自动驾驶汽车和新手司机一样 也要“考驾照”才能上路

自动驾驶汽车和新手司机有什么共同之处?

经验。或者，更确切地说，缺乏经验。

青少年司机，实际上可以说是任何年龄的新手司机，从很少知道如何实际操作汽车的控制装置，以及如何应对各种道路规则。他们学习的第一步通常包括老师传达基本教学。通过课堂教育，新手驾驶员实际上已经掌握了交通法规和其他基础知识。然后，他们通过消化这些知识并逐步在实际道路上遇到各种各样的可能性来学习操作机动车辆。一路上，他们收到的反馈 —— 来自车中的其他人以及驾驶的实际经验 —— 帮助他们确定如何最好地做出反应和安全驾驶。

自动驾驶汽车也是如此。他们首先对基础知识编程。红色表示停止;绿色意味着前行，等等。然后，通过一种称为机器学习的人工智能形式，自动驾驶汽车从积累的经验和持续反馈中提取出来，以检测模式，适应环境，做出决策并改进表现。

对于人类和机器而言，更多的驾驶将理论上带来更好的驾驶。在每种情况下，熟练掌握需要很长时间。特别是当每个人都学会解决没有经验时难以预料的独特情况，如倒下的树，闪电洪水，弹跳到街上的球，或其他突发事件。在受控环境和实际环境中进行测试对于构建专有技术至关重要。无人驾驶汽车行驶的里程越多，其安全性就越高。提高安全性能将影响公众对自动驾驶汽车部署的接受度。

图片来源：The Conversation

从基本技能开始

当然，经验必须建立在基本能力的基础上——从愿景开始。满足这一基本要求对于大多数人来说是直截了当的，即使是那些可能需要戴眼镜或隐形眼镜的人。然而，对于无人驾驶汽车而言，看到的是一个极其复杂的过程，涉及多个传感器和其他技术元素的：

雷达，利用无线电波测量汽车与其周围障碍物之间的距离

激光雷达，使用激光传感器构建汽车周围环境的360度图像

摄像头，用于检测人、灯、标志和其他物体

卫星，启用GPS，精确定位的全球定位系统

数字地图，有助于确定和修改汽车将采取的路线

计算机，处理所有信息，识别物体，分析驾驶情况并根据汽车看到的内容确定行动。

所有这些元素协同工作，以帮助汽车随时了解所在位置，以及与汽车相关的所有其他内容。尽管这些系统精确，但它们并非完美无暇。计算机可以知道哪些图片和感官输入值得关注，以及如何正确响应，但经验只来自行驶过的那些里程。

目前在公共道路上测试的自动驾驶汽车正反馈到中央系统，这使得公司的所有汽车都成为更好的驾驶员。但是，即使目前把美国所有自动驾驶汽车行驶过的所有里程加起来，也无法接近人类每天驾驶的里程数。

天黑后更危险

对于自动驾驶汽车以及人类驾驶员而言，夜间驾驶比白天更具挑战性。在黑暗条件下对比度会降低，无论是有生命还是无生命的物体都难以与周围环境区分开来。在这方面，人类的眼睛和无人驾驶汽车的摄像头遭受同样的限制 —— 不像雷达和激光雷达，它们不需要阳光、路灯或其他照明。

这也是造成3月亚利桑那州车祸的一个因素，当时一名行人在夜间将自行车推到街对面时被一辆Uber无人车撞死。在发生碰撞时被禁用的紧急制动是一个问题。汽车的传感器则是另一个问题，首先将行人识别为车辆，然后将其识别成自行车。这是一个重要的区别，因为自动驾驶汽车的判断和行动依赖于准确的识别。例如，它预计另一辆车会比步行的人更快地离开它的路径。

反复尝试

为了成为更好的驾驶者，自动驾驶汽车不仅需要更多更好的技术工具，还需要更为基础的东西：实践。就像人类驾驶员一样，没有经验，机器人驾驶员在处理黑暗、雾气和湿滑的路况时也不会有更好的效果。

在受控道路上进行测试是在公共街道上广泛部署无人驾驶车辆的第一步。德克萨斯州的自动化车辆试验场，包括德州农工大学运输学院、德州大学奥斯汀分校和德克萨斯州圣安东尼奥的西南研究所，都有一组封闭的测试场地。

自动驾驶汽车也需要体验真实世界的环境，因此合作伙伴关系包括德克萨斯州的七个城市地区，可以在公共道路上进行测试。而且，在7月份的一次独立冒险中，无人车初创公司Drive.ai开始在达拉斯北部弗里斯科的有限路线上测试自己的车辆。

这些测试工作对于确保自动驾驶技术在广泛引入公共道路之前，尽可能万无一失至关重要。换句话说，该技术需要时间来学习。就把无人驾驶汽车视为在考驾照的新手司机一样。

人们通过实践来学习，并且他们通过反复做得最好。无论追求涉及乐器、体育活动还是驾驶汽车，个人通过实践建立熟练程度。

研究人员发现，自动驾驶汽车与成为可靠安全驾驶员之前，与需要积累经验的新手司机没有什么不同。但至少汽车不必亲自学习每一件事，相反，它们会相互交流并分享经验。