自动驾驶很难快速实现,哪些因素给普及造成了麻烦?

据外媒报道,虽然美国的匹兹堡和硅谷都在忙于研发和测试自动驾驶汽车,但是一旦询问参与自动驾驶汽车计划的人,什么时候可以在各大城市看到自动驾驶汽车搭载乘客时,得到的普遍答案就是,不会很快实现。2018年3月,亚利桑那州发生了一起优步自动驾驶汽车致命撞车事故,导致了自动驾驶发展缓慢,很大原因在于伤害了公众对车辆安全性的认知。各大公司放慢了自动驾驶汽车研究速度,变得更加谨慎。究竟是哪些因素给自动驾驶汽车的普及造成了麻烦,我们一起来看看。

难关1 恶劣天气

积雪覆盖道路时,会阻挡到车道的视线,但是车辆摄像头需要依靠车道才寻找道路。目前,研究人员还未找到解决该问题的方法,这也是为什么自动驾驶测试都在亚利桑那州和加利福尼亚州等气候温暖的地方进行。大雪、暴雨、大雾和沙尘暴会阻碍摄像头的视野,激光传感器发射出来的光束会被雪花反射,认为雪花是障碍物,雷达虽然不受此类天气干扰,但是其看不到自动驾驶车辆计算机所需的物体的形状,无法判断是什么物体。

密歇根大学MCity自动驾驶车辆测试实验室主任格雷·戈麦奎尔表示,研究人员正研究使用不同光束波长的激光传感器来穿过雪花看到物体。此外,研究人员也在研发各种软件,让车辆能够区分真正的障碍物、雪花、雨、雾以及其他状况。

难关2车道线和路沿

全球范围内的道路标记线都不同,有些地方甚至根本没有道路标记线,而且车道线也不是标准的,因此自动驾驶汽车需要学会如何在不同城市里驾驶。

有些地方没有路沿帮助车辆判断车道的宽度也是个麻烦,例如,有很多自动驾驶汽车在匹兹堡的工业“狭长地带”进行测试,该市在狭窄的车道上划线以标示车辆应该在何处停车。有时两条车道标记线相隔太远,而建筑物又离街道非常近,自动驾驶汽车如果停在车道线内会看不见十字路口的交通情况。

难关3 安全问题

在外界看来,自动驾驶虽然理想丰满,但却暗藏着许多安全问题,其一是数据采集问题,如碰到传感器损坏和路况信息采集困难情况,自动驾驶车辆会因决策失误造成交通事故;其二则是死亡蓝屏问题,即临时性网络中断造成系统故障,同样会造成车辆交通事故;其三则是黑客攻击问题。

此外,自动驾驶还依赖于智能汽车标准、智能交通体系和智能汽车法规成熟,其中智能汽车标准要求加快汽车行业为中心,信息、电子、交通和互联网等不同行业协同,来建设通用的软硬件接口和数据通信协议,智能交通体系则需通过智能汽车试点示范项目,铺设智能交通道路网,智能汽车法规则是要明确自动驾驶车辆事故后责任判定。

难关4 与人类驾驶员打交道

多年来,自动驾驶汽车都必须与不遵守交通规则的人类驾驶员打交道,他们会并排停车或是直接停到其他车辆前面。最近在匹兹堡发生了一起交通堵塞,当时一辆Argo自动驾驶汽车在右转时突然停下,因为它无法决定是否应该绕过一辆并排停放的送货卡车,最终被挡住了十字路口。

此外,人类驾驶员还会与其他驾驶员进行眼神接触,以确保他们看的方向是正确的,而自动驾驶汽车仍在研发该项技术。而且有些人还反感机器人,据报道,凤凰城附近的人们一直在骚扰Waymo的自动驾驶汽车。据《亚利桑那共和报》报道,在过去两年中,钱德勒郊区记录了至少21起案件,包括有人对着Waymo自动驾驶货车挥舞着枪,有人割破轮胎,向车扔石头等,甚至还有一辆Jeep车六次逼停了该货车。

难关5 消费者接受度

2018年发生的优步自动驾驶车辆撞车致死事故,不仅让自动驾驶测试暂停了下来,也让有朝一日坐上自动驾驶网约车的顾客感到不安。

在优步撞车事故发生之后进行的调查显示,驾驶员不愿意放弃将车辆控制权交给计算机。美国汽车协会(AAA)的一项调查发现,73%的美国驾驶员害怕驾驶完全自动驾驶车辆,该比例高于2017年的63%。虽然从现在的实验数据来看,自动驾驶的事故几率已经相当低,至少比手动驾驶低,但是人们对于自己掌控之外的机器总会有更多要求,何况涉及到自己的人身安全。

文章转自:科技日报

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