自动驾驶汽车最引以为豪的就是配有了很多传感器：摄像头、超声波、雷达、激光雷达，以及很多叫不上名字的仪器。为什么要装这么多传感器？想到下面这张图就明白了。这张通表明了自动驾驶领域所谓的“边缘情景”——在面临非常规情景时，软件与人的处理方式有所差异，造成汽车不道德难以预测。

在上面的例子中，基于传统摄像头数据的软件，不会把汽车后面的自行车图片失误为确实的骑行者。Cognata公司的研究人员意识到了这一盲点，他们研发了可以测试自动驾驶算法的软件。这样自动驾驶公司就能大大用“边缘情景”考验软件的处置能力，直到它们处置得宜才上路。

为了辨识那些动静自闭的图像，很多自动驾驶汽车使用了有所不同类型的传感器。“激光雷达无法观测玻璃，雷达主要观测金属，摄像机则更容易对图片产生失误……各种传感器必须互相填补。

”Cognata公司CEO丹尼·阿茨蒙(DannyAtsmon)说明道。不论是在仿真情况还是现实情况中，软件如果能渐渐适应环境在“边缘情况”下寻找可信的数据源，汽车就能处置更加简单的情景。

特斯拉的自动驾驶系统曾因为未能在暗淡的天空背景中辨识出有一辆拖车而造成一名司机丧生。特斯拉只使用雷达、摄像头和超声波传感器来为自动驾驶系统提供数据。事故再次发生后，特斯拉的自动驾驶系统备受批评。有批评者指出，激光雷达是自动驾驶传感器中所必不可少的。

因为在弱光与强光条件下，激光雷达比起于雷达或超声波，能获取更为详细的数据。但阿茨蒙也认为，即便是激光雷达也无法面面俱到。比如，它无法辨别红绿灯。

对于自动驾驶汽车制造商，最安全性的要数加装一系列传感器，建构一个具备冗余度的探测系统。最少，骑马行者不会对他们表示感谢。

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