经比较成熟，并且经过时间的考验后得以广泛应用。然而，它们的成熟却又引发出一个有趣的问题：为什么无人驾驶汽车还没有开始真正在市场中销售？答案就在于莫拉维克悖论，即看似简单的移动和感知过程，其实十分难以自动化。
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正如我们前文提到的，无人驾驶汽车相比其他移动版机器人的一大优势就在于它们是建立在四个轮子上的，无须借助躯干肢体运动。事实上也是如此，由于汽车可以滚动前进，无人驾驶汽车的设计师可以回避类似CHIMP等灾难恢复机器人在自动化过程中所遇到的大量计算难题。但是，莫拉维克悖论的第二个方面，即有关知觉和反应的问题，几十年来仍然难以实现自动化。识别周围环境并做出针对性反应，能够赋予无人驾驶汽车这些能力的软件始终都是机器人操作系统中最关键的部分。
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