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一輛無(wú)人車和一輛貨車在拉斯維加斯相撞。這起沒(méi)有人受傷也沒(méi)有財(cái)產(chǎn)受到嚴(yán)重破壞的事故引起了媒體和公眾的注意，只是因?yàn)檫@是一輛無(wú)人車，上路行駛了還不到一個(gè)小時(shí)。

但在幾乎所有的情況下，都是人為的錯(cuò)誤，而不是無(wú)人車出了問(wèn)題。

這也不是無(wú)人車第一次撞車，Uber，Tesla 和加州其他幾家公司都出現(xiàn)過(guò)相似情況。

在拉斯維加斯，無(wú)人機(jī)注意到前方有一輛卡車倒車，停下來(lái)準(zhǔn)備等卡車從無(wú)人車原本規(guī)劃的那條路上開(kāi)出來(lái)。但是卡車司機(jī)沒(méi)有看到這輛無(wú)人車，一直后退，無(wú)人車停在那里就沒(méi)有動(dòng)過(guò)，最后還是被卡車擦掛了前保險(xiǎn)杠。

為什么無(wú)人車沒(méi)有發(fā)出鳴叫，或者是躲避不停后退的卡車？停車原地等待難道不是最安全的程序嗎？

作為一名在過(guò)去十年里研究自主系統(tǒng)的研究人員， Texas A&M University 機(jī)械工程系助理教授 Srikanth Saripalli 提出了許多問(wèn)題：如果自動(dòng)駕駛汽車是為了讓道路更安全，那么更大的問(wèn)題是：這些車輛應(yīng)該采取什么措施來(lái)減少事故。我們想要解決根本的安全挑戰(zhàn)，即使自動(dòng)駕駛的汽車正在做他們應(yīng)該做的事情，周圍的司機(jī)仍然是有缺陷的，容易出錯(cuò)的人類。

發(fā)生事故

有兩個(gè)主要原因?qū)е聼o(wú)人車撞車，一是傳感器沒(méi)有檢測(cè)到車輛周圍發(fā)生的情況。

每個(gè)傳感器都有它的怪癖：GPS 只在天空視野清晰的時(shí)候有效，相機(jī)工作時(shí)需要光線充足，激光雷達(dá)不能在霧中工作，雷達(dá)并沒(méi)有特別準(zhǔn)確。目前還不清楚無(wú)人車的理想傳感器是什么，而且成本和計(jì)算能力都是限制因素，解決方案不能只是不停地往上堆加，這會(huì)導(dǎo)致成本過(guò)高。

第二個(gè)主要問(wèn)題是車輛會(huì)遇到?jīng)]有被編程寫(xiě)入計(jì)劃的情況

，比如讓卡車司機(jī)沒(méi)有看到無(wú)人車這種主動(dòng)權(quán)在人類手上的情況。自動(dòng)駕駛系統(tǒng)每秒鐘都要做數(shù)百個(gè)決定，調(diào)整從環(huán)境中獲取的新信息。當(dāng)一輛無(wú)人車經(jīng)歷了一些不需要處理的事情時(shí)，它通常會(huì)停下來(lái)或停在路邊，等待情況發(fā)生變化。在拉斯維加斯發(fā)生事故的無(wú)人車大概是等著卡車開(kāi)出它的計(jì)劃道路之外，但卡車一直在靠近。在這樣的情況下，無(wú)人車可能沒(méi)有按喇叭或后退的程序，也可能沒(méi)有后退的空間。

致命的特斯拉碰撞的主要原因是，無(wú)人車的傳感器不能分辨出明亮的天空與汽車前面的大型白色卡車之間的區(qū)別。

設(shè)計(jì)師和程序員的挑戰(zhàn)是將來(lái)自所有傳感器的信息結(jié)合起來(lái)，以創(chuàng)建精確的車輛周圍空間的計(jì)算機(jī)模型。那么軟件可以解釋表示來(lái)幫助車輛導(dǎo)航并與附近可能發(fā)生的任何事情進(jìn)行交互。如果系統(tǒng)的感知不夠好，則車輛不能做出良好的決策。

如果無(wú)人車要滿足人類的「減少車禍的期望」，那就足以讓他們安全駕駛。他們也必須是最終的防御性駕駛司機(jī)，準(zhǔn)備在附近駕駛無(wú)人時(shí)做出反應(yīng)。今年 3 月在亞利桑那州坦佩發(fā)生的 Uber 碰撞就是其中的一個(gè)例子。

據(jù)媒體報(bào)道，在那次事件中，本田 CRV 的司機(jī)在特佩中心附近的一條主要道路上行駛。她想穿過(guò)三車道左轉(zhuǎn)，她能看到這三個(gè)車道中的兩個(gè)被交通堵塞而沒(méi)有移動(dòng)，但看不到最遠(yuǎn)那條車道，這條車道上，Uber 正在以 38 英里的時(shí)速自主駕駛。本田司機(jī)在進(jìn)入十字路口時(shí)左轉(zhuǎn)，然后撞上了 Uber 。

在靠近交叉路口的 Uber 汽車中的一名司機(jī)可能會(huì)預(yù)計(jì)汽車在其車道上轉(zhuǎn)彎，人的話可能已經(jīng)注意到她無(wú)法看到這是否正在發(fā)生和減速，也許完全可以避免碰撞。

改善測(cè)試

以上發(fā)生過(guò)碰撞的這些車輛遵循了它們所得到的規(guī)則，但并沒(méi)有確保他們的決定就是最安全的，這主要是因?yàn)榇蠖鄶?shù)自動(dòng)駕駛汽車都是經(jīng)過(guò)測(cè)試的。

當(dāng)然，最基本的標(biāo)準(zhǔn)是無(wú)人車是否能遵守道路規(guī)則，遵守交通信號(hào)燈和標(biāo)志，了解當(dāng)?shù)赜嘘P(guān)信號(hào)車道變化的法律，以及像守法司機(jī)那樣行事，但這僅僅是個(gè)開(kāi)始。

在無(wú)人車真正上路之前，需要用指令來(lái)說(shuō)明當(dāng)其他車輛做一些普通的事情時(shí)如何表現(xiàn)。測(cè)試人員需要考慮其他車輛作為對(duì)手，并為極端情況制定計(jì)劃。例如，如果一輛卡車行駛在錯(cuò)誤的方向，汽車該怎么辦?目前無(wú)人車可能試圖改變車道，但最終會(huì)致死。沒(méi)有司機(jī)會(huì)這樣做，一個(gè)人會(huì)采取規(guī)避行動(dòng)，即使這意味著要打破一條道路的規(guī)則，比如在沒(méi)有信號(hào)的情況下切換車道，或者甚至加速以避免碰撞。

無(wú)人車必須被教導(dǎo)，不僅要理解周圍環(huán)境是什么，而且還能理解從前方駛來(lái)的汽車如果在另一條車道上是危險(xiǎn)的。汽車設(shè)計(jì)師應(yīng)該根據(jù)他們執(zhí)行困難任務(wù)的情況來(lái)測(cè)試車輛，比如在擁擠的停車場(chǎng)停車，或者在工作區(qū)域換車道。這聽(tīng)起來(lái)很像給人類駕駛測(cè)試，如果自動(dòng)駕駛汽車和人們?cè)诠飞习踩泊娴脑?，那它們就是?yīng)該通過(guò)這樣的測(cè)試。