山区弯路多，自动驾驶车如何应付不同地形？

当全世界都在发展自动驾驶车辆时，我们想了解这种车辆是否能符合每种地形的要求？或是说自动驾驶车辆是否在每种地形都能来去自如？举例来说，自动驾驶车辆在丘陵地形可能无法处理一些信息，因为在这些地方要接收信号很不容易。还有在发夹弯处看不到山壁后方的状况，是否有一种技术能让驾驶知道山壁另一边是否有来车？目前没有任何使用光波(存在于电磁光谱中)或声波的技术，不然至少能协助自动驾驶车辆解决这个问题。

图1 发夹弯地形。

高分辨率地图(HD maps)将能够解决汽车在静态环境识别的问题，但真正的问题来自于动态环境的识别。唯一的方法是利用卫星影像，但至今仍不开放公众使用的原因在于安全问题。

这里要讨论的行驶地形如图1和图 2。在这些地形中，由于车子会处于不同水平高度，采用视线传播(LoS)技术并没有帮助。只有当车子面对面经过时，这些技术才有用。想象一下图2的状况，图中两辆车有可能在转弯处相撞。最棘手的部分真的是被动安全系统的反应时间吗？系统在多近的距离内可以警告驾驶？在类似这种发夹弯的地形中，车子需要在几公尺内即作出响应。目前自动驾驶系统有足够的能力应付这种状况吗？如果不能，车辆将无法因应各种地形而顺利行驶。

图2 当两辆车在如此地形中，是否来得及避免碰撞？

图2中的情况运用2D雷达系统即可应付。可以透过自动驾驶车所配备的3D雷达系统或是光达(LiDAR)来解决。LiDAR系统可以扫描整个水平空间，并提供360度的视角，详细信息请参阅图3。图中的旋转镜在旋转时使得垂直空间扩大。如图2所示，在车顶使用LiDAR系统的车子可以避免侦测上的问题。而3D雷达系统针对单点作3D环景扫描侦测，也可与LiDAR系统交互使用。图4为3D雷达系统的运作方式。

图3 LiDAR系统可提供360度视角。

自动驾驶车辆所需要的是不依赖于视线传播通信(LoS communication)，并且能快速处理状况的技术。以图5中的地形来说，当一辆车行驶在这条路，而另一辆车正靠近山后方所看不见的大坡度转弯处，目前自动驾驶车没有具备足够的技术能看见这台车，并实时做出决定。这两台车要在不到1公尺的距离才能看见彼此，这时候并无足够时间能采取适当的行动。

图4 3D雷达系统。

要解决过度依赖地形辨识的方法是透过车联网技术(connected cars)，当车子连上云端后，能透过GPS定位系统知道每辆车的实际位置，但前提是连上云端的车子才能分享所在位置。更简单的解决方式是透过车辆对车辆通信(Vehicle to Vehicle，V2V)，让每台自动驾驶车更有效率，也让其人工智能智能功能更媲美人类。

除了地势问题，路面状况也攸关自动车驾驶时的使用者经验。车厂Jaguar Land Rover曾对不同路面状况的行驶方式下过功夫，福特汽车(Ford)也曾在雪地测试自家的半自动驾驶车。

完全自动驾驶目前似乎仍遥不可及，无法实现的原因包括行驶时所面对的变量、静态环境、动态环境、需要透过一些变量作决定。如果自动驾驶车行驶相同路线且静态环境不变，计算机化操作会变得相对容易；而车间通信也让自动驾驶车在动态环境下的计算机化操作更为简易，车子间的系统彼此沟通互连，驾驶们能藉此互相沟通而在重要时做出正确决定。

图5 自动驾驶技术在这种地形很难实时做出反应。

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