當一輛自動駕駛汽車端詳這個世界時，它會看到很多東西。它有測量與旁邊汽車距離的雷達，它有捕捉街道上彩色影像的攝像頭，它的激光雷達傳感器會發(fā)射激光脈沖測量周圍環(huán)境。對于任何一輛由機器人駕駛的汽車而言，行車過程中最重要的部分之一不是它看到了什么，而是它事先對于它途徑路段的情況知道多少。

根據(jù)當?shù)鼐降穆暶鳎?月18日晚上，一名女子在亞利桑那州坦佩被Uber的一輛自動駕駛汽車撞倒后身亡。該輛汽車事發(fā)時處于自動駕駛狀態(tài)，盡管它后面有一名安全駕駛員。Uber是現(xiàn)在在亞利桑那州、加利福尼亞州和該國其他地區(qū)測試這種車輛的眾多公司之一。由谷歌母公司Alphabet制造的自動駕駛汽車公司W(wǎng)aymo表示，它也在鳳凰城郊區(qū)運營自動駕駛汽車，并且沒有安全駕駛員。3月19日，Uber表示，它正在坦佩、匹茲堡、多倫多和舊金山停止測試。

在設計這些車輛時，像Uber和Waymo這樣的公司首先要建立一個地方的三維地圖。他們?yōu)槠胀ㄆ嚺鋫淞思す饫走_傳感器，是使用光脈沖測量距離的“光探測和測距”設備。當公司工作人員在當?shù)氐缆飞像{駛這些汽車時，這些昂貴的設備會收集制作地圖所需的信息。一旦地圖完成，汽車就可以使用它自行導航道路。這樣做時，它們會繼續(xù)使用激光雷達追蹤周圍環(huán)境，并將它們所看到的與地圖顯示的內(nèi)容進行比較。通過這種方式，這款車就可以很好地了解它在世界上的位置。

激光雷達還會就附近的物體向汽車發(fā)出警告，包括其他汽車、行人和騎自行車的人。雷達工作得很好，但它不能做任何事情。它僅提供關(guān)于相對較近的物體的信息，這限制了汽車駕駛的速度。它的測量結(jié)果并不總是足夠清晰，因此無法區(qū)分每一個對象。而且，當多輛自動駕駛車輛行駛同一條道路時，它們的激光雷達信號可能會相互干擾。即使在激光雷達運行良好的情況下，這些公司也需要備份系統(tǒng)。

所以大多數(shù)無人駕駛汽車還配備了各種其他傳感器。攝像頭、雷達和全球定位系統(tǒng)天線，這種GPS能硬件告訴你的智能手機在哪里。借助GPS天線，Uber和Waymo等公司正在為汽車提供更多關(guān)于它們所處位置的信息。使用攝像頭和雷達傳感器，它們可以收集有關(guān)附近行人、騎車人、汽車和其他物體的附加信息。并且攝像頭還提供了識別交通燈、路牌、道路標記和汽車需要考慮的其他信號的方法。

在某些情況下，工程師會編寫特定的規(guī)則來定義汽車在特定情況下應該如何應對。例如，如果Waymo汽車檢測到紅燈，則會編程停止。但是工程師們可能不能為汽車所遇到的每種情況制定響應措施。所以像Waymo和Uber這樣的公司開始依賴“機器學習”系統(tǒng)，通過分析描述該國道路的大量數(shù)據(jù)來學習行為。Waymo正在使用一個系統(tǒng)進行分析數(shù)以千計的照片來識別行人，這些照片包含行走、跑過或靠近道路的人。目前還不清楚Uber的無人駕駛汽車在坦佩發(fā)生了什么事。但是這些車的設計使得如果一個系統(tǒng)出現(xiàn)故障，另一個系統(tǒng)將會啟動。

無人駕駛汽車可能難以復制行人與司機之間微妙的非言語交流。畢竟，自動駕駛汽車不能與人行橫道上的人進行目光接觸。雖然無人駕駛汽車仍然在努力掌握這些條件。但是它們在強降水天氣中的效果并不好，在隧道和橋梁上會遇到麻煩，而且它們在面對繁忙交通時也會遇到困難。所以，無論是從技術(shù)成熟度、生產(chǎn)成本還是安全監(jiān)管等角度考慮，無人駕駛汽車距離成為主流汽車的目標還有很長遠的距離。（科技新發(fā)現(xiàn) 康斯坦丁/文）

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