1樓：廈門鉛筆頭資訊科技有限公司
熱衷於造車的科技巨頭以及全球主流汽車廠商在一件事情上達成了共識，那就是自動駕駛將在未來幾年改變人類的出行方式。
越來越多的人相信自動駕駛很快就將從夢想變成現實，多半是因為造車企業接連不斷的鼓吹和暗示。畢竟，只有說服人們相信某種趨勢才能讓人們自然接受「趨勢的產物」。
自動駕駛技術目前進展到什麼階段？相信這是很多人關心的乙個問題。正如我們所看到的，該領域傑出代表特斯拉的自動輔助駕駛系統已經具備足夠的自動駕駛能力，但由於駕駛者對該系統的足夠信任仍然不可避免地發生了多起致命車禍。
除特斯拉外，部分車輛也開始具備在城市道路和高速公路上自動輔助駕駛的能力，而更多的所謂自動駕駛汽車目前仍然處於路測階段。
以安全性著稱的沃爾沃目前已為旗下新上市車型配備了自動輔助駕駛系統，但當你在試駕時使用該功能時，身邊的工作人員會提醒你這一功能目前只能在道路標線清晰的城市道路和高速公路上使用。因為系統需要通過識別地面標線來保證車輛不會偏離車道，以及自動完成轉彎等操作。而一旦到了標線模糊或是由於雨雪天氣標線被覆蓋的路面上，該系統就失去了用武之地。
糟糕的路面狀況對於自動駕駛汽車來講是乙個無法迴避的問題，兩年前特斯拉CEO埃隆·馬斯克就曾公開抱怨道路標線褪色的問題簡直讓其抓狂。由於美國不少地方道路交通標誌和標線模糊不清，無人駕駛汽車無法識別，讓許多汽車製造商頗感頭疼，為此只能通過投入更大成本研發出更加精準的感測器和導航地圖。
除了道路本身之外，一些極端天氣導致的路面狀況變差目前也是乙個尚未解決的難題。當然自動駕駛汽車企業已經考慮到這些因素，並開始為此尋找技術解決方案。谷歌曾嘗試通過為車頂感測器裝置加裝類似擋風玻璃和雨刮器的結構，來避免雨、霧等天氣狀況降低感測器的探測靈敏度。
福特汽車也曾在被積雪覆蓋的路面上測試自動駕駛系統，通過高精度的3D地圖來完成自動駕駛。
即便如此，考慮到天氣導致的路面濕滑等狀況，自動駕駛系統與車輛穩定系統、剎車系統等安全系統的協同作業，也是乙個需要花費大量時間的研究專案。比如，車輛如何判斷路面的濕滑程度並以此來與前車保持相應的安全距離？
各種感測器和雷射雷達裝置的應用讓自動駕駛汽車變得愈發智慧型，但與此同時道路狀況卻沒有得到相應的改善，這好比將乙個現代人放入原始部落一樣，任誰都會感到無所適從。好在一些科技公司和城市交通部門已經意識到道路這一實現自動駕駛的關鍵因素。比如中國上海的交通部門已經開始研發全國首套新型道路標誌標線系統，以滿足未來自動駕駛汽車的出行條件。
對道路這一基礎設定的智慧型化改造當然是個值得稱讚的嘗試，但同時很顯然這也將是個龐大的系統工程。這意味著我們距離自動駕駛汽車的真正普及依然有很遠的距離。
2樓：Meridian
得區分場景，如果是類似於草原上的土路這樣比較簡單的半結構化道路，其自動駕駛感知和決策控制的難度就比在坡度起伏更大的林間小道低很多。如果是連道路都沒有的戈壁荒野礫石地帶，自動駕駛難度更大。至於火星車，美國好奇號能在地勢比較平緩的對於火星車而言是安全的地段採用自動駕駛模式（真.
無人駕駛）。
3樓：
不規則。。
要是你覺得是路，但AI覺得不是路；
或者你覺得不是路，AI覺得是路怎麼辦？
所以最佳方式還是把不規則的路改規則啦。。。
4樓：半閒居士
「不規則道路」其實改成「非結構化道路」比較好。結構化道路就是城區常見的大馬路：
大馬路有一些共有的資訊：
有道路和車道的概念，車道有行駛方向和速度資訊，車道在路口匯合；
有常見的道路元素比如紅綠燈和標誌牌；
普遍來說GPS比較好。
這些資訊對自動駕駛來說很有幫助，比如說：
規劃的老哥會用基於車道的規劃演算法，不會給你規劃一條原地轉身180度反向漂移的路線；
感知的老哥過路口要看各種奇葩紅綠燈還可能是壞的；
地圖的老哥要叫人標註道路屬性，標註團隊日常加班；
定位的老哥大部分時候用RTK就能開車非常開心，用雷射的時候也有很多樹給他匹配；
（妹子？不存在的）
這套東西是大部分自動駕駛的標配，所以你能看到很多上馬路的無人車。但是除了（很難落地的）乘用車之外，還有很多車要行駛在非結構化道路上（巴士、礦車、機械人）。問題裡提到的是比較極端的，實際當中主要考慮的是一些類結構化道路的場景：
小區、碼頭這種可以當成簡單的雙車道場景，基本上不需要改東西就可以跑；
3D道路比如立交橋和高架，規劃會不太一樣，標註更困難；
車道概念不明確的，比如廣場、機場之類的，需要改規劃，或者人工畫虛擬車道；
弱GPS的，比如樹林茂盛的公園、中關村，建圖比較難，閉環不好做，定位初始化一堆坑；
室內的，特別是多層的，問問規劃怎麼幫你導航到樓上去，另外圖也不好建，層之間對不上；
某些可能撞台階/掉下懸崖的場景，需要感知配合控制去防撞防跌落，有對應感測器倒不難。
至於草原沙漠什麼的，總之我是沒去過，可以問問去過的人……
整體而言，非結構化道路裡規劃要變，但不一定變得更難；感知整體變得更簡單，要感知的東西變少了；定位和建圖會更複雜一些。個人工作原因接觸的非結構化道路更多一些，覺得建圖這端事情難做一些。
5樓：兔子飛飛飛飛飛
只有一條路。
很簡單，讓車變得和人一樣聰明（人工智慧）並駕駛經驗豐富（資料庫）。
（是不是聽著很像馬琳跟人講你只要球一直上岸就能打過張繼科？）（真特麼一點也不簡單）。
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