无人驾驶汽车最新消息 无人驾驶汽车如何彻底解决城市交通拥堵难题

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如果不是玩家“挑事”，AI控制的NPC车辆根本不会造成拥堵、事故等问题。

这款来自2013年的3A大作，似乎在游戏细节中为我们描绘了一幅未来无拥堵、无事故自动驾驶技术的蓝图。——用AI代替人。

那么，如果从游戏中推导，在现实世界中，高度自动化的无人驾驶技术真的能创造出一种真实的理想城市交通方式吗？

今天我们就一起“走向未来”，看看未来的自动驾驶和智能交通可能是什么样子。

首先我们要搞清楚拥堵和事故是怎么造成的。当我们想解决一个问题的时候，首先要搞清楚它是如何产生的。

针对道路交通中的拥堵问题，主要有三个原因：人、基础设施和事故。

人为原因是很多司机因为分心或玩手机，在红绿灯路口起步慢，喜欢在环路或高速公路上以“龟速”占据最左边的车道，或者无故频繁刹车，导致后方车辆挤压造成“鬼塞车”问题。

在“人类驾驶时代”，这个问题基本无解，因为司机的差异始终存在。

基建原因在于道路建设不合理。

比如一条高速公路有四条车道，但是高速公路结束后，四条车道合并成三条甚至两条。这时候如果遇到一些擅长在高峰时段插队的“聪明人”，前面分分钟就给你堵上了。

当然，基础设施的问题可以通过扩建或分流等措施来解决。

至于事故导致拥堵的问题，不用多说，相信大家都遇到过。

但是你知道事故是怎么发生的吗？

其实除了司机的操作失误，还有汽车机械故障、路况不好或者天气条件不好等各种客观原因。

乍一看，要解决人、基础设施、自然环境造成的拥堵、事故等问题，似乎是一件很麻烦的事情，在目前的发展形势下几乎不可能做到。

那么，在高度自动化的无人驾驶环境下，有可能吗？

答案是肯定的！

但在此之前，我可能要给大家泼一盆冷水，因为真正无交通、无事故的自动驾驶技术，很可能不会出现在我们今天所熟悉的汽车上。

目前智能辅助驾驶技术离真正的无人驾驶还很远。目前很多车企都推出了所谓的“高级智能驾驶技术”。

拥堵辅助，高速导航都有。

事实上，归根结底，这些L2、L2或L3智能驾驶技术的核心目的是减轻车辆驾驶员的工作强度，而不是改善道路状况的健康状况。

举个例子：我上班最讨厌跟在一些智能电动车后面。

为什么？

因为他们喜欢开启智能辅助驾驶功能，自动停车，自动跟车启动.

红绿灯跟车时，这些车往往在前车启动很长时间后才慢慢蠕动，大大降低了整个红绿灯路口的通信效率。

比如按照正常的人工驾驶效率，一分钟可以通过20辆车。然后在这些自动跟车系统的帮助下，智能车司机的操作确实很方便，但是一分钟的通行效率降低到15辆左右。

除了拥堵，现在的智能辅助驾驶系统也可能造成事故。

相信大家都在smart车型上看到过智能辅助驾驶系统引发事故的新闻。有些车因为认不出锥形桶，一头扎进了施工区。有的车因为认不出异形车或者停在路中间的车而被绑.

从这个角度来看，目前的智能驾驶辅助技术不仅不能缓解道路拥堵和事故的问题，甚至可能有所帮助。

所以车企要真正解决这些问题还有很长的路要走。

或者这么说吧，单靠车辆自身的感知系统是无法详细采集道路的所有细节的。

而且在处理逻辑上，我们经常会遇到一些伦理问题，比如前面的碰撞是不可避免的，撞进去是“伤害自己”还是“伤害无辜”？

因此，要想真正解决道路拥堵和事故等问题，不仅需要车辆成熟的自动驾驶技术，还需要完善的智能道路基础设施和统一的自动驾驶行业标准。

也许只有遵循这种模式，我们才有机会看到真正的L5级自动驾驶不接管，真正的道路交通零拥堵零事故。

接下来，我们将结合这些元素进行分析。

要素1:车路协调是避免拥堵和事故的基础。目前很多车企已经率先推出了V2X、V2L等车路协同技术。

那么，车路协同技术在未来自动驾驶环境中的应用意义何在？

实际上，我们可以说车路协同是一种“集中-分散”的自动驾驶模式。

在一个城市或一条道路中，有无数的道路环境感知系统和无数的汽车，也有一个“大脑”，即协调车辆和道路的信息管理中心。

道路上的环境感知系统可以查看当前的交通环境信息、道路抓地力系数、环境温度、是否发生事故等。道路上的环境感知系统收集信息后，将信息传输到信息处理中心。

信息处理中心收到输入后，可以迅速计算出车辆最高效、最安全的行驶方案，并将这些信息分发给路上的每一辆车，让这些车辆在合适的时间变道，在合适的时间转弯，以合适的速度行驶。

比如，当环境感知系统检测到整条道路状况良好时，车辆可以以最大速度行驶，遇到一些突发情况时，车辆可以立即避让。

即使在极端天气条件下，当车辆自身的传感元件无法使用时，车辆也可以通过无线电连接到道路的基础设施系统，通过道路上的“外设”为模型导航。

另外，由于信息处理中心对每辆车的统一调度，这样也可以避免司机的问题。

比如自动驾驶行为中，驾驶员无权干涉车辆运行，只能在紧急情况下停车。这时候就可以避免堵车，超速，低速，让道路交通安全畅通。

当然，更重要的是，每个区域的道路信息处理中心可以与周围的信息处理中心联系起来。

例如，北京的信息处理中心需要与周围高速公路上的信息处理中心相联系。他们互相需要对方的需求，把车辆上、下高速公路、进出城市、车流量规模等信息传递给对方，方便对方处理，保证各个区域之间的畅通。

简而言之，未来零拥堵、零事故的自动驾驶技术，势必会让每辆车的自由权限变小，而是让信息处理系统或调度系统统一、完美地分配和处理资源。

这样才能让我们看到零拥堵、零事故的曙光。

要素二：路和车必须高度统一。自动驾驶汽车的集中管理和统一调度需要的不仅仅是建立一个路对路的协调系统。

如果你想要智能车辆基础设施合作系统顺利运行，你还需要一个高度统一的设计，就像“同一轨道上的汽车”。

具体来说，我们未来的自动驾驶汽车，除了高度精确的传感系统和智能车辆基础设施合作系统之外，还需要性能上的高度相似。

比如指挥系统统一调度车辆加减速时，此时车辆的加速性能和制动性能必须在一条水平线上，以满足加减速同步的要求，保证节奏的统一。

另外，未来为了便于管理，车辆的大小会相对统一。

a、B、C和其他不同级别的车辆需要具有有限的尺寸。在此数值范围内，调度系统可以准确判断每辆车的转弯半径，在车辆掉头和小半径转弯时提前确定“一次通过”位置，使道路交通更加准确高效。

在道路的建设上，真正的全自动驾驶需要完全的“闭环操作”。

也就是说，需要在城市或者高速公路上为自动驾驶汽车开辟一条专用道路。

比如以后想开着自动驾驶的车出门，自己打游戏看电影到达目的地。

这时候我只需要手动将车辆开出小区地下室。当车辆来到主干道时，有一个自动驾驶汽车的“预通行区”，类似于高速收费站。在这个区域中，我可以完成自动驾驶身份的识别和认证以及车辆状况安全性的快速验证，并在完成后启动完整的自动驾驶功能。

所以，我们可以直接摆脱它，让车辆自动加速，并入主车道。

当车辆离开目的地附近的自动驾驶道路时，它仍然会经过驾驶员接管车辆的识别区域.

当然，如果我们想体验手动驾驶的乐趣，也可以走旁边的普通车道，一直手动控制车辆，享受车辆的驾驶乐趣。

高度自动化还能带来什么对未来的想象？在“自动驾驶道路”上，车辆有序、高效、安全地通行。

其实除了这些，真正的高阶自动化无人驾驶技术还能带来更多的好处。

比如目前提到的“汽车共享”，就是未来发展的好思路。

在未来，自动驾驶汽车可能类似于现在的“轨道交通”。但自动驾驶汽车的轨迹是调度中心设定并分配的虚拟路线，类似于民航系统中的路线。

当我们想去很远的地方旅行时，不用自己开车就可以走到家附近的“自动道路预同行区”，还可以通过智能设备调用“共享自动驾驶汽车”。上车后，车辆可以按照预设的路线安全高效地到达目的地。

事实上，从“轨道交通”的思路出发，未来电动车的续航时间也可能会有很大的提升。

比如在“自驾路上”，会有一个“充电车道”，在车辆还有电的情况下，调度系统不会让你开到这个车道。

当车辆没电时，系统会自动让你在这条路上行驶。

此时，通过嵌入道路的无线充电系统或移动充电线，可以在车辆行驶过程中实现对接能量，消除纯电动汽车的续航焦虑。

结语其实在我们的想象中，未来没有拥堵和事故的道路交通并非不可能，但这需要巨大的人力、物力和财力，从车辆的标准化和规范化，到自动驾驶技术的普及，甚至是智能道路基础设施的完善。但是我相信，随着技术的发展和进步，我们今天想象的交通方式总有一天会实现的。