1樓：Nofar
L2被定義為駕駛員輔助系統（ADAS）。一些系統自稱為自動駕駛 L2+，它依賴於系統。有些人會保持車道，有些人會鳴喇叭，有些人會剎車，因為系統識別前方是一堵牆。
有些人什麼也不做。
L4被定義為自動駕駛汽車，但有方向盤和踏板。如果識別正確，應該盡量避免。但直到目前為止-沒有真正的L4存在。
這就好比問乙個問題：乙個人類司機會做什麼——它會碾過它還是會避開它？
2樓：奚慶新
當前無人駕駛的開發技術來看，要確定檢測出紙箱這個無規則無定形的障礙物，其他回答也說了未經充分訓練的視覺不可能檢測出來，那麼非雷射雷達莫屬。
但風吹起來的紙箱是在運動的，運動中面向汽車的姿態/形狀大概率也是變化的，所以通過多幀關聯的方法去跟蹤測量紙箱的運動趨勢是非常困難的，現在的演算法應該是做不到的，需要能即時直接測量到紙箱的運動速度（包括翻滾時不同部分的不同速度），人類駕駛時也是通過紙箱的速度和姿態來判斷是否可以碾壓和躲避等，無人駕駛的汽車也需要這些資訊來做出正確的規劃。
3樓：天無痕
感知中視覺在沒有訓練過的情況下很難識別到紙箱，雷射雷達是可以識別到目標輪廓的，但對於紙箱類別很難識別出來，公釐波雷達一般是作為輔助感測器，如果其他感測器沒有檢測出來，雷達也很難準確識別目標（單獨的雷達可能會造成大量誤檢）。所以L2可能會識別到紙箱也可能識別不到，L4應該會識別到。處理就看決策規劃怎麼設計啦，做出橫（或/和）縱向控制都有可能。
4樓：klinsmann.v
這個不是自動駕駛級別的問題，而是感測器感知能力的問題。視覺感測器中，哆來目的視覺仿生技術是目前已知的，唯一一種可以不經過AI訓練，就能識別異形物體的影象演算法技術，只是現在還沒有前裝量產；雷射雷達在點雲密度夠大的情況下，可以測量到物體輪廓，也可以對異形物體有所探測。準確探測到目標物之後，就是路徑規劃和決策控制的問題了。
但是看都沒看到，車輛當然就不會有反應啦。
5樓：星移斗轉
這個假設有點多，要根據車速、車型（兩種技術方向的無人駕駛車輛）、紙箱大小、吹過來的角度，甚至紙箱的顏色，都有可能對自動駕駛車造成不一樣的判斷結果，按照現在高速路情況，按照時速100KM/H，如果風吹過來的紙箱正好從空中落到車前10-50公尺，而且紙箱的顏色不是過於特殊，紙箱大小合適，L2撞上去，L4會有反應但是結果也是撞
6樓：活見鬼
L4不好評判，也不去從所謂的標準來評判
家有蔚來ES8以及小鵬P7，都有NOP以及NGP，也基本代表了當前「家用級別」可上路的自動駕駛的頂級水平（L2以及L2.5甚至接近L3）（另特斯拉NOA沒體驗過），對於高速路上的雪糕筒無法做出精準有效的完全避讓，以及對於非高速路上對向來車也無法做出有效的精準識別。對於高速上飄來的紙箱以及道路的坑洞、小型不規則障礙物更無法有效識別。
這只是當前的情況而已，隨著影象識別能力以及相應的計算能力、演算法的提公升，一定可以有效解決，但需要時間，估計L4可能還是困難的。
7樓：王廣法
包含視覺方案的L2會根據空紙箱的大小，選擇直接撞過去或者減速緊急制動；如果是L4的汽車，由於感知能力足夠強，可以選擇範圍多：緩慢制動，轉向避讓，緊急制動，直接撞過去。L4其實多了側向感知和感測器冗餘，多出了橫向動作的選擇。
8樓：張攀
L2的感知系統應該很難具備紙箱的識別能力，前向公釐波雷達可能能夠提供一些回波，到效果肯定不好，目前L2攝像頭只具備車道線和車輛的識別能力，在不具備雷射雷達的情況下，L2車輛所以大概率會忽視紙箱，而直接開過去，但不排除以後通過OTA公升級，具備了紙箱這一物體的感知能力，再根據車速、距離和周邊環境採取相應的駕駛策略，比如提醒駕駛員注意、減速、制動或者變道躲避。因為幾乎不可能判斷紙箱是否是空的還是裡面是否裝有危險物品，因此保證安全是第一位。如果談到L4，肯定需要有強大和魯棒的感知系統，一般需要有雷射雷達或者超強的視覺感知能力，即使不能準確判斷障礙物的型別，至少應該能夠識別到障礙物的存在及位置，然後根據車速、距離及周邊環境，採取減速、制動或者變道的駕駛策略，保障安全，因此L4是要求能夠處理這種異常工況的，這也是L4還沒有真正大規模實現的原因，仍然有非常多的不確定性場景有待驗證及學習應對。
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