自動駕駛汽車最引以為豪的就是配備了很多傳感器：攝像頭、超聲波、雷達(dá)、激光雷達(dá)，以及很多叫不上名字的儀器。為什么要裝這么多傳感器？看看下面這張圖就明白了。
這張通顯示了自動駕駛領(lǐng)域所謂的“邊緣情景”——在面對非常規(guī)情景時，軟件與人的處理方式有所差異，導(dǎo)致汽車行為難以預(yù)測。在上面的例子中，基于傳統(tǒng)攝像頭數(shù)據(jù)的軟件，會把汽車后面的自行車圖片誤判為真正的騎行者。
Cognata公司的研究人員意識到了這一盲點(diǎn)，他們開發(fā)了可以測試自動駕駛算法的軟件。這樣自動駕駛公司就能不斷用“邊緣情景”考驗(yàn)軟件的處理能力，直到它們處理得當(dāng)才上路。
為了識別那些虛實(shí)難辨的圖像，很多自動駕駛汽車采用了不同類型的傳感器?！凹す饫走_(dá)無法探測玻璃，雷達(dá)主要探測金屬，攝像機(jī)則容易對圖片產(chǎn)生誤判……各種傳感器需要相互彌補(bǔ)?！盋ognata公司CEO丹尼·阿茨蒙(DannyAtsmon)解釋道。不論是在模擬情況還是現(xiàn)實(shí)情況中，軟件如果能逐漸適應(yīng)在“邊緣情況”下找到可靠的數(shù)據(jù)源，汽車就能處理更復(fù)雜的情景。
特斯拉的自動駕駛系統(tǒng)曾因?yàn)闆]能在明亮的天空背景中識別出一輛拖車而導(dǎo)致一名司機(jī)死亡。特斯拉只采用雷達(dá)、攝像頭和超聲波傳感器來為自動駕駛系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)。事故發(fā)生后，特斯拉的自動駕駛系統(tǒng)飽受質(zhì)疑。有批評者認(rèn)為，激光雷達(dá)是自動駕駛傳感器中所必不可少的。因?yàn)樵谌豕馀c強(qiáng)光條件下，激光雷達(dá)相比于雷達(dá)或超聲波，能提供更加詳盡的數(shù)據(jù)。但阿茨蒙也指出，即便是激光雷達(dá)也無法面面俱到。比如，它不能分辨紅綠燈。
對于自動駕駛汽車制造商，最安全的莫過于安裝一系列傳感器，構(gòu)建一個具有冗余度的探測系統(tǒng)。至少，騎行者會對他們表示感謝。
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