以下文章经The Conversation许可转载，The Conversation是一家报道最新研究的在线出版物。
11月初，在拉斯维加斯，一辆自动驾驶班车与一辆送货卡车相撞。 这起事件没有人受伤，也没有财产严重受损，之所以引起媒体和公众的关注，部分原因是其中一辆车是自动驾驶的——而且因为这辆班车在碰撞发生前只运行了不到一个小时。
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这不是第一起涉及自动驾驶汽车的碰撞事故。 其他碰撞事故涉及亚利桑那州的优步、佛罗里达州处于“自动驾驶”模式的特斯拉以及加利福尼亚州的其他几起事故。 但在几乎所有情况下，都是人为错误，而不是自动驾驶汽车，导致了问题。
在拉斯维加斯，自动驾驶班车注意到前方一辆卡车正在倒车，便停下来等待卡车驶离班车的路线。 但人类卡车司机没有看到班车，继续倒车。 随着卡车越来越近，班车没有移动——向前或向后——因此卡车刮擦了班车的前保险杠。
作为一名在过去十年中从事自主系统研究的研究人员，我发现这件事引发了一些问题：为什么班车不鸣喇叭，或者倒车以避开正在靠近的卡车？ 停车不动是最安全的程序吗？ 如果自动驾驶汽车要使道路更安全，更大的问题是：这些车辆应该做些什么来减少事故？ 在我的实验室里，我们正在开发自动驾驶汽车和班车。 我们希望解决潜在的安全挑战：即使自动驾驶汽车在按部就班地行驶，附近汽车和卡车的驾驶员仍然是会犯错的人类。
碰撞是如何发生的
涉及自动驾驶汽车的碰撞事故主要有两个原因。 第一个问题来源是传感器无法检测到车辆周围发生的事情。 每个传感器都有其怪癖：GPS 只有在天空晴朗时才有效； 摄像头需要在光线充足的环境下工作； 激光雷达在雾中无法工作； 雷达的精度也不是特别高。 可能没有其他具有不同功能的传感器来接管。 尚不清楚自动驾驶汽车的理想传感器组是什么——而且，由于成本和计算能力都是限制因素，解决方案不能仅仅是添加越来越多的传感器。
第二个主要问题发生在车辆遇到软件编写人员没有计划的情况时——比如卡车司机没有看到班车并倒车撞上它。 就像人类驾驶员一样，自动驾驶系统必须每秒做出数百个决定，根据来自环境的新信息进行调整。 当自动驾驶汽车遇到它没有被编程处理的情况时，它通常会停下来或靠边停车，等待情况发生变化。 拉斯维加斯的班车可能正在等待卡车驶离路线后再继续行驶——但卡车却越来越近。 班车可能没有被编程为在那种情况下鸣喇叭或倒车——或者可能没有倒车的空间。
设计师和程序员面临的挑战是将来自所有传感器的信息结合起来，以创建车辆周围空间的准确表示——计算机模型。 然后，软件可以解释该表示，以帮助车辆导航并与附近可能发生的任何事情进行交互。 如果系统的感知不够好，车辆就无法做出好的决定。 特斯拉致命碰撞事故的主要原因是汽车的传感器无法区分明亮的天空和一辆横穿汽车前方的大型白色卡车。
如果自动驾驶汽车要实现人类减少碰撞事故的期望，仅仅安全驾驶是不够的。 它们还必须成为终极防御型驾驶员，随时准备对附近其他人的不安全驾驶行为做出反应。 2017年3月在亚利桑那州坦佩发生的优步碰撞事故就是一个例子。
据媒体报道，在那次事件中，一位驾驶本田 CRV 的人士在坦佩市中心附近的主要道路上行驶。 她想左转，穿过三条迎面而来的车道。 她可以看到三条车道中的两条车道交通拥堵，无法移动。 她看不到离她最远的车道，优步汽车正在该车道上以 38 英里/小时的速度自动驾驶，该区域限速 40 英里/小时。 本田车司机左转，在优步汽车进入十字路口时撞上了它。
优步汽车中接近十字路口的人类驾驶员可能已经预料到会有汽车横穿其车道转弯。 人们可能会注意到她无法看到是否发生了这种情况并减速，或许完全避免了碰撞。 比人类更安全的自动驾驶汽车也会这样做——但优步汽车没有被编程为这样做。
改进测试
坦佩碰撞事故和最近的拉斯维加斯碰撞事故都是车辆没有充分理解情况以确定正确操作的例子。 这些车辆遵循了给定的规则，但它们没有确保它们的决定是最安全的。 这主要是因为大多数自动驾驶汽车的测试方式。
当然，基本标准是自动驾驶汽车是否可以遵守交通规则，遵守交通信号灯和标志，了解有关变道信号的当地法律，以及在其他方面像守法驾驶员一样行事。 但这仅仅是开始。
在自动驾驶汽车真正上路之前，需要对其进行编程，使其了解在其他车辆做出异常行为时应如何表现。 测试人员需要将其他车辆视为对手，并制定极端情况下的计划。 例如，如果卡车在错误的方向行驶，汽车应该怎么做？ 目前，自动驾驶汽车可能会尝试变道，但最终可能会完全停止并等待情况好转。 当然，没有人会这样做：即使这意味着违反交通规则，例如不打信号灯变道、驶入路肩甚至加速以避免碰撞，人们也会采取规避行动。
必须教会自动驾驶汽车不仅要理解周围环境是什么，还要理解上下文：如果迎面驶来的汽车在另一条车道上，则没有危险，但如果它在汽车自己的车道上，情况则完全不同。 汽车设计师应该根据车辆在执行困难任务（例如在拥挤的停车场停车或在施工区域变道）时的表现来测试车辆。 这听起来很像给人类进行驾驶考试——如果自动驾驶汽车和人类要在道路上安全共存，那么就应该这样做。
本文最初发表于 The Conversation。 阅读 原文。