据《》网站报道，美国时间周日晚上，一名女子在亚利桑那州坦佩被Uber的一辆汽车撞到后身亡。你可能会有这样的疑问：这起事故为何会发生呢？该类汽车又是如何运作，如何察看周围的世界的呢？
根据当地警方的声明，该辆汽车事发时处于无人驾驶状态，尽管它后面有一名安全驾驶员。
Uber是现在在亚利桑那州、加利福尼亚州和美国别的地方测试无人驾驶汽车的众多公司之一。谷歌母公司Alphabet旗下的无人驾驶汽车公司Waymo表示，它也在菲尼克斯郊区运营无人驾驶汽车，且没有安排安全驾驶员。周一，Uber表示，它将在坦佩、匹兹堡、多伦多和旧金山停止测试。
在设计这些车辆时，像Uber和Waymo这样的公司首先要制作一个地方的三维地图。他们为普通的车辆配备激光雷达传感器——使用光脉冲测量距离的“光探测和测距”设备——当公司工作人员在当地道路上驾驶这些汽车时，这些价格不菲的设备会收集制作地图所需的信息。
一旦地图制作完成，汽车就能够正常的使用它来自行导航行驶。在这么做的时候，它们会接着使用激光雷达来追踪周围的环境，并将它们所看到的实况与地图显示的内容做比对。通过这一种方式，汽车就能了解到它在这样一个世界的位置。
激光雷达还会就附近的物体向汽车发出警告，这中间还包括其他汽车、行人和骑自行车的人。
激光雷达是强大的装置，但它并非万能的。它仅提供关于相对较近的物体的信息，这限制了汽车驾驶的速度。它的测量结果并不总是足够清晰，因而不一定能够分辨不同的物体。而且，当多辆无人驾驶车辆行驶在同一条道路时，它们的激光雷达信号可能会相互干扰。
即使是在激光雷达运行良好的情况下，这一些企业也希望备用系统部署到位。所以，大多数的无人驾驶汽车还配备了各种其他的传感器。
摄像头，雷达和全球定位系统天线（这种GPS硬件告诉你的智能手机它在哪里）。
借助GPS天线，Uber和Waymo等公司在为汽车提供更多关于其所处位置的信息。借助摄像头和雷达传感器，它们能收集有关附近的行人、骑车者、汽车和其他物体的额外信息。
（图：去年，美国交通部部长赵小兰（右）在密歇根大学观看无人驾驶汽车所使用的激光雷达系统）
在一些情况下，工程师会编写特定的规则来定义汽车在特定情况下该怎么样应对。例如，如果Waymo汽车检测到红灯，按照程序设定它就会停止行驶。
但是工程师团队可能没办法为汽车可能遇到的每种情况制定相应的响应规则。所以，像Waymo和Uber这样的公司开始依靠“机器学习”系统，该类系统可以通过分析大量描述美国道路的数据来学习行为。
Waymo现在使用一个系统来分析大量包含在附近道路行走或奔跑的人的照片，进而识别行人。
目前还不清楚Uber的无人驾驶汽车在坦佩发生了什么事。但是，按照这些车辆的设计，如果一个系统发生故障，另一个系统就会开始启动。另一方面，Uber汽车很可能同时使用了激光雷达和雷达以及摄像头来检测和响应附近的物体，包括行人。
自行驾驶汽车会难以复制行人与司机之间微妙的非言语交流。毕竟，无人驾驶汽车不能与人行横道上的人进行眼神交流。
加利福尼亚大学伯克利分校教授、机器人专家肯·戈德堡（Ken Goldberg）指出，“认识到这样一些问题有多困难仍然很重要。那是很多人不理解的事情，仅仅因为这一些是人类轻而易举就能做到的事情。”
这些汽车被设计得能够在夜间工作，一些传感器在夜晚的运作表现跟在白天一样出色。 一些公司甚至认为，这些汽车在夜间运行要更加容易。
但在一些情况中，这些汽车仍然表现挣扎。 它们在强降水天气中运作并不出色。 它们在隧道和桥梁环境中会遇到麻烦。它们在面对繁忙的交通时也有一定可能会遇到困难。
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