左转很难。事实上，对于任何驾驶员来说，最难的操作之一就是所谓的“无保护左转”。
想象一下，您正要从车道驶出，在一个双车道的道路上向左转：没有任何东西可以保护您——没有交通信号灯或停车标志——免受左侧疾驰而来的车辆的干扰。您不仅要瞅准时机，从左侧的车辆流中找到一个空隙，还要确保一旦您成功进入车流，右侧车道上准备并入的车不会撞到您。
这些棘手的无保护左转操作有多种形式。稍微简单一些的版本是，您在一个交通信号灯前，看到一个圆形的绿灯——而不是绿箭头——允许您通行。您想左转，但必须在迎面而来的车流中找到一个空隙。
您明白了：没有保护的左转很难，不仅对于人类驾驶的汽车来说如此。
“无保护左转是驾驶中最棘手的事情之一，”Waymo（前身为谷歌的自动驾驶汽车项目）的行为团队负责人、软件工程师 Nathaniel Fairfield 说。该团队专注于自动驾驶汽车如何规划路线、在车道中定位、做出决策以及预测其他车辆行为等问题。
它们之所以困难，是因为驾驶员必须施展出诸如实际执行转弯、寻找车流中的空隙，以及可能通过非语言交流与其他车辆进行协商——尤其是在交通拥堵且缓慢，并且他们需要将车头稍微探出——以便挤进一个空隙。“有时仅仅因为大家开得很快，就很吓人，”Fairfield 补充道。
自动驾驶汽车不会感到恐惧，但这个问题对它们来说同样充满挑战。Fairfield 表示，这是因为它涉及道路上的其他人。
自动驾驶汽车必须与人类驾驶的汽车互动，并做出计算，例如判断其他车辆在它们开始转弯时是否会减速——这就像人类在执行相同操作时进行的心理计算一样。或者，它们可能需要弄清楚如何“礼貌地请求”其他车辆让行，但他表示，同时又不能完全承诺要进行转弯。“当然，道路上的其他人并不总是合作的。”
“所以这就是为什么它很难，”Fairfield 说。“因为理解人很难。”
在模拟中解决这个问题
人类通过在现实世界中练习来提高驾驶技能。但自动驾驶汽车可以在模拟中进行练习，在那里时间被加速，成千上万辆汽车可以同时行驶，工程师可以改变情况来测试车辆的表现。据该公司称，Waymo 每天在模拟中积累 1000 万英里。
Waymo 多年前就开始使用模拟来回答一个关于“接管”的问题——这是行业术语，指自动驾驶汽车中的人类接管自动驾驶软件的控制。在加州，公司会提交关于其汽车的“接管报告”。模拟为他们提供了一种测试替代现实的方法。Waymo 模拟团队的技术负责人 James Stout 回忆道：“自然而然地会产生一个问题：‘如果我们当时没有接管，会发生什么？’‘情况会如何发展？’”
当然，现在的模拟已经允许他们做得更多。对于无保护左转，计算机时间很有帮助，因为 Waymo 可以借鉴真实、充满沥青的道路经验，但可以根据需要进行修改。行为团队负责人 Fairfield 表示，他们使用模拟的主要方式是“极大地扩展我们在现实世界中遇到的案例的多样性”。
在那里，他们可以改变交叉口的地理因素，例如车道的数量和位置，以及是否有铁路轨道或人行横道等“不确定因素”。
“在此基础上，您再加入所有的动态元素，”Fairfield 说。在这种情况下，动态元素是指其他车辆——从摩托车到大型卡车——它们的行驶速度、到达模式（它们是“成群结队”吗？）以及数量都可能有所不同。
“您甚至可以改变它们有多么随和，或者有多么具有攻击性，”Fairfield 说。
模拟还有助于 Waymo 的工程师确保，如果他们更新自动驾驶软件，不会导致计算机在某些情况下表现得更差——即其能力出现退化。
“我们在设计和构建系统的初始阶段就利用模拟来非常彻底地探索各种情况，”他说。“然后，在我们调整、改进或优化系统的过程中，我们还利用它来评估任何潜在的退化。”
也许我们应该让人们退出驾驶
所有这些关于人类很棘手的事情都提出了一个问题：如果道路上的其他车辆也都是自动驾驶的，那么自动驾驶汽车执行无保护左转和其他困难操作是否会更容易？
“在某种程度上，我认为会是这样，”Fairfield 反思道。“但我并不太相信那种情况。”
这是因为道路上不仅仅只有汽车。还有像走路、跑步、骑自行车这样的人类活动。此外，即使所有汽车都是 Waymo 车辆并且它们能够相互通信以表明其意图，试图通过某个极其强大的中央计算机来假设性地协调它们的所有路线也过于复杂和危险。
另一个问题？有些人可以理解地就是喜欢开车。“嘿，哥们，”Fairfield 说，他想象一个永远不想放弃方向盘的人还在驾驶自己的车。“我的‘76 年的别克，除非我死，否则你休想拿走。”
