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自主汽车技术是当今汽车制造商的圣杯。埃隆·马斯克（Elon Musk）声称，在不久的将来，自动驾驶汽车将与自助电梯一样普遍，但是首先，用于汽车自动驾驶的系统需要进行验证。目前，这意味着要从数十亿英里的实际驾驶中收集数据。
特斯拉已经超越了20亿英里大关。Model 3投放市场后，其数据收集速度将大大加快。其他制造商争先恐后地追赶，但是在离开起跑门的时间晚了几年之后。Google的自动驾驶汽车Waymo和Uber都在推进其数据收集计划，但与特斯拉拥有的车队没有任何关系。无人驾驶汽车现在正在加利福尼亚，亚利桑那州，密歇根州，德克萨斯州和宾夕法尼亚州的公共道路上进行测试。
密歇根大学MCity的研究人员本周宣布，他们已经设计出一种测试自动驾驶汽车技术的新方法，该方法将使验证仅在数千英里的行驶中进行，而不是数十亿英里。如果是这样，其程序将削减开发自动驾驶系统的成本，并可能帮助其他汽车制造商赶上特斯拉。
彭辉辉说：“即使是当今最先进，规模最大的测试自动驾驶汽车的努力，也远远不足以彻底测试这些机器人汽车。”他是密歇根大学MCity的主任和机械工程学教授。
根据从超过2500万英里的现实世界驾驶中收集的数据，研究人员创建的过程消除了现实世界中没有特殊情况发生时的大部分里程，并将精力集中在那些很少发生但经常导致严重后果的情况下碰撞。
在几乎所有此类情况下，混合动力中的通配符都是由人类驾驶的汽车。加速评估过程仅专注于这些时刻，因此可以对它们进行反复仿真和测试，同时消除了介于两者之间行驶的大部分平稳距离。
正如麻省理工学院教授布莱恩·赖默（Bryan Reimer）上周在剑桥举行的NEMPA技术会议上所说，计算机100％的时间都是理性的。人？没那么多。正如他所说，对于那些设计自动驾驶系统的人来说，最大的挑战是要考虑“方向盘后面的螺母”。
研究人员对他们的计算机模拟程序进行了编程，以将驾驶员视为自动驾驶车辆的主要威胁。他们的模拟在整个分析过程中随机插入了与驾驶员的意外交互。
在实际驾驶过程中，两个最常见的冲突区域发生在自动驾驶汽车追随人类驾驶员后方和有人驾驶的汽车在自动驾驶汽车前方合并时，其他冲突区域可以编程为加速研究人员称，无需进行耗时且昂贵的现实世界驾驶测试，就可以进行分析和研究。
减少用于自动驾驶汽车研究的时间和费用显然是一件好事。问题就变成了，人们真的想将血汗钱花在自动驾驶汽车上吗？麻省理工学院的研究表明，对自动驾驶汽车的兴趣可能正在减弱。一个人告诉麻省理工学院的团队，“我的iPhone无法100％地工作。我为什么会期望有自动驾驶汽车呢？”好问题。
来源和图片来源：密西根大学
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