摘要：無(wú)人駕駛技術(shù)的日趨成熟讓廣大車迷們一頓狂喜。據(jù)路透社2月10日?qǐng)?bào)道，美國(guó)監(jiān)管部門承認(rèn)谷歌無(wú)人駕駛車可被視為司機(jī)，這一決策被廣泛認(rèn)為是無(wú)人駕駛的重要里程碑。然而，倘若你因此受到鼓舞，開(kāi)始設(shè)想起上車只要系好安全帶并發(fā)出指令便可到達(dá)目的地的美好生活，只怕短期內(nèi)是要失望了。即便是測(cè)試?yán)锍桃牙鄯e達(dá)100萬(wàn)英里的谷歌無(wú)人駕駛車，想要順利通過(guò)考試拿到駕照，恐怕也得查查天氣預(yù)報(bào)，挑個(gè)好天氣才行。
因?yàn)椋L(fēng)雪天，無(wú)人駕駛車這位新晉“司機(jī)”會(huì)罷工！
暴風(fēng)雪天讓無(wú)人車“失明”
無(wú)人駕駛機(jī)車技術(shù)的發(fā)展可謂日新月異，然而現(xiàn)如今它卻遭遇大自然的挑戰(zhàn)：風(fēng)雪天。據(jù)2月12日美國(guó)彭博社報(bào)道稱，近日沃爾沃無(wú)人駕駛汽車測(cè)試遇到了風(fēng)雪天氣的考驗(yàn)。
沃爾沃汽車公司無(wú)人駕駛汽車項(xiàng)目總監(jiān)Marcus Rothoff表示：“要想克服這樣的惡劣天氣真的是十分困難。路面有冰我們倒是可以克服，但一旦下起雪來(lái)，特別是面對(duì)前車揚(yáng)起的雪霧時(shí)，無(wú)人駕駛汽車傳感器很可能失靈。”
事實(shí)上，在攻克風(fēng)雪天氣難關(guān)的道路上，不少車企前赴后繼。據(jù)Google在去年12月發(fā)布的無(wú)人車報(bào)告，Google無(wú)人車也在測(cè)試惡劣天氣的影響，但遇到暴雨時(shí)，無(wú)人車還是會(huì)自動(dòng)停在路邊等待路況好轉(zhuǎn)。
從2005年開(kāi)始研究無(wú)人駕駛技術(shù)的福特汽車今年1月份啟動(dòng)無(wú)人車冰雪天氣測(cè)試。工作于福特的密歇根大學(xué)副教授Ryan Eustice指出，無(wú)人駕駛技術(shù)“幾乎已被解決”是媒體和公眾夸大的宣傳和理解，而一輛能適應(yīng)各種路面、各種天氣與狀況的無(wú)人駕駛汽車仍然是理想中的目標(biāo)。
風(fēng)雪天咋就蒙住無(wú)人車的“眼”
即便對(duì)于人類來(lái)說(shuō)，冰雪天氣駕駛汽車也是一種挑戰(zhàn)，而風(fēng)雪天對(duì)于無(wú)人駕駛技術(shù)造成的影響更甚。“其原因主要在于無(wú)人車與人類駕駛員的環(huán)境感知差異。”在機(jī)器人環(huán)境感知領(lǐng)域深耕多年的浙江大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室副教授劉勇說(shuō)。
劉勇解釋說(shuō)，人類駕駛時(shí)通過(guò)雙眼識(shí)別可通行區(qū)域及物體，而天氣變化對(duì)人類視覺(jué)體系和認(rèn)知系統(tǒng)的影響較小。與人類不同的是，在無(wú)人駕駛技術(shù)中，汽車自主行駛需要的不僅僅是視覺(jué)系統(tǒng)，它還需要構(gòu)造出一個(gè)三維地圖來(lái)實(shí)時(shí)判斷自身位置并規(guī)劃路徑至目的地。
無(wú)人駕駛系統(tǒng)往往包含多個(gè)傳感器，其中廣泛被用于構(gòu)造三維地圖的是激光雷達(dá)，是無(wú)人駕駛系統(tǒng)的核心元件。在冰雪天氣，道路因結(jié)冰或積雪而導(dǎo)致反射特性發(fā)生變化，導(dǎo)致激光雷達(dá)的效果受到一定影響，從而影響到三維地圖的構(gòu)建，也就導(dǎo)致了無(wú)人車的“位置暈?！?。
另外，除了感知三維環(huán)境，無(wú)人車也需要視覺(jué)傳感器對(duì)車道線以及道路標(biāo)志等信息進(jìn)行識(shí)別，從而實(shí)現(xiàn)障礙避讓并按規(guī)章行駛。冰雪天氣對(duì)于道路標(biāo)示檢測(cè)也是一個(gè)很大的挑戰(zhàn)，例如車道線和道路標(biāo)志會(huì)被大雪局部覆蓋，而車輛及道路兩邊的房子則會(huì)因?yàn)楸┑母采w而導(dǎo)致識(shí)別難度增大。
掃除無(wú)人駕駛路上的“暴風(fēng)雪”
劉勇分析，想要讓無(wú)人車在冰雪天氣也能順利行駛，需要從穩(wěn)定三維地圖構(gòu)建與可靠道路標(biāo)志識(shí)別等方面考慮。
對(duì)于前者而言，期望在硬件上研發(fā)出對(duì)雨雪等惡劣天氣更加適應(yīng)的傳感器，不論道路是大雪覆蓋還是大雨滂沱，都能進(jìn)行穩(wěn)定的檢測(cè)。從算法層面對(duì)良好天氣下構(gòu)造的精準(zhǔn)地圖加以利用，在冰雪天氣結(jié)合已有的地圖完成順利的感知與規(guī)劃也很重要。
而對(duì)于后者，劉勇認(rèn)為，不同天氣和季節(jié)下的穩(wěn)定識(shí)別問(wèn)題是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的一個(gè)重要問(wèn)題，通過(guò)構(gòu)造各種天氣和季節(jié)下的數(shù)據(jù)集，利用近年來(lái)取得眾多成果的深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)接近于人類的可靠識(shí)別是可期的。
據(jù)了解，為了解決攝像頭、激光傳感器的視野問(wèn)題，Google 給車頂上的激光傳感器加上了“雨刮器”，來(lái)保證不被雨水遮住視野，傳感器發(fā)現(xiàn)下雨后，它還得教會(huì)汽車能透過(guò)雨滴和寒冷時(shí)冷凝的廢氣煙看清東西，繼續(xù)準(zhǔn)確地偵測(cè)物體。
“我們希望讓無(wú)人車在絕大多數(shù)天氣都能行駛?！备Ｌ氐臒o(wú)人車技術(shù)負(fù)責(zé)人Jim McBride這樣說(shuō)道，因此模擬真實(shí)世界顯得如此重要：“在技術(shù)更新之前，無(wú)人車還需要走很長(zhǎng)的路，將現(xiàn)有的技術(shù)都暴露在環(huán)境中，在這個(gè)過(guò)程完善并學(xué)著調(diào)整。”