德系车企研发无人驾驶，有未来也有困境

本文来源于The Telegraph，由车云网编译。

某个晚上，柏林郊区的一位车主将汽车驶入马路后，轻触了一下车内的某个开关，将双手举起，进入了无人驾驶模式。他的伙伴则坐在乘客座椅上，手上拿的是正在通过车内电子系统进行充电的笔记本电脑（由以太网接入），观测电脑屏幕显示的路况信息。

当一位骑自行车的女士迎面而来时，汽车自动调整了行驶方向，为女士让足了空间。随后，前方有一辆小型公交车从停车位驶出，汽车也自行判断了该车的行驶速度，并开始加速超车。

这辆车就是德国柏林自由大学目前在全力研发的无人驾驶车大众帕萨特。该车具有高度的自动性能，能够在繁复难测的城市交通中自行导航，挑选安全的行驶路径。车体载有的一架激光扫描仪每秒可产生数以百万计的数据点，将周边的实时地图发送至电脑系统用于导航参考；照相机、雷达传感器和一个基于飞机导航系统研发、具备极高精密度的GPS共同作业获得更为细节的路况信息。

竞逐自动驾驶

尽管距离无人驾驶汽车的普及还有时日，但是德国的豪车制造商们早已纷纷开始在旗下的产品中引入各种自动驾驶因素。他们普遍认为，相比猛然推出全自动无人驾驶汽车，循序渐进的引入和推广自动驾驶技术才是可行之道。

戴姆勒奔驰预测，汽车自主操控将首先在交通堵塞或泊车等低速驾驶的场合实现，这在未来几年就已经可以实现。而在需要正常驾驶的场合，部分车企会选择首先在路况和设置相对规范的道路上实现自动驾驶。

最新推出的奔驰S级也是以无人驾驶为一大产品亮点，该车配有用于扫描周边路况的照相机和一组雷达传感器，两者协同捕捉到的路况画面经过车内计算程序的分析、检测，提示潜在的驾驶危险和可能需要采取的相关措施。

在戴姆勒负责辅助驾驶和底盘系统的Ralf Herrtwch教授表示，“在危急情况下，车内的辅助驾驶系统将比人类作出更快速的反应，而且和人类不同的是，机械系统不存在粗心大意的问题。”

研发和推广无人驾驶技术显然不是为了剥夺人们驾车的乐趣，而是为了使驾车过程更加省力，尤其是在各种让车主头疼的情况下。宝马汽车的发言人说，“在某些场合下，比如日常上下班路途中的交通拥堵，开车变得不再有趣，如果这时有自动驾驶系统挺身而出，接手开车的任务，那么车主就会省心省力很多。”

柏林自由大学人工智能专家、无人驾驶汽车项目的负责人Raul Rojas教授对无人驾驶技术则有着更为宏大的愿景：

机器人出租车将主宰未来的公共交通系统，因为与人工驾驶的出租车相比，机器人出租车更便宜、安全，而且不知疲倦，能够24小时连轴转；几年以后，人们将开始使用手机召唤出租车。

研发困境

尽管研发人员对无人驾驶汽车满怀期待，但在量产和推广此类汽车方面仍旧存在不少障碍。

首先是技术难题。研发人员目前面临的最棘手的技术问题是如何提高汽车的视觉能力。柏林自由大学使用的激光扫描仪无法穿越固体障碍物，如果有行人突然出现在车道上，扫描仪无法及时检测的。

Herrtwch教授说，“无人驾驶汽车不仅需要留意周边的其他车辆，还必须能够检测到周围的路人、车道、停止线、交通标识、交通灯等等一系列的因素；也需要有预测诸如目前行驶的车道是否会在几百米之外终止、前方道路上是否有停泊车辆等问题的能力。”

这类技术必须高度可靠，同时还必须在汽车制造商们能够接受的研发预算范围内。

柏林自由大学研发团队目前正致力于提高无人驾驶汽车内置电脑系统的视觉能力，但面临着一个巨大的挑战，即如何将人类的视觉能力复制于电脑系统。Rojas教授表示：“人脑有几乎五分之一用于图像处理，对人类的视觉能力我们还有很多没有弄明白的地方。我们目前所研发的电脑视觉系统还非常的低端和原始。”

其次是法律障碍。1968年维也纳国际道路公约中明确规定，汽车驾驶员必须在驾车的过程中全权控制所驾驶的汽车。而法律责任的承担问题也颇为复杂，正如宝马的发言人指出的那样，“如果无人驾驶汽车引发了交通事故，那么责任该由谁承担？”

美国目前有三个州--内华达州、佛罗里达州和加利福尼亚州通过了允许对无人驾驶汽车进行路测的法规。尽管已经有不少例子证明政府为鼓励科技创新，会对有关的法律法规进行调整，但Rojas教授说“在政府决定出台支持无人驾驶汽车的法律前，我们还需要数以百万公里的路测。”

这也意味着，当柏林自由大学的无人驾驶车上路后，一名成员需要坐在驾驶席上，另一名成员则坐在乘客座椅上手持笔记本电脑对驾车过程进行监测，留意汽车何时未能检测出危险物、或是对收集的信息进行了错误的解读。笔记本电脑的屏幕上显示出的传感器捕捉到的画面闪烁不定，因为一旦有固体障碍物或是行人出现在检测范围内，画面即会跳动。

最后一个大难题则是无人驾驶汽车和行人之间的交流和互动障碍。

机械毕竟缺乏社会化技巧，纯粹依靠电脑系统的汽车对很多事物无法像人类一样进行判断和解读，比如当有路人冲它们挥手时，它们可不明白这是示意让它们停下或者赶紧离开。

“无人驾驶汽车最难做到的就是：预测和回应人类的行为。目前还没有人能解决这个难题，但这却是确保无人驾驶汽车安全行驶必须解决的问题。”