什么样的自动驾驶汽车才能确保不发生交通事故
自动驾驶汽车能否避免撞人？这起Uber事故让我们反思了这一问题。Uber的自动驾驶车辆在亚利桑那州发生了一次致命的交通事故，这是自从自动驾驶技术问世以来，第一起在公共道路上造成死亡的人员事件。
事发时，Uber的自动驾驶车辆（沃尔沃XC90）正行驶在一条光线环境极差的道路上。当时有一个测试人员坐在副驾驶座位上，他没有按下刹车按钮，而是试图通过遥控系统来停止车辆，但这项功能尚未经过充分测试，因此无法有效地应对紧急情况。尽管如此，美国国家运输安全委员会前主席马克·罗森克表示，这起事故可能会成为自动驾驶技术未来发展的一个挑战，并需要解决其中的问题，以恢复公众对这种技术的信任。
对于这次事故，我们可以看到雷达和摄像头在探测和处理信息上的不足。在这个案例中，无论是顶部激光雷达还是无线电波雷达，都似乎没有及时发现并警告司机或其他系统关于前方障碍物的情况。而摄像头也未能提供足够清晰的图像以便识别出横穿马路的人类形象。
目前市场上的传感器包括激光雷达、毫米波雷达以及多种类型的摄像头。激光雷达能够提供高精度、高分辨率但成本较高；而毫米波雷达则更适合于雨雪天气中的工作，但其探测范围有限；摄像头则主要用于近距离检测，特别是在低照明条件下，其效果受到限制。
特斯拉使用的是混合搭配方案，其中以摄像头为主，同时配备了毫米波雷达。这种方案虽然成本较低，但缺乏远距离探测能力，在弱光环境下的性能也受限。而百度则选择了以雷达到主，加上了Velodyne激光雷達，使得它能够在暗夜等恶劣条件下行驶，但同时也带来了相对较高的成本。
综上所述，对于如何构建最合理、安全可靠的大型城市路网中的自动化交通系统，我们需要根据不同的应用场景选择最适合的地面传感器配置。此外，还需要考虑到不同时间段和天气条件下的实际需求，以及如何确保这些系统能够即使在不良天气或恶劣环境中仍然正常运行。此外，还需进一步研究如何提高这些传感器之间协作效率，以实现更加全面的视野覆盖。这将是一个长期且复杂的问题，但是随着时间推移，它们将逐渐被解决，从而让我们一步步走向更加安全、可靠、智能化的地面交通未来。
