究竟是什么使得無(wú)人駕駛汽車(chē)在雨中的行駛變得如此困難

當(dāng)你觀看一個(gè)自動(dòng)駕駛汽車(chē)行駛的視頻時(shí)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)它并沒(méi)有在下雨的情況下這樣做。道路往往是干燥的，天空中沒(méi)有雨云。因?yàn)槟壳按蟛糠肿詣?dòng)駕駛汽車(chē)還不能在雨中駕駛。

根據(jù)美國(guó)國(guó)家公路交通安全管理局（NHTSA）的數(shù)據(jù)，在美國(guó)，在雨天發(fā)生的交通事故幾乎占到所有由天氣引發(fā)的交通事故的近一半（約46%）。的確，下雨會(huì)給駕駛帶來(lái)更多的困難。然而，目前，大部分自動(dòng)駕駛汽車(chē)還不能在雨中駕駛。

當(dāng)你觀看一個(gè)自動(dòng)駕駛汽車(chē)行駛的視頻時(shí)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)它并沒(méi)有在下雨的情況下這樣做。道路往往是干燥的，天空中沒(méi)有雨云?？紤]到在今年的大部分時(shí)間里，全國(guó)大部分地區(qū)都有雨水出現(xiàn)，我們肯定需要可以在雨中正常行駛的自動(dòng)駕駛汽車(chē)。

在自動(dòng)駕駛理論控制研究所（Cybernetic Self-Driving Car Institute），我們正在致力于提升人工智能的能力，使無(wú)人駕駛汽車(chē)能夠在雨天正常行駛。

對(duì)于L5級(jí)自動(dòng)駕駛汽車(chē)，也就是駕駛水平能與人類(lèi)相當(dāng)?shù)淖詣?dòng)駕駛汽車(chē)，我們希望人工智能能夠根據(jù)雨天的情況自動(dòng)駕駛汽車(chē)。對(duì)于4級(jí)自動(dòng)駕駛汽車(chē)來(lái)說(shuō)，人工智能并不一定能夠使汽車(chē)在雨中行駛，或者至少可以嘗試在雨中行駛，如果它在某種程度上達(dá)到了無(wú)法繼續(xù)行駛的地步，它將把控制權(quán)交給汽車(chē)上的一名人類(lèi)司機(jī)。

這種移交可能是危險(xiǎn)的，因?yàn)樽詣?dòng)駕駛汽車(chē)可能已經(jīng)陷入了一場(chǎng)真正糟糕的大雨中，而且可能打滑并失去控制。簡(jiǎn)單地把控制權(quán)交給人類(lèi)司機(jī)并不一定能解決所有問(wèn)題。人類(lèi)可能沒(méi)有足夠的時(shí)間來(lái)處理這種情況，或者可能沒(méi)有任何辦法來(lái)擺脫這個(gè)困境。

究竟是什么使得無(wú)人駕駛汽車(chē)在雨中的行駛變得如此困難？

讓我們考慮一下與雨中駕駛相關(guān)的各個(gè)方面。

路面

被雨水打濕的路面會(huì)變得很滑，這意味著汽車(chē)輪胎的抓地力會(huì)減弱。人工智能需要能夠意識(shí)到道路是濕的，并決定如何平穩(wěn)地轉(zhuǎn)彎，或者如何最好地從靜止?fàn)顟B(tài)繼續(xù)移動(dòng)，等等。如果人工智能試圖像在干燥的表面那樣加速，那么輪子將會(huì)旋轉(zhuǎn)，或者汽車(chē)會(huì)打滑，所有這些都會(huì)導(dǎo)致自動(dòng)駕駛汽車(chē)及其乘坐者（以及其他車(chē)輛、行人等）陷入危險(xiǎn)處境。

水上滑行

我相信你們都記得在你們的高中駕駛課堂上，老師提醒你們?cè)谒匣袝r(shí)要小心。這描述的是輪胎和道路之間有一層水時(shí)的情況。因此，你相當(dāng)于在水面上駕駛，輪胎并不直接接觸地面。當(dāng)這種情況發(fā)生時(shí)，你對(duì)汽車(chē)的控制就大大降低了。我們的人工智能已經(jīng)為這種情況做好了準(zhǔn)備，一旦它探測(cè)到正在進(jìn)行的水上滑行，它就會(huì)啟用水上滑行模式，包括減速，在滑行的情況下轉(zhuǎn)彎，避免急剎車(chē)等。人工智能還必須知道汽車(chē)的附近有什么，以及在不撞到別人或其他物體的情況下，它需要多少空間才能控制自動(dòng)駕駛汽車(chē)。

積水

自動(dòng)駕駛汽車(chē)上裝有傳感器，它們能夠觀察道路，并掃描積水。正如你所知道的，水坑中四處濺起的水花雖然有趣，但當(dāng)中可能會(huì)隱藏有坑洞，它會(huì)損壞汽車(chē)，使駕駛陷入混亂。檢測(cè)積水比想象中還要難，因?yàn)椴粌H要確定水的位置，還要測(cè)量水的深度。人工智能還需要考慮一些選擇，比如避免積水時(shí)，它可以選擇變換車(chē)道，或者采取安全措施，避免進(jìn)入“護(hù)城河”。

保持在路中間或最高處行駛

在下雨的時(shí)候，人工智能會(huì)試圖將自動(dòng)駕駛汽車(chē)保持在道路的最高處或中間的位置。這是由于大部分的道路都是被設(shè)計(jì)成有一定弧度的，這能夠使得水更容易從道路上流走。你經(jīng)常在路邊看到很多深水，部分原因是水會(huì)隨重力流到這個(gè)位置。如果可行的話，人工智能會(huì)試圖讓自動(dòng)駕駛汽車(chē)遠(yuǎn)離路邊。但這并不是一個(gè)硬性規(guī)定，因?yàn)樵诙鄶?shù)情形下，路的一邊是更安全的選擇，因此這是依情況而定的。

雨中駕駛模式

在雨中駕駛時(shí)，如果可行的話，人工智能會(huì)試圖比正常情況下慢一些。一般的經(jīng)驗(yàn)法則是速度應(yīng)該在正常速度的基礎(chǔ)上減少大約三分之一，比如如果在路上的正常速度是每小時(shí)55英里，那么在下雨時(shí)以每小時(shí)40英里的速度為目標(biāo)會(huì)比較安全。同樣地，汽車(chē)之間的距離應(yīng)該比正常情況下增大，允許至少三分之一的額外距離或反應(yīng)時(shí)間。人工智能還需要確保汽車(chē)前燈的開(kāi)啟，這不僅能協(xié)助自動(dòng)駕駛汽車(chē)傳感器的工作，還能提醒其他司機(jī)和行人注意無(wú)人駕駛汽車(chē)的存在。

針對(duì)雨天的準(zhǔn)備措施

當(dāng)有人想要讓自動(dòng)駕駛汽車(chē)在雨中行駛時(shí)，人工智能需要確定自動(dòng)駕駛汽車(chē)是否已經(jīng)做好與雨天相關(guān)的駕駛準(zhǔn)備。確定汽車(chē)是否準(zhǔn)備就緒的方式之一就是檢測(cè)輪胎壓力。對(duì)于未來(lái)的汽車(chē)來(lái)說(shuō)，將會(huì)有一種方法來(lái)檢測(cè)輪胎的胎面數(shù)量（在雨中，一個(gè)裸露的胎面會(huì)很糟糕）。人工智能還可以通過(guò)傳感器的診斷來(lái)確定它們是否在工作，還可以觀察它們是否被雨遮擋住了。順便說(shuō)一句，你可能會(huì)發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)在有一些公司正在制造特殊的雨刷，或者用其他方法，試圖讓自動(dòng)駕駛汽車(chē)上的傳感器不受雨、灰塵、泥土、雪等的影響。

駕駛路線

在特殊天氣條件下，自動(dòng)駕駛汽車(chē)的人工智能需要仔細(xì)考慮自動(dòng)駕駛汽車(chē)的行駛路線。由于下雨，通常會(huì)有其他的路線能夠避免進(jìn)入被淹的地區(qū)。因此，正常的最小距離或最快的路線可能不再可行。我曾多次遇到這種情況，在雨天，我按照正常的路線走，卻發(fā)現(xiàn)這條低低的路似乎馬上就被水淹了，我不得不回頭去尋找另一條路，所有這些都比我從另一種方式出發(fā)的路要長(zhǎng)得多。

車(chē)輛控制

人工智能需要意識(shí)到并能夠使用汽車(chē)上的其他自動(dòng)化，例如牽引力控制系統(tǒng)，防滑功能，以及防抱死制動(dòng)系統(tǒng)（ABS）。這些功能在所有汽車(chē)上都有配備，包括自動(dòng)駕駛汽車(chē)。這些功能被人類(lèi)司機(jī)使用，同樣地，人工智能也需要知道如何駕駛汽車(chē)并使用這些功能。一些人認(rèn)為這些功能將會(huì)嵌入人工智能中，但現(xiàn)在還不太可能出現(xiàn)這種情況。相反，這些功能還是會(huì)像傳統(tǒng)汽車(chē)那樣，而驅(qū)動(dòng)汽車(chē)的是人工智能，因此它可以決定是否需要在駕駛?cè)蝿?wù)中使用這些功能。

傳感器

關(guān)于無(wú)人駕駛汽車(chē)，也許人們最關(guān)心的問(wèn)題之一就是傳感器。傳感器在下雨天還能正常使用嗎？

我們都知道，下雨的時(shí)候，相機(jī)就無(wú)法正常使用了。由于雨水附著，鏡頭會(huì)變得模糊不清，圖像可能會(huì)被扭曲，所以就不一定能收集到正常情況下所收集到的所有圖像。的確，正如前面提到的，現(xiàn)在有一些第三方公司正在推出專(zhuān)門(mén)的產(chǎn)品來(lái)幫助保持相機(jī)鏡頭的清晰。這包括微型雨刷器等創(chuàng)新技術(shù)，采用某種加熱技術(shù)，去除相機(jī)上的水珠。

不管你為了保持鏡頭清晰做了什么，相機(jī)還是有可能會(huì)因?yàn)橄掠晔艿接绊?。正因?yàn)槿绱耍斯ぶ悄苄枰幚砟切┎糠植磺逦虺霈F(xiàn)其他、問(wèn)題的圖像。此外，人工智能可能還需要在雨中更多地依靠其他感官設(shè)備，而不太可能只使用攝像頭。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被訓(xùn)練并用于處理圖像，它也被訓(xùn)練來(lái)處理與降雨相關(guān)的圖像（一些數(shù)據(jù)集沒(méi)有降雨相關(guān)的圖像，因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無(wú)法在這些圖像中尋找特征），這一點(diǎn)非常重要。

激光雷達(dá)（LIDAR）是一種類(lèi)似雷達(dá)的激光，它通常是大多數(shù)自動(dòng)駕駛汽車(chē)上的一個(gè)關(guān)鍵傳感器件。關(guān)于降雨對(duì)激光雷達(dá)的影響，有很多研究。一方面，你可能會(huì)認(rèn)為發(fā)射激光的東西會(huì)在雨中遇到困難。雨滴是很小的，但可以非常有效的反射，因此可能會(huì)造成錯(cuò)誤的讀數(shù)。

研究表明，有很多方法可以解決這個(gè)問(wèn)題。

例如，從統(tǒng)計(jì)上看，雨滴不應(yīng)該在同一點(diǎn)上存在很長(zhǎng)時(shí)間，因?yàn)樗谙侣洌虼巳绻す饫走_(dá)發(fā)現(xiàn)了一些出現(xiàn)并很快消失的東西，那么在這種情況下，它就能識(shí)別出那是雨滴。

同時(shí)，雨滴傾向于將信號(hào)轉(zhuǎn)移到地面上，因此通過(guò)觀察地平面，我們就能知道雨對(duì)信號(hào)的作用?？偟膩?lái)說(shuō)，研究似乎表明，隨著降雨的增加，激光雷達(dá)的強(qiáng)度會(huì)降低。無(wú)論如何，在下雨的時(shí)候，肯定有一些問(wèn)題需要解決，而激光雷達(dá)的進(jìn)一步發(fā)展將需要提高其在雨中的性能（包括確保發(fā)射極表面不會(huì)被水滴所遮擋）。

其他汽車(chē)中的人類(lèi)司機(jī)

我們不要忘記，自動(dòng)駕駛汽車(chē)將會(huì)和人類(lèi)駕駛的汽車(chē)一樣在同一個(gè)地方行駛。我知道有些人相信烏托邦，即世界上只有自動(dòng)駕駛汽車(chē)，但這在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)都是不可能實(shí)現(xiàn)的。所以，人工智能需要意識(shí)到，道路上的其他車(chē)輛在某些情況下是由其他人工智能驅(qū)動(dòng)的，而在某些情況下是由人工駕駛的。人工智能需要警惕那些超速行駛或過(guò)慢行駛的司機(jī)，以及司機(jī)突然轉(zhuǎn)向避開(kāi)水坑，以及在雨中駕駛時(shí)做最瘋狂的事情的司機(jī)。

實(shí)地駕駛

降雨時(shí)，自動(dòng)駕駛汽車(chē)的人工智能將試圖避免被其他車(chē)輛所影響。換句話說(shuō)，在高速公路上，在自動(dòng)駕駛汽車(chē)的前、后、左、右，以及周?chē)?，都有很多?chē)輛，這意味著人工智能在雨中幾乎沒(méi)有選擇的余地。它需要盡可能多的保留選擇權(quán)，這需要一些非常好的駕駛技巧。在雨中變換車(chē)道會(huì)更加困難，需要更仔細(xì)的行動(dòng)。此時(shí)不建議在卡車(chē)后面行駛，因?yàn)榭ㄜ?chē)會(huì)從道路上帶起大量的積水。