“有点像 X 射线视觉”是工程师描述他正在研究的技术效果的方式。

在一排显示伦敦繁忙街道的电视屏幕前，解释路边摄像头网络如何帮助自动驾驶汽车在拥挤的交通中行驶。

这些摄像头用于帮助汽车提前识别潜在危险，然后再由其自身的传感器检测到。这使它能够预测问题，并在交通中更顺利地前进。

该系统已在东南部的道路上进行了试验，该项目旨在为繁忙的城市街道改进自主技术。

每辆车都装饰着摄像头和传感器，其中许多用螺栓固定在一个非常普通的车顶行李架上。后备箱里塞满了电脑和电子产品。这一切看起来相当粗糙和准备。

但在路上，沿着环形交叉路口之间的一圈，感觉平稳且受控。坐在后座上，很容易忘记汽车正在自行行驶。

这种精度得益于使用精确 3D 映射、高精度 GPS、雷达和激光雷达（一种基于激光的传感方法）的制导系统。

在过去的三年里，汽车已经完成了大约 1,600 英里的自动驾驶，没有发生严重事故——尽管在每次郊游时，安全驾驶员都会在必要时进行控制。

这是一个令人印象深刻的记录。道路繁忙且变幻莫测。公共汽车与出租车并驾齐驱，送货司机在没有警告的情况下停下来，骑自行车的人在拥挤的交通中穿行。

我们实际上正在尝试做的是扩大自动驾驶的范围。

因此，我们不仅希望能够提高在高速公路上行驶的能力，还希望能够提高应对城市复杂环境的能力。

自动驾驶汽车的试验并不是什么新鲜事。甚至有商业服务使用它们作为出租车，在严格控制的基础上。

然而，该项目的重点是为汽车寻找使用路边基础设施（例如交通摄像头）的方法，以提高其意识 - 并使其驾驶更平稳。

这就是技术发挥作用的地方。

我们一直在特别关注的是停在公共汽车站的车辆和公共汽车等视线之外的东西。

所以我们一直在使用我们的路边摄像头和基础设施来看到这些情况 - 有点像 X 射线视觉 - 超出视线，信息可以传输到车辆。

最终，这种技术可以用来构建一种生态系统，在这种生态系统中，汽车不依赖于自己的传感器，而是通过与周围环境以及彼此之间的交流来获取广泛的信息。

从理论上讲，这应该可以减少拥堵。

我们需要自动化、自动驾驶、自动驾驶车辆和集中式基础设施之间的这种连接，也可能连接到其他车辆。

我认为如果没有与道路基础设施的某种连接，你就不可能拥有一辆自动驾驶汽车。

但是，尽管试验显然令人印象深刻，但 在城市中使用自动驾驶汽车还需要数年时间，因为需要准备基础设施并在要使用它们的每个区域开发高清 3D 地图.

全自动驾驶汽车成为主流还需要很多年。但是我们学到的一些东西，我们将逐步构建到今天上路的汽车中。

源：BBC