在约半个月前,雷锋网报道了通用旗下的自动驾驶公司Cruise推出首款可量产的自动驾驶车,震惊业界。在美国时间10月3日,这家公司又公布了其在旧金山等地路测的最新信息,其中自动驾驶车辆对复杂路况的处理能力让人惊叹。
去过旧金山的人都会知道那里的交通状况有多糟糕,而Cruise公布的路测信息就是在旧金山。雷锋网消息,公司CEO Kyle Vogt在一篇博文中表示,在旧金山自动驾驶车辆遇到挑战的情况,是其他地方的46倍,因而少有人经常在那里测试自动驾驶。但他们主要就在旧金山测试,而且认为这是实现自动驾驶大规模部署的最快途径。
Cruise的计划是从最密集的城市环境中的部署车队开始,这样即使一开始的车辆较少,但每辆车的利用率都很也高。随着数量的增长,他们还会降低成本,并逐步将技术推广到郊区和边缘地区。
Vogt例举了一些在旧金山和凤凰城郊区测试车队的一些指标。每个数字显示的是测试地点每行驶1000英里,车辆遇到特殊情况或不得不进行驾驶操作的次数,时间单位是一天。从数据中可以看出,在城市环境中开车与在郊区开车完全不同。
Vogt称,一开始就在最难的地方测试,意味着规模化的速度会更快。这听起来很违反直觉,但他认为,在人口稠密的地区进行测试,软件要处理更多的异常情况,这意味着可以更快地改进软件。他表示,根据自己的经验,在旧金山每测试一分钟的价值,相当在郊区测试一小时。
一个相反的观点是,在郊区测试和部署自动驾驶车辆,能加速在更具挑战地区部署车辆的时间。但Vogt认为,如果人口密集地区比郊区的困难难仅高出20%,这种观点可能是正确的,但在某些情况下,难度会提升4658%(这一数字就是上表中最后一行发生紧急情况的比例)。他还认为,在简单地区测试的软件如果要应用于人口密集的地区,可能需要重新设计。
下图是旧金山、匹兹堡、凤凰城和Moutain View等地人口密度情况,可以看出旧金山人口密度最大:
人口密集的市区会有更多的行人、汽车和自行车,车辆必须在任何时间都注意周边的环境。
Vogt称,Cruise车辆会预测每个对象的运动,并模拟这些对象之间如何相互作用。例如,他们可以预测,如果有自行车突然闯入的话,前方的车辆会刹车;还可以预测,人行道上出现行人的话,前方左转的车会让行。
旧金山的人口密度为每平方英里17466人,是凤凰城的5倍,但Cruise在旧金山的车辆平均需要处理的交互量却是凤凰城的32倍。而随着街上需要应对的对象数量增加,任务会变得更困难,因为其中存在的交互会呈指数级增长。
Vogt表示,这还只是物体跟踪方面的事情,还有一些在旧金山测试的典型场景。看完自动驾驶在这些场景的表现,你会发现,自动驾驶其实离我们不远。
交通信号灯失灵
六路交叉路口,全自动驾驶
即使在照明条件不好的情况下,自动驾驶车也必须能读懂交通信号灯,但有时候信号灯会失灵。这时,车辆必须对整个情况进行推理,并决定如何行驶。上图是Cruise在旧金山的卡斯特罗附近遇到的一个六路交叉路口,红灯失灵,不停地闪烁,但车辆还是顺利通过了。
人为违反交通规则
避开货车,全自动驾驶
随意把垃圾放在街上,随处停车,横穿人行横道,这些情况对自动驾驶车辆提出了很高的挑战。上图显示的是,在旧金山的唐人街,车辆要避开卸货的车,给公共汽车让行,并绕开一辆货车。这种复杂路况在人口密集的地区很常见。
频繁的施工场景
施工路段通行,全自动驾驶
施工区域对自动驾驶来说异常困难,因为这种情况下没有惯例可以遵循,车道和路况也会发生变化。这时,软件如果依靠系统中存储的地图来行驶,就会导致意外。这种情况下,车辆要理解紧急路牌的指示,还必须服从人工手势的指引(如上图所示)。
自行车无处不在
紧急避开自行车,司机接管了车辆,但Cruise称,事后分析显示系统已经在刹车,可以避免碰撞
骑自行车的行人很难预测,因为它很小,而且速度快,有时还会违反交通法规,也可能不使用自行车道行驶,甚至会在车辆中穿梭,并且迅速改变方向。上图显示的是Cruise在夜晚紧急避开了横穿而过的自行车,这辆自行车在没有通行权的情况下突然左转穿行。
当然,Cruise也有在凤凰城等地测试车辆。上图就是它在凤凰城的测试,场景是在有对向来车的情况下左转,这对自动驾驶也有很大的挑战。从图中也可以看出,凤凰城这样的地方交通状况极为简单。
Vogt认为,在旧金山这样复杂的地方测试自动驾驶绝对有必要,这也是提升系统性能和可靠性,实现大规模部署的最快方式。雷锋网认为,Cruise的进展确实让人感受到,自动驾驶真的不远了。