無人駕駛汽車最新消息 無人駕駛汽車如何徹底解決城市交通擁堵難題

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如果不是玩家“挑事”，AI控制的NPC車輛根本不會造成擁堵、事故等問題。

這款來自2013年的3A大作，似乎在游戲細節中為我們描繪了一幅未來無擁堵、無事故自動駕駛技術的藍圖。——用AI代替人。

那么，如果從游戲中推導，在現實世界中，高度自動化的無人駕駛技術真的能創造出一種真實的理想城市交通方式嗎？

今天我們就一起“走向未來”，看看未來的自動駕駛和智能交通可能是什么樣子。

首先我們要搞清楚擁堵和事故是怎么造成的。當我們想解決一個問題的時候，首先要搞清楚它是如何產生的。

針對道路交通中的擁堵問題，主要有三個原因：人、基礎設施和事故。

人為原因是很多司機因為分心或玩手機，在紅綠燈路口起步慢，喜歡在環路或高速公路上以“龜速”占據最左邊的車道，或者無故頻繁剎車，導致后方車輛擠壓造成“鬼塞車”問題。

在“人類駕駛時代”，這個問題基本無解，因為司機的差異始終存在。

基建原因在于道路建設不合理。

比如一條高速公路有四條車道，但是高速公路結束后，四條車道合并成三條甚至兩條。這時候如果遇到一些擅長在高峰時段插隊的“聰明人”，前面分分鐘就給你堵上了。

當然，基礎設施的問題可以通過擴建或分流等措施來解決。

至于事故導致擁堵的問題，不用多說，相信大家都遇到過。

但是你知道事故是怎么發生的嗎？

其實除了司機的操作失誤，還有汽車機械故障、路況不好或者天氣條件不好等各種客觀原因。

乍一看，要解決人、基礎設施、自然環境造成的擁堵、事故等問題，似乎是一件很麻煩的事情，在目前的發展形勢下幾乎不可能做到。

那么，在高度自動化的無人駕駛環境下，有可能嗎？

答案是肯定的！

但在此之前，我可能要給大家潑一盆冷水，因為真正無交通、無事故的自動駕駛技術，很可能不會出現在我們今天所熟悉的汽車上。

目前智能輔助駕駛技術離真正的無人駕駛還很遠。目前很多車企都推出了所謂的“高級智能駕駛技術”。

擁堵輔助，高速導航都有。

事實上，歸根結底，這些L2、L2或L3智能駕駛技術的核心目的是減輕車輛駕駛員的工作強度，而不是改善道路狀況的健康狀況。

舉個例子：我上班最討厭跟在一些智能電動車后面。

為什么？

因為他們喜歡開啟智能輔助駕駛功能，自動停車，自動跟車啟動.

紅綠燈跟車時，這些車往往在前車啟動很長時間后才慢慢蠕動，大大降低了整個紅綠燈路口的通信效率。

比如按照正常的人工駕駛效率，一分鐘可以通過20輛車。然后在這些自動跟車系統的幫助下，智能車司機的操作確實很方便，但是一分鐘的通行效率降低到15輛左右。

除了擁堵，現在的智能輔助駕駛系統也可能造成事故。

相信大家都在smart車型上看到過智能輔助駕駛系統引發事故的新聞。有些車因為認不出錐形桶，一頭扎進了施工區。有的車因為認不出異形車或者停在路中間的車而被綁.

從這個角度來看，目前的智能駕駛輔助技術不僅不能緩解道路擁堵和事故的問題，甚至可能有所幫助。

所以車企要真正解決這些問題還有很長的路要走。

或者這么說吧，單靠車輛自身的感知系統是無法詳細采集道路的所有細節的。

而且在處理邏輯上，我們經常會遇到一些倫理問題，比如前面的碰撞是不可避免的，撞進去是“傷害自己”還是“傷害無辜”？

因此，要想真正解決道路擁堵和事故等問題，不僅需要車輛成熟的自動駕駛技術，還需要完善的智能道路基礎設施和統一的自動駕駛行業標準。

也許只有遵循這種模式，我們才有機會看到真正的L5級自動駕駛不接管，真正的道路交通零擁堵零事故。

接下來，我們將結合這些元素進行分析。

要素1:車路協調是避免擁堵和事故的基礎。目前很多車企已經率先推出了V2X、V2L等車路協同技術。

那么，車路協同技術在未來自動駕駛環境中的應用意義何在？

實際上，我們可以說車路協同是一種“集中-分散”的自動駕駛模式。

在一個城市或一條道路中，有無數的道路環境感知系統和無數的汽車，也有一個“大腦”，即協調車輛和道路的信息管理中心。

道路上的環境感知系統可以查看當前的交通環境信息、道路抓地力系數、環境溫度、是否發生事故等。道路上的環境感知系統收集信息后，將信息傳輸到信息處理中心。

信息處理中心收到輸入后，可以迅速計算出車輛最高效、最安全的行駛方案，并將這些信息分發給路上的每一輛車，讓這些車輛在合適的時間變道，在合適的時間轉彎，以合適的速度行駛。

比如，當環境感知系統檢測到整條道路狀況良好時，車輛可以以最大速度行駛，遇到一些突發情況時，車輛可以立即避讓。

即使在極端天氣條件下，當車輛自身的傳感元件無法使用時，車輛也可以通過無線電連接到道路的基礎設施系統，通過道路上的“外設”為模型導航。

另外，由于信息處理中心對每輛車的統一調度，這樣也可以避免司機的問題。

比如自動駕駛行為中，駕駛員無權干涉車輛運行，只能在緊急情況下停車。這時候就可以避免堵車，超速，低速，讓道路交通安全暢通。

當然，更重要的是，每個區域的道路信息處理中心可以與周圍的信息處理中心聯系起來。

例如，北京的信息處理中心需要與周圍高速公路上的信息處理中心相聯系。他們互相需要對方的需求，把車輛上、下高速公路、進出城市、車流量規模等信息傳遞給對方，方便對方處理，保證各個區域之間的暢通。

簡而言之，未來零擁堵、零事故的自動駕駛技術，勢必會讓每輛車的自由權限變小，而是讓信息處理系統或調度系統統一、完美地分配和處理資源。

這樣才能讓我們看到零擁堵、零事故的曙光。

要素二：路和車必須高度統一。自動駕駛汽車的集中管理和統一調度需要的不僅僅是建立一個路對路的協調系統。

如果你想要智能車輛基礎設施合作系統順利運行，你還需要一個高度統一的設計，就像“同一軌道上的汽車”。

具體來說，我們未來的自動駕駛汽車，除了高度精確的傳感系統和智能車輛基礎設施合作系統之外，還需要性能上的高度相似。

比如指揮系統統一調度車輛加減速時，此時車輛的加速性能和制動性能必須在一條水平線上，以滿足加減速同步的要求，保證節奏的統一。

另外，未來為了便于管理，車輛的大小會相對統一。

a、B、C和其他不同級別的車輛需要具有有限的尺寸。在此數值范圍內，調度系統可以準確判斷每輛車的轉彎半徑，在車輛掉頭和小半徑轉彎時提前確定“一次通過”位置，使道路交通更加準確高效。

在道路的建設上，真正的全自動駕駛需要完全的“閉環操作”。

也就是說，需要在城市或者高速公路上為自動駕駛汽車開辟一條專用道路。

比如以后想開著自動駕駛的車出門，自己打游戲看電影到達目的地。

這時候我只需要手動將車輛開出小區地下室。當車輛來到主干道時，有一個自動駕駛汽車的“預通行區”，類似于高速收費站。在這個區域中，我可以完成自動駕駛身份的識別和認證以及車輛狀況安全性的快速驗證，并在完成后啟動完整的自動駕駛功能。

所以，我們可以直接擺脫它，讓車輛自動加速，并入主車道。

當車輛離開目的地附近的自動駕駛道路時，它仍然會經過駕駛員接管車輛的識別區域.

當然，如果我們想體驗手動駕駛的樂趣，也可以走旁邊的普通車道，一直手動控制車輛，享受車輛的駕駛樂趣。

高度自動化還能帶來什么對未來的想象？在“自動駕駛道路”上，車輛有序、高效、安全地通行。

其實除了這些，真正的高階自動化無人駕駛技術還能帶來更多的好處。

比如目前提到的“汽車共享”，就是未來發展的好思路。

在未來，自動駕駛汽車可能類似于現在的“軌道交通”。但自動駕駛汽車的軌跡是調度中心設定并分配的虛擬路線，類似于民航系統中的路線。

當我們想去很遠的地方旅行時，不用自己開車就可以走到家附近的“自動道路預同行區”，還可以通過智能設備調用“共享自動駕駛汽車”。上車后，車輛可以按照預設的路線安全高效地到達目的地。

事實上，從“軌道交通”的思路出發，未來電動車的續航時間也可能會有很大的提升。

比如在“自駕路上”，會有一個“充電車道”，在車輛還有電的情況下，調度系統不會讓你開到這個車道。

當車輛沒電時，系統會自動讓你在這條路上行駛。

此時，通過嵌入道路的無線充電系統或移動充電線，可以在車輛行駛過程中實現對接能量，消除純電動汽車的續航焦慮。

結語其實在我們的想象中，未來沒有擁堵和事故的道路交通并非不可能，但這需要巨大的人力、物力和財力，從車輛的標準化和規范化，到自動駕駛技術的普及，甚至是智能道路基礎設施的完善。但是我相信，隨著技術的發展和進步，我們今天想象的交通方式總有一天會實現的。