自动驾驶汽车还不能很好应对的六种情景
BI中文站 8月25日报道当特斯拉Model S第一次在Autopilot系统处于被激活状态下遭遇撞车事故时，特斯拉在一篇博客文章中称，当时的背景天空很明亮，Autopilot没有注意到货柜车白色的侧面。政府监管部门仍在调查这起重大事故，但是仅从特斯拉给出的这个解释来看，虽然自动驾驶技术已经被开发出来，但是在某些情景下，自动驾驶汽车做得还是不如人类驾驶员更好。当然，这并不是说人类驾驶员就是完美无缺的。据国际道路安全旅行协会（Association for Safe International Road Travel）称，美国每年有3.7万人因为车祸而丧生。很多正在开发无人驾驶汽车的公司认为，自动驾驶汽车可以挽救很多人的，让每年因为车祸而丧生的人数大幅减少。但是在自动驾驶汽车上路之前，它们还需要在某些关键领域进行一番改进才行。以下就是自动驾驶汽车目前还不能很好应对的六种情景：1、 无人驾驶汽车很难通过桥梁Uber工程技术主管拉菲·克里科里安（Raffi Krikorian）最近在接受彭博社采访时称，公司的无人驾驶汽车很难通过桥梁。这是因为Uber已经精确地绘制了交通地图，这样无人驾驶汽车就可以将它看到的东西与交通地图上标示的东西进行对比，帮助它避开障碍物和行人。但是桥梁与普通的道路不同，它的周围没有太多的环境参照物比如周围的建筑物，因此Uber的无人驾驶汽车可能会搞不清自己身在何处。它或许可以通过GPS来确定自己的位置，但是精度还达不到Uber的要求。2、 自动驾驶汽车在恶劣天气时很难看清周围卡内基梅隆大学的机器人学院的首席系统家约翰·杜南（John Dolan）在接受BusinessInsider采访时称：“大雪和暴雨会让LiDAR感应器和摄像头不知所措，因此自动驾驶汽车在恶劣天气时就会出现一些问题。”LiDAR指的是光感应雷达，它可以利用激光来感知汽车周围的环境，这可以说是它的“眼睛”。当路面上有雪的时候，自动驾驶汽车的LiDAR感应器和摄像头就很难看到路标和交通标志牌。福特汽车在解决这个问题上取得了一些 突破性进展，它开发的自动驾驶汽车可以在封闭环境的大雪环境中正常驾驶。福特汽车制作了很多高分辨率3D地图，其中不仅包括关于道路的信息，还有路面上的其他事物的信息，比如地形地貌，附近的标志牌和路标。这样，当自动驾驶汽车无法看见车道标识时，它可以利用路标来确定自己在地图上的位置。3、 如果道路上的车道标识不清楚，无人驾驶汽车可能就找不到路了据华盛顿邮报称，特斯拉首席执行官埃隆·马斯克（Elon Musk）曾在去年10月时向一群记者谈到过这个问题。当时他说，洛杉矶国际机场附近的405号州际公路上的车道标识不清晰。当无人驾驶汽车无法分辨出车道的时候，它就无法安全地驾驶或变道。首席科学家吴恩达（Andrew Ng）在《连线》上发表文章称，要想让无人驾驶汽车走进人们的现实生活，必须对我们的道路基础设施做适当改变。4、 自动驾驶汽车在城市里行进比在高速公路上疾驰更费劲造成这种局面的原因有很多，最明显的一个原因是：自动驾驶汽车在高速公路上疾驰时担心撞到的东西要少得多。城市里行人很多，道路上的汽车也很多，有些路面坑洼不平，还有各种锥形交通路标。这些东西对于无人驾驶汽车来说都是障碍物，它在行进时必须时刻注意它们，反过来说，这也就意味着它很容易忽略掉某个障碍物。但是杜南称，无人驾驶汽车的GPS也很难在城市中进行准确地定位。他说：“如果你试图在城市中驾驶汽车并且将GPS作为重要的辅助工具的话，当你进入高楼林立的区域时，你可能很难接收到GPS信号。”5、 自动驾驶汽车无法像人类驾驶员那样互动，这也会引发不少的问题。在驾驶员培训过程中，肯定有十字路口如何占道的规定。但是在大多数时候，我们都是通过向其他汽车上的驾驶员挥手示意来让他们先走，在这种情况下，无人驾驶汽车是不可能像人类驾驶员那样与别人互动的。杜南称，在高速公路并道或变道时也存在同样的问题。我们有很多办法来传达我们的意愿。他说：“我们可以通过自然互动的方式来传达我们的意愿，而机器人的互动会令人们心力交瘁或产生挫败的感觉。”今年2月，()的一辆无人驾驶汽车发生了第一次事故，而且无人驾驶汽车应负主要责任。当它看见一辆巴士正在接近它时，它突然换到另一条车道。它以为巴士会停下来或减速，结果就撞到了巴士的侧面。我们也不能保证，在同样的情况下，如果汽车由人类驾驶员来驾驶，这起交通事故是否还会发生。人类驾驶员在换道时做得也不是很好。但是值得一提的是，人类驾驶员相互之间可以挥手示意，自动驾驶汽车做不到这一点。6、 无人驾驶汽车在高速行进的情况下也存在一些问题杜南指出，当人类驾驶员想要进入快车道而该车道上的汽车速度相对比较快时，他们会选择渐进的方式来变道。通常，人们会在变道处将车速降下来再变道。但是无人驾驶汽车可能不会冒这个险，因为如果它预测出汽车的车速时，它就会后退以免撞车。（编译/林靖东）【美国Business Insider作品的中文相关权益归腾讯公司独家所有。未经授权，不得转载、摘编等。微信公众号：BI中文站】
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美媒调查： 超过60%受访者认为自动驾驶汽车能带来好处 日09:43 来源：腾讯科技|&&&&【慧聪网】美国媒体Theatlantic日前分析了美国人对汽车的态度，大多数美国人认为无人驾驶汽车能带来诸多好处.超过60%的受访者认为无人驾驶汽车能或者某种程度上减少交通事故、提高事故应急响应效率、降低尾气排放和节约燃油。
&&&&然而,据密西根大学交通研究所研究人员Brandon Schoettle和Michael Sivak在全国开展的新的调研显示,与澳大利亚人和英国人相比,美国人也更加关切无人驾驶汽车可能产生的各种潜在问题。
&&&&美国人更加关切的问题几乎涵盖所有的方面,诸如法律责任、数据隐私、与非无人驾驶汽车的交互性、在恶劣天气下的系统性能表现等。总的来说,他们关心自动驾驶汽车与人类驾驶相比可能产生的各种更为糟糕的问题。
&&&&这种对新技术同时有两种截然不同的反应的情况只会出现在美国。毕竟，我们国家曾经诞生了半导体和计算机产业，同时也在60年代和70年代爆发了现代环保运动。
&&&&纵观全国，也正是目前在汽车上安装了越来越多自动化技术（诸如先进的速度控制技术）的这批人既对无人驾驶汽车技术更加感兴趣也对该技术可能产生的负面影响忧心忡忡。
&&&&越接触各种新技术并不一定会产生抵触情绪，而是会对这些技术更加了解，能务实的判断新技术能做什么和不能做什么。我们越了解这些技术，我们就越不太可能简单乐观的看待它们。
&&&&据皮尤调查在美国人中开展的对未来50年科技发展看法的调研结果，Adrienne LaFrance也得出这样的结论：看好技术能长远改变我们生活的人，同时也很担心特定技术对现实生活的影响。
&&&&如果人们曾经毫无保留地对新技术激动不已过，现在这种情况已经一去不复返了。虽然人们依旧会激动，但是沿着20世纪的发展轨迹，人们的心态已变得复杂。无论一个国家拥有多少机械动力或计算能力，这种美好的想象已如未来一样遥不可及。责任编辑：温冯
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芬兰VVT实现车间通信 未来将提升自动驾驶性能
　　盖世汽车讯
据外媒报道，芬兰知名的技术研究中心VVT正在进行自动驾驶测试，其所采用的两款测试车辆分别被命名为Marilyn及Martti，两款测试车辆分别由大众、雪铁龙旗下的车型改造而成。VVT采用上述两辆车测试其自动通信能力。如今，该研究项目已推进到新的层面：两辆车已能够实现电子会话（electronic
conversation）功能。
　　在当前的研发阶段，在无人员干预的情况下，两款测试车型已实现在预先设定的路径中行驶，避免与障碍物发生突然碰撞。目前，两辆车能基于传感器的输入数据计算出行驶轨迹，而摄像头在数据提供方面起到了主导作用：在摄像头的帮助下，车辆按照车道标记行驶，就像“能看到一样”。然而，一旦车道标示褪色或变得模糊不清时，两辆测试车辆就会迷失方向。
　　VTT研究人员确定，这仅仅只是第一步。截止至2020年，车辆及其传感设备将不断演化，未来将自行在砂石路（gravel
roads）或覆有积雪的道路上行驶。对于芬兰这类位于北极圈附近的国家，路面积雪等路况环境太司空见惯了。
　　为实现该功能，车辆配备了远程雷达及激光扫描器，以便生成大图。另配有一个短程雷达，可提供高清扫描图像。两款车型均采用立体摄像头（stereo
camera），可输出优质影像。车辆所搭载的热红外摄像头（thermal infrared
camera）则被用于探测行车轨迹中的行人及道路周边情况。
　　传感器套装与常规惯性感测器相辅相成，后者能够测定方向及加速度的变化。此外两款车型还搭载了GPS/Glonass接收器，以便进行车辆定位。所有传感器信号都将传送至中央计算机处，由其进行信号比对、执行真实性检查（plausibility
checks）、测定位置并确认行驶方向，并向动力总成中的致动器、转向系统及制动器发布命令。
　　如今，车间通信（V2V）及车辆与路边传输站（V2I）也被纳入到该项目中。VTT研究人员Matti
Kutila表示：“自动驾驶的信道（communications
channel）是开放的，但信息却尚未完全达到标准要求。今年秋季，车辆将以标准格式交换信息，同时允许其他车辆与其交流。”
　　未来，VTT旨在改变光学元件的波长，提升雷达系统的分辨率、对传感器的监控软件进行重新定义，以便在日益严苛的环境条件（如：湿滑的道路、隐匿的小道或浓雾天气）下提升车辆的应变能力。未来，研究人员将在该项目内添加更为复杂的测试情境，如：城市路况、出口匝道或积雪等。同时，研究人员还计划提升驾驶速度。然而，当今的自动驾驶技术还处于萌芽其，实际上到2021年或以后才会面对真正的技术难点。
　　为实现既定的属性及性能，需要更多的软件来对车辆进行控制。例如，尽管自动驾驶车辆与运行中的机器在许多方面有共同点，但驾驶毕竟是复杂性较大的事情，而不像机器的运行只是限定在某一区域内。Kutila表示：“机器的工作区域是受限的，但对于在交通道路上的自动驾驶车辆而言，要限定其工作区域却没那么简单。”车辆的安全性及网络安全性的威胁将随着研发的推进而变得越来越大。
　　在研发项目中，VVT与戴姆勒、雷诺、奥托立夫、日立、Innoluce、HERE、叠拓信息技术公司（Tieto）、芬兰坦佩雷大学（university
of Ulm）及德国乌尔姆大学（university of Ulm）及坦佩雷市进行合作。
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