自動駕駛很難快速實現 哪些因素給普及造成了麻煩?

據外媒報道，盡管美國匹茲堡和硅谷正忙于開發和測試自動駕駛汽車，但一旦參與自動駕駛汽車項目的人被問及何時可以在大城市看到搭載乘客的自動駕駛汽車時，普遍的答案是不會很快實現。2018年3月，優步自動駕駛汽車在亞利桑那州發生致命車禍，導致自動駕駛發展緩慢，很大程度上是因為它傷害了公眾對車輛安全的認知。各大公司已經放慢了自動駕駛汽車的研究速度，變得更加謹慎。是什么因素給自動駕駛汽車的普及帶來了麻煩？讓我們看看。困難1。當道路在惡劣天氣下被雪覆蓋時，它會遮擋車道的視線，但車輛攝像頭需要依靠車道才能找到道路。目前，研究人員還沒有找到解決這個問題的方法，這就是為什么自動駕駛測試是在亞利桑那州和加利福尼亞州等溫暖氣候下進行的。大雪、暴雨、霧和沙塵暴會阻擋相機的視野，激光傳感器發出的光束會被雪花反射，雪花被認為是障礙物。盡管雷達不受這種天氣的干擾，但它無法看到自動駕駛汽車計算機所需的物體形狀，也無法判斷它是什么。密歇根大學MCity自動駕駛汽車測試實驗室主任Gray Gomcguire，他說，研究人員正在研究使用不同光束波長的激光傳感器通過雪花看到物體。此外，研究人員還在開發各種軟件，使車輛能夠區分真實的障礙物、雪花、雨、霧和其他情況。困難2。車道線和路邊道路標線在世界各地是不同的。有些地方根本沒有道路標線，車道線也不規范。因此，自動駕駛汽車需要學習如何在不同的城市駕駛。在一些地方，沒有路緣石來幫助車輛判斷車道的寬度。例如，許多自動駕駛汽車在匹茲堡的工業“狹窄地帶”進行測試，該市在狹窄的車道上劃線，指示車輛應該停在哪里。有時兩條車道的標線相距太遠，建筑物離街道很近。如果自動駕駛汽車停在車道上，它將看不到十字路口的交通。難點3，安全問題從外界來看，自動駕駛雖然理想而全面，但它隱藏著許多安全問題。一個是數據收集問題。例如，如果傳感器損壞，道路信息難以收集，自動駕駛車輛會因決策失誤而引發交通事故；二是死亡的藍屏問題，即網絡臨時中斷會造成系統故障，也會造成車輛交通事故；

第三個是黑客問題。此外，自動駕駛還取決于智能汽車標準、智能交通系統和智能汽車法律法規的成熟度。其中，智能汽車標準要求加快信息、電子、交通、互聯網等不同行業的合作，構建通用的軟硬件接口和數據通信協議。智能交通系統需要通過智能汽車試點示范項目鋪設智能交通道路網絡，而智能汽車法律法規則需要明確自動駕駛車輛發生事故后的責任判斷。困難4。與人類司機打交道多年來，自動駕駛汽車不得不與不遵守交通規則的人類司機打招呼。他們將并排或直接停在其他車輛前面。匹茲堡最近發生了交通堵塞，一輛Argo自動駕駛汽車在右轉時突然停了下來，因為它無法決定是否應該繞過一輛并排的送貨卡車，最終被擋在了十字路口。此外，人類駕駛員會與其他駕駛員進行眼神交流，以確保他們朝著正確的方向看，而自動駕駛汽車仍在開發這項技術。此外，有些人對機器人感到厭惡。據報道，鳳凰城附近的人們一直在騷擾Waymo的自動駕駛汽車。據這位亞利桑那州共和黨人稱，在過去兩年里，錢德勒郊區至少記錄了21起案件，包括有人向Waymo的自動駕駛卡車揮舞支，有人割輪胎，向汽車扔石頭，甚至一輛吉普車六次迫使卡車停下來。困難5。消費者接受度2018年優步自動駕駛汽車的致命車禍不僅暫停了自動駕駛測試，而且讓有一天進入自動駕駛網絡的客戶感到不安。優步撞車事故后進行的一項調查顯示，司機不愿意將車輛的控制權交給電腦。美國汽車協會（AAA）的一項調查發現，73%的美國司機害怕駕駛全自動駕駛汽車，高于2017年的63%。盡管從目前的實驗數據來看，自動駕駛的事故概率相當低，至少低于手動駕駛，但人們對自己無法控制的機器總是有更多的要求，更不用說人身安全了。據外媒報道，盡管美國匹茲堡和硅谷正忙于開發和測試自動駕駛汽車，但一旦參與自動駕駛汽車項目的人被問及何時可以在大城市看到搭載乘客的自動駕駛汽車時，普遍的答案是不會很快實現。2018年3月，優步自動駕駛汽車在亞利桑那州發生致命車禍，導致自動駕駛發展緩慢，很大程度上是因為它傷害了公眾對車輛安全的認知。各大公司已經放慢了自動駕駛汽車的研究速度，變得更加謹慎。是什么因素給自動駕駛汽車的普及帶來了麻煩？讓我們看看。困難1。當道路在惡劣天氣下被雪覆蓋時，它會遮擋車道的視線，但車輛攝像頭需要依靠車道才能找到道路。目前，研究人員還沒有找到解決這個問題的方法，這就是為什么自動駕駛測試是在亞利桑那州和加利福尼亞州等溫暖氣候下進行的。大雪、暴雨、霧和沙塵暴會阻擋相機的視野，激光傳感器發出的光束會被雪花反射，雪花被認為是障礙物。盡管雷達不受這種天氣的干擾，但它無法看到自動駕駛汽車計算機所需的物體形狀，也無法判斷它是什么。密歇根大學MCity自動駕駛汽車測試實驗室主任Gray Gomcguire，他說，研究人員正在研究使用不同光束波長的激光傳感器通過雪花看到物體。此外，研究人員還在開發各種軟件，使車輛能夠區分真實的障礙物、雪花、雨、霧和其他情況。困難2。車道線和路邊道路標線在世界各地是不同的。有些地方根本沒有道路標線，車道線也不規范。因此，自動駕駛汽車需要學習如何在不同的城市駕駛。在一些地方，沒有路緣石來幫助車輛判斷車道的寬度。例如，許多自動駕駛汽車在匹茲堡的工業“狹窄地帶”進行測試，該市在狹窄的車道上劃線，指示車輛應該停在哪里。有時雙車道標線……

距離太遠了，而且這棟樓離街道很近。如果自動駕駛汽車停在車道上，它將看不到十字路口的交通。難點3，安全問題從外界來看，自動駕駛雖然理想而全面，但它隱藏著許多安全問題。一個是數據收集問題。例如，如果傳感器損壞，道路信息難以收集，自動駕駛車輛會因決策失誤而引發交通事故；二是死亡的藍屏問題，即網絡臨時中斷會造成系統故障，也會造成車輛交通事故；第三個是黑客問題。此外，自動駕駛還取決于智能汽車標準、智能交通系統和智能汽車法律法規的成熟度。其中，智能汽車標準要求加快信息、電子、交通、互聯網等不同行業的合作，構建通用的軟硬件接口和數據通信協議。智能交通系統需要通過智能汽車試點示范項目鋪設智能交通道路網絡，而智能汽車法律法規則需要明確自動駕駛車輛發生事故后的責任判斷。困難4。與人類司機打交道多年來，自動駕駛汽車不得不與不遵守交通規則的人類司機打招呼。他們將并排或直接停在其他車輛前面。匹茲堡最近發生了交通堵塞，一輛Argo自動駕駛汽車在右轉時突然停了下來，因為它無法決定是否應該繞過一輛并排的送貨卡車，最終被擋在了十字路口。此外，人類駕駛員會與其他駕駛員進行眼神交流，以確保他們朝著正確的方向看，而自動駕駛汽車仍在開發這項技術。此外，有些人對機器人感到厭惡。據報道，鳳凰城附近的人們一直在騷擾Waymo的自動駕駛汽車。據這位亞利桑那州共和黨人稱，在過去兩年里，錢德勒郊區至少記錄了21起案件，包括有人向Waymo的自動駕駛卡車揮舞支，有人割輪胎，向汽車扔石頭，甚至一輛吉普車六次迫使卡車停下來。困難5。消費者接受度2018年優步自動駕駛汽車的致命車禍不僅暫停了自動駕駛測試，而且讓有一天進入自動駕駛網絡的客戶感到不安。優步撞車事故后進行的一項調查顯示，司機不愿意將車輛的控制權交給電腦。美國汽車協會（AAA）的一項調查發現，73%的美國司機害怕駕駛全自動駕駛汽車，高于2017年的63%。盡管從目前的實驗數據來看，自動駕駛的事故概率相當低，至少低于手動駕駛，但人們對自己無法控制的機器總是有更多的要求，更不用說人身安全了。

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