尽管今天的机器非常精密，但它们仍然无法像经验丰富的人类驾驶员那样在拥挤的城市街道上驾驶汽车。但是，国防高级研究计划局 (DARPA) 正在努力改变这种情况，目的是将自动机器人地面车辆送上战场，以疏散受伤士兵、收集侦察情报并执行其他危险任务。
本周末，美国国防部的中央研发部门 DARPA 将举办其 2007 年 DARPA 城市挑战赛的最后一轮比赛，这将使其更接近该目标，该比赛测试实验性无人汽车的驾驶能力。该机构已将参赛队伍从 89 支减少到 11 支由汽车爱好者、科学家和学生组成的队伍，他们将在加利福尼亚州维克多维尔的前乔治空军基地测试他们的自主创造。获胜者将赢得 200 万美元，获得第二名和第三名的队伍将分别获得 100 万美元和 50 万美元。
与 2004 年和 2005 年在莫哈韦沙漠举行的DARPA 大挑战赛不同，今年的比赛测试的是车辆（必须完全依靠其自身的传感器、全球定位系统和计算机系统运行）是否能够应对城市居民每天面临的驾驶条件，例如变换车道、并入快速行驶的道路以及穿过繁忙的十字路口。（幸运的是，他们不必与戴着 iPod 的行人、打电话的司机或难以预测的出租车司机打交道。）
关于支持科学新闻
如果您喜欢这篇文章，请考虑订阅我们的获奖新闻，以支持我们的新闻事业 订阅。通过购买订阅，您将帮助确保有关塑造当今世界的发现和想法的具有影响力的故事的未来。
六年前，国会通过了一项法案，规定：“武装部队的目标是实现无人遥控技术的部署，以便到 2015 年，三分之一的作战地面车辆是无人的”，目的是有一天将“枯燥、肮脏或危险”的任务交给机器。
首届大挑战赛于 2004 年 3 月举行，赛程为 142 英里（228.5 公里）的沙漠赛道。有 15 辆自动驾驶地面车辆参赛，但没有一辆到达终点线。第二年，有四辆自动驾驶车辆在规定的 10 小时内成功完成了 132 英里（212 公里）的沙漠路线。那一年，配备了六台运行定制人工智能软件的英特尔奔腾 M 处理器的无线笔记本电脑的改装斯坦福大学大众途锐 R5 “斯坦利”赢得了 200 万美元的最高奖金。
DARPA 公共信息官员简·沃克表示，尽管最初没有完成比赛者（更不用说去年 DARPA 重新调整赛事时没有比赛），但该机构对军方走上正轨感到满意。但是，自动驾驶车辆必须能够穿过各种地形（从城市到沙漠，再到丛林和山区），才能满足军事需求。“今年比赛的最大不同之处，”沃克说，“是他们必须能够对动态的、不可预测的环境做出反应。”
尽管小说和电影中虚构的机器人有惊人的表现（谁会忘记终结者在方向盘后的技能？），但人工智能可能无法胜任分析不断变化的条件和其他驾驶要求的复杂任务。“技术中真正有趣的挑战是制造出能做人们所做的事情的机器，这样你就可以将[这些机器]放入深海或外太空，”加州理工学院工程与应用科学系的控制和动力系统教授理查德·默里说。默里的加州理工学院团队带着一辆 2004 年的福特 E-350 面包车“爱丽丝”参加了 DARPA 比赛，其人工智能由 80 名本科生和研究生、博士后候选人、教员以及来自美国宇航局喷气推进实验室的工程师共同努力创建，该实验室位于加利福尼亚州帕萨迪纳。
唉，尽管早期取得了一些成功，“爱丽丝”未能晋级本周末的决赛。“爱丽丝”配备了八个摄像头、两个雷达设备和八个通过发射红外脉冲来测量距离的激光测距仪，但在十字路口停车和启动以及并入车流方面，未能让 DARPA 满意。有一次，“爱丽丝”在一个十字路口停了下来，在道路畅通时前进，但又慢了下来，因为它错误地认为混凝土护栏是障碍物。“我们会停下来，不走，然后被按喇叭，”默里说。“爱丽丝”有时也无法识别道路上的标线，标线指示她在十字路口停车，要么停车太晚，要么根本不停车。（尽管这可能足以让她在纽约市找到一份出租车工作。）
此后，“爱丽丝”已被运回帕萨迪纳，以便默里和他的团队可以研究她计算机的数据日志，并更好地了解她的行为。该面包车包含大约十几台运行开源 Linux 操作系统的计算机，以及许多开源软件应用程序，这些应用程序旨在处理摄像头、雷达和激光测距仪收集的信息。学生们计划继续使用“爱丽丝”来测试他们对自动驾驶车辆的研究。
“驾驶是人类[可以]做得很好的一个很好的例子，它需要同时考虑许多问题，例如踩踏板、转动方向盘和观察道路，同时还要考虑你要去哪里，”默里说。“DARPA 挑战赛确实推动了该领域的技术发展水平。” DARPA 希望人工智能能够衡量情况并根据其收集的信息做出明智的决定。“现在，我们有人在做这件事，”他说，“因为我们不知道如何让机器做这件事。”