自動駕駛可不可以自動規(guī)避

　　【太平洋汽車網(wǎng)】自動駕駛不可以自動規(guī)避，對于自動駕駛或駕駛輔助車輛來說，車輛大部分或幾乎全部交由系統(tǒng)控制，控制效果的優(yōu)劣是必須要考慮的因素。在傳統(tǒng)汽車領(lǐng)域中，失效表現(xiàn)往往源于系統(tǒng)的失效。在自動駕駛系統(tǒng)中則不然，及時系統(tǒng)不發(fā)生故障，也可能因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)黑盒輸出等因素的不確定性導(dǎo)致功能的偏離，造成交通傷害。

　　對于自動駕駛或駕駛輔助車輛來說，車輛大部分或幾乎全部交由系統(tǒng)控制，控制效果的優(yōu)劣是必須要考慮的因素。在傳統(tǒng)汽車領(lǐng)域中，失效表現(xiàn)往往源于系統(tǒng)的失效。在自動駕駛系統(tǒng)中則不然，及時系統(tǒng)不發(fā)生故障，也可能因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)黑盒輸出等因素的不確定性導(dǎo)致功能的偏離，造成交通傷害。

　　盡管可能在感知決策執(zhí)行層面沒有任何錯誤和失效發(fā)生，其他復(fù)雜的交通狀態(tài)和車輛意外行為依然可能成為自動駕駛系統(tǒng)的不穩(wěn)定因素。自動駕駛行業(yè)中的人工智能AI可以加強(qiáng)感知和決策能力，理想狀態(tài)下對其輸入的確定數(shù)值，期望得到相同的結(jié)果，但AI問題本質(zhì)上是一種概率問題。

　　考慮到車輛的運(yùn)行場景往往是多變的，靜態(tài)和動態(tài)因素同時存在與駕駛場景中，這種連續(xù)或離散變化的狀態(tài)對于感知來說的輸入變量是不可量化和計(jì)算的，這是實(shí)際的項(xiàng)目開發(fā)過程中就很難保證系統(tǒng)輸出的穩(wěn)定性和魯棒性，直接導(dǎo)致流向市場的自動駕駛車輛無法準(zhǔn)確保證實(shí)際需求。

（圖/文/攝：太平洋汽車網(wǎng) 問答叫獸）