摘要：無人駕駛技術的日趨成熟讓廣大車迷們一頓狂喜。據路透社2月10日報道，美國監管部門承認谷歌無人駕駛車可被視為司機，這一決策被廣泛認為是無人駕駛的重要里程碑。然而，倘若你因此受到鼓舞，開始設想起上車只要系好安全帶并發出指令便可到達目的地的美好生活，只怕短期內是要失望了。即便是測試里程已累積達100萬英里的谷歌無人駕駛車，想要順利通過考試拿到駕照，恐怕也得查查天氣預報，挑個好天氣才行。

　　因為，風雪天，無人駕駛車這位新晉“司機”會罷工！

　　暴風雪天讓無人車“失明”

　　無人駕駛機車技術的發展可謂日新月異，然而現如今它卻遭遇大自然的挑戰：風雪天。據2月12日美國彭博社報道稱，近日沃爾沃無人駕駛汽車測試遇到了風雪天氣的考驗。

　　沃爾沃汽車公司無人駕駛汽車項目總監Marcus Rothoff表示：“要想克服這樣的惡劣天氣真的是十分困難。路面有冰我們倒是可以克服，但一旦下起雪來，特別是面對前車揚起的雪霧時，無人駕駛汽車傳感器很可能失靈。”

　　事實上，在攻克風雪天氣難關的道路上，不少車企前赴后繼。據Google在去年12月發布的無人車報告，Google無人車也在測試惡劣天氣的影響，但遇到暴雨時，無人車還是會自動停在路邊等待路況好轉。

　　從2005年開始研究無人駕駛技術的福特汽車今年1月份啟動無人車冰雪天氣測試。工作于福特的密歇根大學副教授Ryan Eustice指出，無人駕駛技術“幾乎已被解決”是媒體和公眾夸大的宣傳和理解，而一輛能適應各種路面、各種天氣與狀況的無人駕駛汽車仍然是理想中的目標。

　　風雪天咋就蒙住無人車的“眼”

　　即便對于人類來說，冰雪天氣駕駛汽車也是一種挑戰，而風雪天對于無人駕駛技術造成的影響更甚。“其原因主要在于無人車與人類駕駛員的環境感知差異。”在機器人環境感知領域深耕多年的浙江大學控制科學與工程學院機器人實驗室副教授劉勇說。

　　劉勇解釋說，人類駕駛時通過雙眼識別可通行區域及物體，而天氣變化對人類視覺體系和認知系統的影響較小。與人類不同的是，在無人駕駛技術中，汽車自主行駛需要的不僅僅是視覺系統，它還需要構造出一個三維地圖來實時判斷自身位置并規劃路徑至目的地。

　　無人駕駛系統往往包含多個傳感器，其中廣泛被用于構造三維地圖的是激光雷達，是無人駕駛系統的核心元件。在冰雪天氣，道路因結冰或積雪而導致反射特性發生變化，導致激光雷達的效果受到一定影響，從而影響到三維地圖的構建，也就導致了無人車的“位置暈眩”。

　　另外，除了感知三維環境，無人車也需要視覺傳感器對車道線以及道路標志等信息進行識別，從而實現障礙避讓并按規章行駛。冰雪天氣對于道路標示檢測也是一個很大的挑戰，例如車道線和道路標志會被大雪局部覆蓋，而車輛及道路兩邊的房子則會因為冰雪的覆蓋而導致識別難度增大。

　　掃除無人駕駛路上的“暴風雪”

　　劉勇分析，想要讓無人車在冰雪天氣也能順利行駛，需要從穩定三維地圖構建與可靠道路標志識別等方面考慮。

　　對于前者而言，期望在硬件上研發出對雨雪等惡劣天氣更加適應的傳感器，不論道路是大雪覆蓋還是大雨滂沱，都能進行穩定的檢測。從算法層面對良好天氣下構造的精準地圖加以利用，在冰雪天氣結合已有的地圖完成順利的感知與規劃也很重要。

　　而對于后者，劉勇認為，不同天氣和季節下的穩定識別問題是計算機視覺的一個重要問題，通過構造各種天氣和季節下的數據集，利用近年來取得眾多成果的深度學習算法進行訓練，實現接近于人類的可靠識別是可期的。

　　據了解，為了解決攝像頭、激光傳感器的視野問題，Google 給車頂上的激光傳感器加上了“雨刮器”，來保證不被雨水遮住視野，傳感器發現下雨后，它還得教會汽車能透過雨滴和寒冷時冷凝的廢氣煙看清東西，繼續準確地偵測物體。

　　“我們希望讓無人車在絕大多數天氣都能行駛。”福特的無人車技術負責人Jim McBride這樣說道，因此模擬真實世界顯得如此重要：“在技術更新之前，無人車還需要走很長的路，將現有的技術都暴露在環境中，在這個過程完善并學著調整。”