无人驾驶技术的日趋成熟让广大车迷们一顿狂喜。据报道，美国监管部门承认谷歌无人驾驶车可被视为司机，这一决策被广泛认为是无人驾驶的重要里程碑。

　　然而，倘若你因此受到鼓舞，开始设想起上车只要系好安全带并发出指令便可到达目的地的美好生活，只怕短期内是要失望了。即便是测试里程已累积达100万英里 的谷歌无人驾驶车，想要顺利通过考试拿到驾照，恐怕也得查查天气预报，挑个好天气才行。因为，风雪天，无人驾驶车这位新晋“司机”会罢工！

　　沃尔沃汽车公司无人驾驶汽车项目总监Marcus Rothoff表示：“要想克服这样的恶劣天气真的是十分困难。路面有冰我们倒是可以克服，但一旦下起雪来，特别是面对前车扬起的雪雾时，无人驾驶汽车传感器很可能失灵。”

　　事实上，在攻克风雪天气难关的道路上，不少车企前赴后继。据Google在去年12月发布的无人车报告，Google无人车也在测试恶劣天气的影响，但遇到暴雨时，无人车还是会自动停在路边等待路况好转。

　　从 2005年开始研究无人驾驶技术的福特汽车今年1月份启动无人车冰雪天气测试。工作于福特的密歇根大学副教授Ryan Eustice指出，无人驾驶技术“几乎已被解决”是媒体和公众夸大的宣传和理解，而一辆能适应各种路面、各种天气与状况的无人驾驶汽车仍然是理想中的目 标。

　　即便对于人类来说，冰雪天气驾驶汽车也是一种挑战，而风雪天对于无人驾驶技术造成的影响更甚。“其原因主要在于无人车与人类驾驶员的环境感知差异。”在机器人环境感知领域深耕多年的浙江大学控制科学与工程学院机器人实验室副教授刘勇说。

　　刘勇解释说，人类驾驶时通过双眼识别可通行区域及物体，而天气变化对人类视觉体系和认知系统的影响较小。与人类不同的是，在无人驾驶技术中，汽车自主行驶需要的不仅仅是视觉系统，它还需要构造出一个三维地图来实时判断自身位置并规划路径至目的地。

　　无人驾驶系统往往包含多个传感器，其中广泛被用于构造三维地图的是激光雷达，是无人驾驶系统的核心元件。在冰雪天气，道路因结冰或积雪而导致反射特性发生变化，导致激光雷达的效果受到一定影响，从而影响到三维地图的构建，也就导致了无人车的“位置晕眩”。

　　另外，除了感知三维环境，无人车也需要视觉传感器对车道线以及道路标志等信息进行识别，从而实现障碍避让并按规章行驶。冰雪天气对于道路标示检测也是一个很大的挑战，例如车道线和道路标志会被大雪局部覆盖，而车辆及道路两边的房子则会因为冰雪的覆盖而导致识别难度增大。

　　刘勇分析，想要让无人车在冰雪天气也能顺利行驶，需要从稳定三维地图构建与可靠道路标志识别等方面考虑。

　　对于前者而言，期望在硬件上研发出对雨雪等恶劣天气更加适应的传感器，不论道路是大雪覆盖还是大雨滂沱，都能进行稳定的检测。从算法层面对良好天气下构造的精准地图加以利用，在冰雪天气结合已有的地图完成顺利的感知与规划也很重要。

　　而对于后者，刘勇认为，不同天气和季节下的稳定识别问题是计算机视觉的一个重要问题，通过构造各种天气和季节下的数据集，利用近年来取得众多成果的深度学习算法进行训练，实现接近于人类的可靠识别是可期的。

　　据了解，为了解决摄像头、激光传感器的视野问题，Google 给车顶上的激光传感器加上了“雨刮器”，来保证不被雨水遮住视野，传感器发现下雨后，它还得教会汽车能透过雨滴和寒冷时冷凝的废气烟看清东西，继续准确地侦测物体。

　　“我们希望让无人车在绝大多数天气都能行驶。”福特的无人车技术负责人Jim McBride这样说道，因此模拟真实世界显得如此重要：“在技术更新之前，无人车还需要走很长的路，将现有的技术都暴露在环境中，在这个过程完善并学着调整。”