自動駕駛汽車最引以為豪的就是配備了很多傳感器：攝像頭盒粮、超聲波逆日、雷達嵌巷、激光雷達，以及很多叫不上名字的儀器芭贬。為什么要裝這么多傳感器恋都？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)情景時坚呜，軟件與人的處理方式有所差異程伞，導(dǎo)致汽車行為難以預(yù)測。在上面的例子中闸虹，基于傳統(tǒng)攝像頭數(shù)據(jù)的軟件暴既，會把汽車后面的自行車圖片誤判為真正的騎行者辽察。

Cognata公司的研究人員意識到了這一盲點，他們開發(fā)了可以測試自動駕駛算法的軟件磁饮。這樣自動駕駛公司就能不斷用“邊緣情景”考驗軟件的處理能力腰步，直到它們處理得當(dāng)才上路。

為了識別那些虛實難辨的圖像疾练，很多自動駕駛汽車采用了不同類型的傳感器茁只。“激光雷達無法探測玻璃缔莲，雷達主要探測金屬哥纫，攝像機則容易對圖片產(chǎn)生誤判……各種傳感器需要相互彌補〕兆啵”Cognata公司CEO丹尼·阿茨蒙(Danny Atsmon)解釋道蛀骇。不論是在模擬情況還是現(xiàn)實情況中，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)源读拆，汽車就能處理更復(fù)雜的情景擅憔。

特斯拉的自動駕駛系統(tǒng)曾因為沒能在明亮的天空背景中識別出一輛拖車而導(dǎo)致一名司機死亡。特斯拉只采用雷達檐晕、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)暑诸。事故發(fā)生后，特斯拉的自動駕駛系統(tǒng)飽受質(zhì)疑辟灰。有批評者認為个榕，激光雷達是自動駕駛傳感器中所必不可少的。因為在弱光與強光條件下芥喇，激光雷達相比于雷達或超聲波西采，能提供更加詳盡的數(shù)據(jù)。但阿茨蒙也指出继控，即便是激光雷達也無法面面俱到眠便。比如，它不能分辨紅綠燈况饥。

對于自動駕駛汽車制造商其便，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)荸冒。至少母卵，騎行者會對他們表示感謝。

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