蓋世汽車訊 據(jù)外媒報道，雖然美國的匹茲堡（Pittsburgh）和硅谷（Silicon Valley）都在忙于研發(fā)和測試自動駕駛汽車，但是一旦詢問參與自動駕駛車輛計劃的人，什么時候可以在各大城市看到自動駕駛汽車搭載乘客時，得到的普遍答案就是，不會很快實現(xiàn)。

樂觀估計是會在10年內(nèi)實現(xiàn)，還有很多人表示要幾十年，因為研發(fā)人員還在努力克服各種障礙。但是，自動駕駛車輛會首先亮相在城市中特定的、地圖配置良好的區(qū)域，隨后再擴散到其他地方。

2018年3月份，亞利桑那州發(fā)生了一起優(yōu)步自動駕駛車輛致命撞車事故，導(dǎo)致了自動駕駛發(fā)展緩慢，很大原因在于傷害了公眾對車輛安全性的認(rèn)知。各大公司放慢了自動駕駛車輛研究速度，變得更加謹(jǐn)慎。例如，谷歌旗下的Waymo決定至少暫時不在鳳凰城區(qū)域推出完全自動駕駛網(wǎng)約車服務(wù)，而是依靠備用的人類駕駛員運送乘客。

雪和天氣

積雪覆蓋道路時，會阻擋到車道的視線，但是車輛攝像頭需要依靠車道才能尋找到道路。目前，研究人員還未找到解決該問題的方法，這也是為什么自動駕駛測試都在亞利桑那州和加利福尼亞州等氣候溫暖的地方進行。

大雪、暴雨、大霧和沙塵暴會阻礙攝像頭的視野，激光傳感器發(fā)射出來的光束會被雪花反射，認(rèn)為雪花是障礙物，雷達雖然不受此類天氣干擾，但是其看不到自動駕駛車輛計算機所需的物體的形狀，無法判斷是什么物體。

密歇根大學(xué)（University of Michigan）MCity自動駕駛車輛測試實驗室主任Greg McGuire表示，研究人員正研究使用不同光束波長的激光傳感器來穿過雪花看到物體。此外，研究人員也在研發(fā)各種軟件，讓車輛能夠區(qū)分真正的障礙物、雪花、雨、霧以及其他狀況。但是很多公司仍努力在晴朗天氣條件下，讓自動駕駛車輛保持穩(wěn)定的牽引力。

車道線和路沿

全球范圍內(nèi)的道路標(biāo)記線都不同，有些地方甚至根本沒有道路標(biāo)記線。而且車道線也不是標(biāo)準(zhǔn)的，因此車輛需要學(xué)會如何在不同城市里駕駛，有時，也沒有路沿幫助車輛判斷車道的寬度。

例如，有很多自動駕駛車輛在匹茲堡的工業(yè)“狹長地帶”進行測試，該市在狹窄的車道上劃線以標(biāo)示車輛應(yīng)該在何處停車。有時兩條車道標(biāo)記線相隔太遠，而建筑物又離街道非常近，自動駕駛車輛如果停在車道線內(nèi)會看不見十字路口的交通情況。針對此狀況的一個解決方案是給車輛編程，讓其在車道上行駛以及停下。

與人類駕駛員打交道

多年來，自動駕駛車輛都必須與不遵守交通規(guī)則的人類駕駛員打交道，他們會并排停車或是直接停到其他車輛前面。最近，在匹茲堡，Argo自動駕駛車輛的后備人類駕駛員必須接管車輛控制權(quán)，在車輛右轉(zhuǎn)時停下，因為該車無法立即決定是否應(yīng)該繞過一輛并排停放的送貨卡車，最終擋住了十字路口。

此外，人類駕駛員還會與其他駕駛員進行眼神接觸，以確保他們看的方向是正確的，而自動駕駛車輛仍在研發(fā)該項技術(shù)。

而且有些人還反感機器人，據(jù)報道，鳳凰城附近的人們一直在騷擾Waymo的自動駕駛車輛。2018年12月，《亞利桑那共和報》報道稱，在過去兩年中，錢德勒郊區(qū)（suburban Chandler）記錄了至少21起案件，包括有人對著一輛Waymo貨車揮舞著槍，有人割破輪胎，向車扔石頭等，甚至還有一輛Jeep車六次逼停了該Waymo貨車。

左轉(zhuǎn)

在沒有綠色指示箭頭的情況下，決定何時在迎面駛來的車輛前左轉(zhuǎn)，對于人類駕駛員來說都是比較困難的任務(wù)之一，也是導(dǎo)致很多撞車事故的原因之一，自動駕駛車輛也有相同的問題。

Waymo首席執(zhí)行官John Krafcik近日在一次訪談中表示，該公司的自動駕駛車輛在十字路口偶爾仍會碰到問題。

消費者接受度

2018年3月在鳳凰城附近發(fā)生的優(yōu)步自動駕駛車輛撞車致死事故不僅讓自動駕駛測試暫停了下來，也讓有朝一日坐上自動駕駛網(wǎng)約車的顧客感到不安。

在優(yōu)步撞車事故發(fā)生之后進行的調(diào)查顯示，駕駛員不愿意放棄，將車輛控制權(quán)交給計算機。美國汽車協(xié)會（AAA）的一項調(diào)查發(fā)現(xiàn)，73%的美國駕駛員害怕駕駛完全自動駕駛車輛，該比例高于2017年晚的63%。

自動駕駛車輛公司正在屏幕上顯示測試乘客的信息、有關(guān)車輛行駛的方向以及傳感器所看到的內(nèi)容。Waymo首席執(zhí)行官John Krafcik表示，人們駕駛自動駕駛車輛越多，就會越相信自動駕駛車輛。

 

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