左转很难。事实上,对任何司机来说,最难的操作之一就是“无保护左转”。 想象一下,你从车道上驶出,在一条双车道公路上左转:没有任何东西可以保护你免受从左侧向你疾驰而来的车辆的伤害——没有红绿灯或停车标志。你不仅要偷偷穿过从那一侧飞驰而来的车流间隙,还需要确保一旦你这样做了,从你加入的车道右侧驶来的车辆也不会撞到你。 这些棘手的无保护操作有多种形式。一种稍微简单一点的版本是当你在红绿灯前时,圆形绿灯(而不是绿色箭头)让你前进。你想左转,必须在对面的车流中找到一个空隙。 您明白了:没有保护的左转是很困难的,而且不仅仅对于人驾驶的汽车而言。 Waymo(前身为谷歌的自动驾驶汽车项目)行为团队负责人、软件工程师纳撒尼尔·费尔菲尔德 (Nathaniel Fairfield) 表示:“无保护的左转是驾驶过程中最棘手的事情之一。”Waymo 的行为团队主要研究自动驾驶汽车如何规划路线、在车道中定位、做出决策以及预测其他车辆行为等问题。 之所以很难,是因为驾驶员必须使用一些技巧,比如身体力行转弯、在车流中找到空隙,甚至可能还需要与他人进行非语言沟通——尤其是在交通拥挤且车流缓慢时,驾驶员必须将车头向外推——以便穿过空隙。“有时很难,因为每个人都开得很快,这很可怕,”费尔菲尔德补充道。 自动驾驶汽车不会感到害怕,但这个问题对它们来说也具有挑战性。这是因为它涉及到路上的其他人,费尔菲尔德说。 自动驾驶汽车必须与人类驾驶的汽车互动,并进行计算,比如弄清楚如果它们开始转弯,其他车辆是否会减速——就像人类在做同样动作时所做的心理计算一样。或者,它们可能需要弄清楚如何“礼貌地请求”,他说,其他车辆为它们让路,但不要完全致力于转弯。当然,路上的其他车辆并不总是配合。 “所以这很困难,”费尔菲尔德说。“因为了解人很难。” 通过模拟解决问题人类通过在现实世界中练习驾驶技术,驾驶技术会越来越好。但自动驾驶汽车可以在模拟环境中练习,在模拟环境中,时间会加快,数千辆汽车可以同时行驶,工程师可以改变情况来测试车辆的性能。据 Waymo 称,该公司每天在模拟环境中行驶 1000 万英里。 几年前,Waymo 就开始使用模拟来回答有关脱离的问题——脱离是行业术语,指的是自动驾驶汽车中的人类从自动驾驶软件手中接管控制权的情况。在加利福尼亚州,公司会提交有关其汽车的“脱离报告”。模拟为他们提供了一种测试替代现实的方法。“自然而然地出现了一个问题:好吧,如果我们没有脱离,会发生什么?”Waymo 模拟团队的技术负责人詹姆斯·斯托特回忆道。“那种情况会如何发展?” 当然,现在模拟可以让他们做更多的事情。对于无保护的左转,计算机时间很有帮助,因为 Waymo 可以借鉴真实的沥青世界的经验,但根据需要进行修改。行为小组负责人费尔菲尔德说,他们使用模拟的主要方式是“大幅放大我们在现实世界中遇到的各种情况”。 在那里,他们可以改变交叉路口的地理因素,例如车道的数量和位置,以及是否存在铁轨或人行横道等意外情况。 “除此之外,你还要加入所有动态元素,”费尔菲尔德说。在这种情况下,动态元素是指其他车辆——从摩托车到大卡车——它们的速度、到达模式(它们是“一群”吗?)和数量都各不相同。 “你甚至可以改变他们的适应程度,或者他们的攻击性,”费尔菲尔德说。 模拟还可以帮助 Waymo 工程师确保,如果他们更新自动驾驶软件,它不会在某些情况下使计算机的驾驶性能变得更差——即能力的退化。 “我们使用模拟来彻底探索空间,因为我们首先设计和构建系统,”他说。“但我们也会在调整、改进或完善系统时使用它来评估任何潜在的回归。” 也许我们应该让人们置身事外人类的这些棘手之处引出了这样一个问题:如果路上所有其他的汽车都是自动驾驶的,那么自动驾驶汽车是不是更容易做出无保护的左转和其他困难的动作? “我认为从某种程度上来说确实如此,”费尔菲尔德反思道,“但我其实不太相信那样的世界。” 因为道路上不仅停满了汽车,还有人在行走、慢跑和骑自行车。此外,即使所有汽车都是 Waymo 汽车,它们可以相互通信以传达意图,但试图用一些功能极其强大的中央计算机来协调所有路线也太具挑战性且风险太大。 另一个问题?有些人喜欢开车,这是可以理解的。“嘿,伙计,”费尔菲尔德说,想象着一个永远不想放弃驾驶汽车的人。“你可以从我冰冷的死手中把我的 76 年别克车撬出来。” |
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