仅仅遵守交规就行吗？重新定义无人驾驶的安全性

事实上这并非是自动驾驶汽车发生的第一次车祸。其它的比如优步在亚利桑那州的车祸，特斯拉在佛罗里达州的车祸以及加利福尼亚州的几起车祸。但是最近的每一次车祸都是人类的错误引发的车祸，而不是自动驾驶汽车的责任。

在拉斯维加斯的那起车祸中，自动驾驶客车留意到前方有一辆卡车正在倒车，因此就停下来等待卡车离开。但是卡车的驾驶员并未看到自动驾驶客车，而且不停的倒车。随着卡车的接近，自动驾驶客车并未向前或者向后移动，因此卡车蹭到了它的前保险杠。

这一起车祸带来了许多问题：为什么自动驾驶汽车不鸣笛或者倒车来躲避不断接近的卡车？停车并且静止不动是最安全的方式吗？如果自动驾驶汽车是为了让道路更安全，那更大的问题在于：这些自动驾驶汽车如何做才能减少车祸？在作者的实验室中，研究人员正在研发自动驾驶汽车和客车，他们希望解决一个难以避免的问题：即使自动驾驶汽车能够按照预期在道路上行驶，但是它们身边行驶的汽车或者卡车驾驶员仍然是易于出错的人类。

涉及自动驾驶汽车的车祸有两个主要原因。第一个原因在于传感器并未探测到车辆周围发生的状况。每一种传感器都有自己的工作条件限制：GPS只能在天空晴朗的情况下工作，摄像头也需要足够的光线，雷达在雾天无法工作，雷达并没有那么准确。或许还有其它具有不同能力的传感器将肩负这些工作。我们也不清楚自动驾驶汽车的传感器需要什么样的理想设置。成本和计算机都是其中的限制因素，而且解决措施不能仅仅为它们增加越来越多的传感器。

第二个主要原因在于自动驾驶汽车遭遇到的情况是研究人员并未预料到的，比如车祸中卡车司机并未看到客车并且倒车撞到它。就像人类驾驶员一样，自动驾驶系统每秒都需要做出数百个决定。并且根据周围环境不断传递的信息进行调整。当自动驾驶汽车遭遇到程序并未设定的状况时，它通常会停车或者停到路边等待情况变化。拉斯维加斯的自动驾驶客车在车祸前认定卡车会驶离它的道路，结果反而越来越近。它或许并未设定在这种情况下进行鸣笛或者倒车，也或许没有足够的空间倒车。

设计人员和编程人员所面临的挑战在于整合所有传感器的信息来对车身周围的环境做出一种准确的陈述。然后软件将解读这些信息来帮助车辆导航和应对周围即将发生的状况。如果系统的觉察力并不足够，汽车就无法做出正确的决定。特斯拉那起车祸的主要原因就在于汽车的传感器无法区别前方是明亮的天空与还是驶过的白色大卡车。

目前自动驾驶汽车还达不到安全驾驶的要求，如果自动驾驶汽车想要满足人类减少车祸的期望。它们必须成为终极的防御型驾驶员，随时为身边其它的不安全驾驶行为作出反应。

2017年3月份发生在亚利桑那州的那起车祸就是一个例子。据媒体报道，在那场车祸中，一位驾驶员正驾驶本田CRV在坦佩市中心附近的主路上行驶。她想要穿过三条车道左转，她能够看到其中两条道路出现了拥堵而且不能移动。但是她无法看到最远那条道路的情况，当时优步汽车正在那条限速40英里每小时（约65公里每小时）的道路上以38英里每小时（约61公里每小时）的速度行驶。结果这位驾驶员左转时与优步汽车在十字路口相撞。

当优步汽车接近十字路口时，人类驾驶员或许会预料到有汽车会穿过自己的道路左转。这样人类驾驶员或许会留意到那位丰田车驾驶员的行为并且减速，或许就能够完全避免车祸。一辆自动驾驶汽车想要比人类驾驶员更安全，它就必须能够做到这一点，但是优步汽车并没有这种程序设定。

发生在坦佩的车祸和最近拉斯维加斯的车祸都是因为自动驾驶汽车无法完全了解周围情况作出正确的选择。自动驾驶汽车只能够按照它们被设定的规则运行，但是它们无法确定它们的决定就是最安全的决定。这主要是因为大多数自动驾驶汽车的测试方式决定的。测试的基本标准就是自动驾驶汽车是否能够按照规则在道路上行驶，并且遵守交通信号灯，了解当地对于变换车道的法规，而且像一个守法的驾驶员一样安全驾驶。但这些测试也并没有做到尽善尽美。

在自动驾驶汽车能够真正上路行驶之前，它们需要设定程序指令，在遇到其它车发生一些不寻常的情况时能够做出怎样的动作。比如说，当一辆卡车驶入错误的方向时，自动驾驶汽车该如何做。此时自动驾驶汽车或许会试着变道，但是也有可能刹住车并且等待情况得到改善。当然，没有人类驾驶员会这样做。人类驾驶员会做出躲避，即使是会破号道路行驶规定，比如说没有打转向灯就变道，驶上路肩甚至加速来躲避车祸等。

自动驾驶汽车必须学会了解的不仅仅是周围是什么环境还要根据情况判断环境。当一辆汽车从另一个车道从前方接近时并不意味着危险，但是在同一个车道内的时候情况就完全不一样了。汽车设计者应当根据不同的任务情况对汽车进行测试，比如说在拥堵的地方停车或者在施工地段变道等。这听起来或许像人类驾驶员进行的驾驶测试，但如果自动驾驶汽车想要和人类在道路上安全共处，这就使自动驾驶汽车应当做到的事情。