美國時間周日晚上，一名女子在亞利桑那州坦佩被Uber的一輛自動駕駛汽車撞到后身亡。你可能會有這樣的疑問：這起事故為什么會發(fā)生呢？該類汽車又是如何運作，如何察看周圍的世界的呢？

根據(jù)當?shù)鼐降穆暶?，該輛汽車事發(fā)時處于自動駕駛狀態(tài)，盡管它后面有一名安全駕駛員。

Uber是現(xiàn)在在亞利桑那州、加利福尼亞州和美國其他地區(qū)測試無人駕駛汽車的眾多公司之一。谷歌母公司Alphabet旗下的自動駕駛汽車公司W(wǎng)aymo表示，它也在菲尼克斯郊區(qū)運營自動駕駛汽車，且沒有安排安全駕駛員。周一，Uber表示，它將在坦佩、匹茲堡、多倫多和舊金山停止測試。

以下是無人駕駛汽車運作方式的簡要指南。

在設計這些車輛時，像Uber和Waymo這樣的公司首先要制作一個地方的三維地圖。他們?yōu)槠胀ǖ能囕v配備激光雷達傳感器——使用光脈沖測量距離的“光探測和測距”設備——當公司工作人員在當?shù)氐缆飞像{駛這些汽車時，這些價格不菲的設備會收集制作地圖所需的信息。

一旦地圖制作完成，汽車就可以使用它來自行導航行駛。在這么做的時候，它們會繼續(xù)使用激光雷達來追蹤周圍的環(huán)境，并將它們所看到的實況與地圖顯示的內(nèi)容進行比對。通過這種方式，汽車就可以了解到它在這個世界的位置。

激光雷達還會就附近的物體向汽車發(fā)出警告，其中包括其他汽車、行人和騎自行車的人。

激光雷達是強大的裝置，但它并非萬能的。它僅提供關于相對較近的物體的信息，這限制了汽車駕駛的速度。它的測量結果并不總是足夠清晰，因而不一定能夠分辨不同的物體。而且，當多輛自動駕駛車輛行駛在同一條道路時，它們的激光雷達信號可能會相互干擾。

即使是在激光雷達運行良好的情況下，這些公司也希望備用系統(tǒng)部署到位。所以，大多數(shù)的無人駕駛汽車還配備了各種其他的傳感器。

攝像頭，雷達和全球定位系統(tǒng)天線（這種GPS硬件告訴你的智能手機它在哪里）。

借助GPS天線，Uber和Waymo等公司在為汽車提供更多關于其所處位置的信息。借助攝像頭和雷達傳感器，它們可以收集有關附近的行人、騎車者、汽車和其他物體的額外信息。

攝像頭還能幫助識別交通燈、路牌、道路標記和其它汽車需要考慮的信號。

（圖：去年，美國交通部部長趙小蘭（右）在密歇根大學觀看無人駕駛汽車所使用的激光雷達系統(tǒng)）

這是最難的部分。篩選所有數(shù)據(jù)并做出響應，需要一個非常復雜的系統(tǒng)。

在一些情況下，工程師會編寫特定的規(guī)則來定義汽車在特定情況下應該如何應對。例如，如果Waymo汽車檢測到紅燈，按照程序設定它就會停止行駛。

但是工程師團隊可能無法為汽車可能遇到的每種情況制定相應的響應規(guī)則。所以，像Waymo和Uber這樣的公司開始依靠“機器學習”系統(tǒng)，該類系統(tǒng)能夠通過分析大量描述美國道路的數(shù)據(jù)來學習行為。

Waymo現(xiàn)在使用一個系統(tǒng)來分析大量包含在附近道路行走或奔跑的人的照片，進而識別行人。

目前還不清楚Uber的無人駕駛汽車在坦佩發(fā)生了什么事。但是，按照這些車輛的設計，如果一個系統(tǒng)出現(xiàn)故障，另一個系統(tǒng)就會開始啟動。另一方面，Uber汽車很可能同時使用了激光雷達和雷達以及攝像頭來檢測和響應附近的物體，包括行人。

自行駕駛汽車會難以復制行人與司機之間微妙的非言語交流。畢竟，自動駕駛汽車不能與人行橫道上的人進行眼神交流。

加利福尼亞大學伯克利分校教授、機器人專家肯·戈德堡（Ken Goldberg）指出，“認識到這些問題有多困難仍然很重要。那是很多人不理解的事情，僅僅因為這些是人類輕而易舉就能做到的事情。”

這些汽車被設計得能夠在夜間工作，一些傳感器在夜晚的運作表現(xiàn)跟在白天一樣出色。 一些公司甚至認為，這些汽車在夜間運行要更加容易。

但在一些情況中，這些汽車仍然表現(xiàn)掙扎。 它們在強降水天氣中運作并不出色。 它們在隧道和橋梁環(huán)境中會遇到麻煩。它們在面對繁忙的交通時也可能會遇到困難。