自动驾驶汽车很难在恶劣天气下行驶。大雨、大雪和大雾会对自动驾驶汽车的感知系统造成很大影响，这些系统主要依靠摄像头、雷达和激光雷达来"观察"周围的世界。潮湿的道路会产生反射，使摄像头混淆。雾会破坏传感器数据。激光雷达上可能会结冰，抑制传感器发送激光点的能力，以测量与道路上其他物体的距离。

Waymo是Alphabet旗下的公司，其目标是在全国范围内部署机器人轴车队，自其早期作为Google X部门的一个"登月"项目以来，一直在悄悄地投资于天气研究。虽然它的自动驾驶车辆在某些恶劣条件下仍在努力导航，但该公司在检测和预测其运营城市的天气方面已经有了很大进步--甚至为旧金山绘制了第一张雾图。

该地图是Waymo的自动驾驶车辆车队在穿越旧金山雾气弥漫的街道时收集的数百万个数据点的产物。结合配备了能见度传感器的特殊天气探测车辆，Waymo能够创建一个新的气象"指标"，然后将其反馈给其自主的"Waymo司机"，以帮助其决策。

(相关资料图)

Waymo一直在努力提高其雾中导航的技能

"我们把我们的车辆描述为移动气象站，"气象学家、该公司气象团队的成员丹尼尔-罗滕伯格在接受采访时说。"而这正是它们的运作方式。"

随着Waymo越来越接近部署完全无人驾驶的车辆，作为其在加州的商业机器人出租车服务的一部分，这种水平的现场准确性将变得更加重要。该公司正在凤凰城和周边城镇运营无人驾驶汽车，在获得加州车管所的批准后，即将在旧金山提供"只载人"的出行服务。

"我们把我们的车辆描述为移动气象站"

Waymo的早期测试集中在亚利桑那州，那里阳光充足、干燥，环境相对平坦。但在过去几年中，该公司扩大了测试范围，包括更多险恶的条件，包括密歇根州的诺维雪地、华盛顿州的柯克兰雨天、旧金山的大雾和佛罗里达州的潮湿。当然，亚利桑那州也不是没有边缘情况（见：被称为"haboobs"的巨大灰尘云）。

早期，Waymo说它看到了收集更细化的天气数据的价值，以帮助告知其协助自主驾驶测试。传统上，气象站被认为是实时天气信息的最佳来源。但更多的是位于机场，以支持航空安全和气候监测应用，在测量当地情况时可能不精确。

Waymo的街道级检测有助于补充气象站的数据

利用这张地图，Waymo的车队可以追踪从太平洋流来的沿海雾气的进展，以及当太阳升起时它们消散的情况。它可以检测到国家气象局的当地多普勒天气雷达所看不到的导致道路潮湿的细雨和小雨的情况。"这些天气观测能力使我们能够定位天气状况开始恶化或改善的地方，"该公司在今天发表的一篇博文中说。"我们现在使用这些来启用我们在旧金山和凤凰城的乘车服务，随着我们规模的扩大，我们将为其他城市创建类似的天气图。"

"我们正在实时了解影响我们的车辆的实际天气状况，在一个真正的超本地背景下，"罗滕伯格说。"而这只是以前没有做过的事情。"

Waymo天气团队的产品负责人Robert Chen说，雾一直是该公司面临的一个"巨大难点"。考虑到旧金山湾区对该公司的财政和象征意义，这是说得通的。

Waymo的首张大雾地图

"我们实际上能够很好地完成轻雾下的驾驶任务，然后可能还有一定程度的雨。"通过将更多的超本地实时数据整合到其预测和决策能力中，Waymo预计在不久的将来，其车辆将更成功地在浓雾条件下进行导航。

最终，Waymo的目标是打造一辆能够可靠、安全地穿越各种恶劣天气的车辆，以超越人类司机，其中许多人对自己看穿特别浓雾的能力过于自信。

标签： 无人驾驶 中国气象局 美好，一直在身边