一个月前，谷歌的 RX450h 无人驾驶汽车刮蹭了一辆大巴，并负主要责任。事故发生时，谷歌的 RX450h 时速只有 3.2 公里/小时。
回顾一下案发现场：当时谷歌 RX450h 在右转车道，想要右转弯。但是它探测到路边有两个沙袋，所以车又向左打方向，想要回到车道中间。然而这个时候，左侧的直行车道有一辆大巴并未让行，于是 RX450h 的左侧翼子板和大巴右后方发生刮蹭。大巴受轻伤，RX450h 损失前保险杠、左侧翼子板和一个传感器。
但巧的是，谷歌就在最近几天拿到了「无人驾驶汽车的公交车识别技术」专利。
识别公交的正确姿势
从专利文件来看，谷歌方面在 2014 年 3 月 13 日就申请了该项专利，2016 年 3 月 8 日获得通过。根据专利内容来看，这项技术只教会了机器如何识别「校车」，而不是上个月事故中的「公共交通大巴」。但实际上，两者识别原理应该是相同的，只是校车特征更明显。
汽车在配备了摄像头、激光雷达等传感器后，就有了一定的「感知能力」。在整套无人驾驶系统中，会存有一些已知车辆的数据。谷歌的汽车在行进过程中，会自动比对周围车辆的「相对大小」。如果发现某辆车比其他车辆都大，就再把这辆车与数据库中的车型进行比对。在整个识别过程中，汽车会考虑到的因素有车身颜色、STOP 标志、SCHOOL BUS 标志等等。
这让我想到了前段时间的波士顿动力公司的机器人，仔细观看视频，你会发现机器人要找的箱子上、门上，都有相应的标记。如果在这些大车上也做上相应的标记，那么对于无人驾驶汽车来说，应该能大大简化识别流程。在 V2V 技术普及之前，这应该也是个比较折衷的办法。
事故和专利之外的思考
来分析一下谷歌在上个月发生的「车祸」，由于此次谷歌承担事故责任，所以很有代表性。
按照谷歌的说法，当时他们的 RX450h 已经探测到了后方驶来的公交车，电脑经过判断，公交车会让行。而谷歌车上的工程师，通过后视镜也看到了公交车，同样认为公交车会减速或让行，所以并没有人工介入。然而实际上，他终于还是没搞懂那个公交车司机……
其实这也说明，谷歌研究对「特定车型」的识别非常有必要，因为不同车型司机的驾驶习惯不同。在汽车侦测到公交车、卡车此类车型时，可以进入「小心翼翼」模式，降低事故发生概率。一方面，是因为这类车司机开车相对鲁莽；另一方面，是因为大车盲区大，车重，刹车距离较长。对于依赖于距离判断的无人驾驶汽车来说，这一点非常重要。
在发生事故后，谷歌方面的工程师已经重新调校程序，让谷歌无人车在面对此类情况时小心驾驶。
让我们再把视线转回事故现场，看过车祸现场，你就会觉得就算是业界领先的谷歌无人车，也会犯下如此「白痴」的错误。
在事故里，谷歌无人车之所以停车，是因为遇到了「障碍物」，而这个障碍物据外媒所说是「沙袋」。此时我脑补的是：谷歌 RX450h 前方路面码了一米多高的沙袋，它走投无路，只能向左并道。实际上却是上图中下水道边上的两个小沙袋。是不是感觉有点坑爹？
谷歌方面的人表示：「这次事故我们确实有责任，如果车没动的话，就不会有事故了。」但反过来想想，如果它继续直行，应该也不会有事故。对于 RX450h 来说，这样的小障碍，分分钟碾压。然而它还是「怕」了，选择避开障碍物。
这就说明了两个问题，首先是目前谷歌的算法还相对「保守」，无法根据自身车辆的通过能力来进行判断是否前进；其次，对「异形障碍物」的识别能力有待提升，它不知道前面是沙袋还是带钉子的木板，这一点也很重要。
这一次是小沙袋引起的刮蹭，好在两车都是低速，双方乘客都相安无事。想象一下如果在无人驾驶汽车在高速行驶状态下，突然飞来一个塑料袋，这时它来个紧急刹车或者变道，情况就不怎么妙了。即使是人类，也有看走眼的时候…
对于谷歌来说，这次事故算是「千载难逢」，因为并不是每次路试都能遇上车祸，而每次车祸都是改进算法的好机会。在汽车智能化的路上，车辆的机械性能已经是次要地位，随之而来的问题则是如何教会机器「像人一样看懂这个世界」，比如「异形障碍物识别」。
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