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“左转弯”对于自动驾驶车辆和行人都很难
2019-03-12 08:27:06· 来源：智车科技
没有信号来保护人类免受迎面而来的交通威胁，左转并不是开玩笑。想象一下，你正把车开出一条车道，在一条双车道公路上向左行驶：没有什么能保护你，没有红绿灯，
没有信号来保护人类免受迎面而来的交通威胁，左转并不是开玩笑。
想象一下，你正把车开出一条车道，在一条双车道公路上向左行驶：没有什么能保护你，没有红绿灯，也没有停车标志，因为从左边向你疾驰而来的车流。你不仅要在从那一边超速行驶的车流中偷偷穿过一个空隙，还要确保一旦你这样做了，从你要加入的车道右侧驶来的车辆也不会撞到你。
这些棘手的无保护策略有多种方式。一个稍微不那么复杂的版本是当你在一个红绿灯前，一个圆形的绿灯而不是绿色的箭头给你放行。你想左转，必须在迎面而来的车流中找到一个空隙。
你明白了这一点：没有保护的左转弯很难，而且不仅仅适用于由人驾驶的汽车。
“无保护左转弯是你在驾驶中遇到的最棘手的事情之一，”Nathaniel Fairfield说道，他是Waymo（以前称为Google的自动驾驶汽车项目）行为团队的软件工程师，该团队专注于如何自我解决问题- 驾驶汽车计划他们的路线，车道定位，决策，并预测其他车辆的行为。
这很困难，因为司机必须完成一些技巧，比如身体上完成转弯，在车流中找到一个洞，或者与他人进行非语言的谈判，尤其是在车流密集、速度缓慢的情况下，当他们通过一个空隙时，他们必须把前端推出去。费尔菲尔德补充说，有时这很难，因为每个人都开得很快，很吓人。
自动驾驶汽车不会感到恐惧，但这个问题对他们来说也是一个挑战。费尔菲尔德说，这是因为它涉及其他人在路上。
自动驾驶汽车必须与人类驾驶的汽车相互作用，并进行计算，比如他们开始转弯时计算其他人是否会放慢速度 - 就像一个人在做同样的操作时所做的精神计算一样。或者，他们可能需要弄清楚如何“礼貌地要求”其他汽车为他们让路，但这样做却没有完全转弯。当然，路上的其他人并不总是合作。
“所以这就是为什么它很难，”费尔菲尔德说。“因为了解人很难。”
在模拟中弄清楚它
人类通过在现实世界中练习来提高驾驶水平。但是自动驾驶汽车可以在模拟中进行实践，在模拟中，时间被加速，数千辆汽车可以同时驾驶，工程师可以改变情况来测试汽车的性能。据Waymo公司称，该公司每天的模拟里程达1000万英里。
Waymo几年前开始使用仿真模型来回答一个关于脱离的问题。脱离是一个行业术语，指无人驾驶汽车中的人从自动驾驶软件手中接管控制权。在加州，公司提交了关于汽车的脱离接触报告。仿真为他们提供了一种测试另一种现实的方法。自然会出现这样的问题:如果我们不退出，会发生什么?Waymo仿真团队的技术负责人詹姆斯•斯托特(James Stout)回忆道。这种情况会如何发展?
当然，仿真模型现在允许他们做更多的事情。由于没有受到保护的左转，计算机时间很有用，因为Waymo可以利用真实的沥青填充世界的经验，但可以根据需要进行修改。他们使用仿真模型的主要方式是“大量放大我们在现实世界中遇到的各种案例，”行为组组长费尔菲尔德说。
比如，他们可以改变交叉路口的地理因素，如车道的数量和位置，以及是否有像铁轨或人行横道这样的外卡。
“最重要的是，你要考虑所有动态元素，”费尔菲尔德说。在这种情况下，动态元素是其他车辆 - 从摩托车到大卡车 - 可以在速度，到达模式（它们是否成群？）和数量上有所不同。
费尔菲尔德说：“你甚至可以改变他们的感受，或者他们的攻击程度。”
仿真模型还帮助Waymo的工程师确保，如果他们更新了自动驾驶软件，在某些情况下，它不会让计算机成为更差的驾驶员，从而降低其能力。
他说:“我们在设计和建造这个系统的时候，首先使用了仿真技术来彻底地探索这个空间。”但当我们重新调整、改进或完善系统时，我们也用它来评估任何潜在的降级。
也许我们应该让人们走出困境
所有这些“人都是狡猾的”的东西提出了一个问题：如果路上的其他汽车也都是自动驾驶的，那么自动驾驶汽车做无保护的lefts和其他艰难的操作会不会更容易一些。
“我认为在某种程度上会是这样，”费尔菲尔德反映道。“但我对这个世界并不太相信。”
那是因为道路不仅仅装满了汽车。人们也在路上做着各种各样的事情，比如散步，慢跑和骑自行车。此外，即使所有车辆都是Waymo车辆并且他们可以相互通信来表明他们的意图，试图用一些非常强大的中央计算机来假设地编排他们所有的路线，这太具有挑战性和风险。
另一个问题：有些人就喜欢开车。“嘿，男人，”费尔菲尔德说，想象一个永远不想放弃驾驶汽车的人，他说：除非我死，你才可以从我手中拿走我的76年的别克。
想象一下，你正把车开出一条车道，在一条双车道公路上向左行驶：没有什么能保护你，没有红绿灯，也没有停车标志，因为从左边向你疾驰而来的车流。你不仅要在从那一边超速行驶的车流中偷偷穿过一个空隙，还要确保一旦你这样做了，从你要加入的车道右侧驶来的车辆也不会撞到你。
这些棘手的无保护策略有多种方式。一个稍微不那么复杂的版本是当你在一个红绿灯前，一个圆形的绿灯而不是绿色的箭头给你放行。你想左转，必须在迎面而来的车流中找到一个空隙。
你明白了这一点：没有保护的左转弯很难，而且不仅仅适用于由人驾驶的汽车。
“无保护左转弯是你在驾驶中遇到的最棘手的事情之一，”Nathaniel Fairfield说道，他是Waymo（以前称为Google的自动驾驶汽车项目）行为团队的软件工程师，该团队专注于如何自我解决问题- 驾驶汽车计划他们的路线，车道定位，决策，并预测其他车辆的行为。
这很困难，因为司机必须完成一些技巧，比如身体上完成转弯，在车流中找到一个洞，或者与他人进行非语言的谈判，尤其是在车流密集、速度缓慢的情况下，当他们通过一个空隙时，他们必须把前端推出去。费尔菲尔德补充说，有时这很难，因为每个人都开得很快，很吓人。
自动驾驶汽车不会感到恐惧，但这个问题对他们来说也是一个挑战。费尔菲尔德说，这是因为它涉及其他人在路上。
自动驾驶汽车必须与人类驾驶的汽车相互作用，并进行计算，比如他们开始转弯时计算其他人是否会放慢速度 - 就像一个人在做同样的操作时所做的精神计算一样。或者，他们可能需要弄清楚如何“礼貌地要求”其他汽车为他们让路，但这样做却没有完全转弯。当然，路上的其他人并不总是合作。
“所以这就是为什么它很难，”费尔菲尔德说。“因为了解人很难。”
在模拟中弄清楚它
人类通过在现实世界中练习来提高驾驶水平。但是自动驾驶汽车可以在模拟中进行实践，在模拟中，时间被加速，数千辆汽车可以同时驾驶，工程师可以改变情况来测试汽车的性能。据Waymo公司称，该公司每天的模拟里程达1000万英里。
Waymo几年前开始使用仿真模型来回答一个关于脱离的问题。脱离是一个行业术语，指无人驾驶汽车中的人从自动驾驶软件手中接管控制权。在加州，公司提交了关于汽车的脱离接触报告。仿真为他们提供了一种测试另一种现实的方法。自然会出现这样的问题:如果我们不退出，会发生什么?Waymo仿真团队的技术负责人詹姆斯•斯托特(James Stout)回忆道。这种情况会如何发展?
当然，仿真模型现在允许他们做更多的事情。由于没有受到保护的左转，计算机时间很有用，因为Waymo可以利用真实的沥青填充世界的经验，但可以根据需要进行修改。他们使用仿真模型的主要方式是“大量放大我们在现实世界中遇到的各种案例，”行为组组长费尔菲尔德说。
比如，他们可以改变交叉路口的地理因素，如车道的数量和位置，以及是否有像铁轨或人行横道这样的外卡。
“最重要的是，你要考虑所有动态元素，”费尔菲尔德说。在这种情况下，动态元素是其他车辆 - 从摩托车到大卡车 - 可以在速度，到达模式（它们是否成群？）和数量上有所不同。
费尔菲尔德说：“你甚至可以改变他们的感受，或者他们的攻击程度。”
仿真模型还帮助Waymo的工程师确保，如果他们更新了自动驾驶软件，在某些情况下，它不会让计算机成为更差的驾驶员，从而降低其能力。
他说:“我们在设计和建造这个系统的时候，首先使用了仿真技术来彻底地探索这个空间。”但当我们重新调整、改进或完善系统时，我们也用它来评估任何潜在的降级。
也许我们应该让人们走出困境
所有这些“人都是狡猾的”的东西提出了一个问题：如果路上的其他汽车也都是自动驾驶的，那么自动驾驶汽车做无保护的lefts和其他艰难的操作会不会更容易一些。
“我认为在某种程度上会是这样，”费尔菲尔德反映道。“但我对这个世界并不太相信。”
那是因为道路不仅仅装满了汽车。人们也在路上做着各种各样的事情，比如散步，慢跑和骑自行车。此外，即使所有车辆都是Waymo车辆并且他们可以相互通信来表明他们的意图，试图用一些非常强大的中央计算机来假设地编排他们所有的路线，这太具有挑战性和风险。
另一个问题：有些人就喜欢开车。“嘿，男人，”费尔菲尔德说，想象一个永远不想放弃驾驶汽车的人，他说：除非我死，你才可以从我手中拿走我的76年的别克。
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