．自動駕駛車輛不會普及的五大原因

How is LiDAR remote sensing used for Autonomous vehicles?

康橋白光車牌攝影機，

任何顏色車牌——都拍攝的清清楚楚！

來源：盖世汽车网

據外媒報導，雖然美國的匹茲堡（Pittsburgh）和矽谷（Silicon Valley，）都在忙於研發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，什麼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。

樂觀估計是會在10年內實現，還有很多人表示要幾十年，因為研發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、地圖配置良好的區域，隨後再擴散到其他地方。

2018年3月份，亞利桑那州發生了一起優步自動駕駛車輛致命撞車事故，導致了自動駕駛發展緩慢，很大原因在於傷害了公眾對車輛安全性的認知。

各大公司放慢了自動駕駛車輛研究速度，變得更加謹慎。例如，谷歌旗下的Waymo，決定至少暫時不在鳳凰城區域推出完全自動駕駛網約車服務，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，但是車輛攝影機，需要依靠車道才尋找道路。目前，研究人員還未找到解決該問題的方法，這也是為什麼自動駕駛測試，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影機的視野，雷射感測器發射出來的光束，會被雪花反射，認為雪花是障礙物，雷達雖然不受此類天氣干擾，但是其看不到自動駕駛車輛電腦，所需的物體的形狀，無法判斷是什麼物體。

密西根大學（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雷射感測器，來穿過雪花看到物體。

此外，研究人員也在研發各種軟體，讓車輛能夠區分真正的障礙物、雪花、雨、霧以及其他狀況。但是很多公司仍在努力在晴朗天氣條件下，讓自動駕駛車輛保持穩定的牽引力。

車道線和路沿

全球範圍內的道路標記線都不同，有些地方甚至根本沒有道路標記線。而且車道線也不是標準的，因此車輛需要學會，如何在不同城市裡駕駛，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「狹長地帶」進行測試，該市在狹窄的車道上，劃線以標示車輛應該在何處停車。有時兩條車道標記線相隔太遠，而建築物又離街道非常近，自動駕駛車輛如果停在車道線內，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，與不遵守交通規則的人類駕駛員打交道，他們會並排停車，或是直接停到其他車輛前面。最近，在匹茲堡，Argo自動駕駛車輛的後備人類駕駛員，必須接管車輛控制權，在車輛右轉時停下，因為無法立即決定，是否應該繞過一輛並排停放的送貨卡車，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該項技術。

而且有些人還反感機器人，據報導，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》報導稱，在過去兩年中，錢德勒郊區（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

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，對於人類駕駛員來說，都是比較困難的任務之一，也是導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。