改變車道對人類駕駛員來說很簡單,。對自動駕駛汽車來說,，卻并非如此,。自動駕駛汽車并不使用大腦灰質和肌肉記憶,，而是通過編程,、人工智能和車載感知系統(tǒng)（如激光,、攝像頭和雷達）換道,。就此，外媒就自動駕駛車輛在轉彎時在想什么采訪了四家公司：初創(chuàng)公司Drive.ai,、創(chuàng)業(yè)公司nuTonomy,、優(yōu)步（Uber）和Waymo。

　　燈光解讀

　　散布在環(huán)境中的信號燈為汽車的機器人大腦提供了重要線索,。使用深度學習的人工智能（AI）策略,，Drive.ai的汽車可以推斷出，停在綠燈處不動的汽車可能是熄火了,，而在紅燈處不動的汽車則是在遵守交通規(guī)則,。算法還可以得出結論，前方車輛上的閃爍的危險指示燈意味著它短時間內(nèi)可能不會到達其他地方,。

　　超出測位儀

　　停在路邊的汽車和送貨卡車經(jīng)常在擁擠的城市交通中突然出現(xiàn),。對于自動駕駛汽車而言，只占據(jù)車道一部分的汽車可能會停一小段時間,。NuTonomy和Drive.ai公司的智能汽車在決定是否通過車道時會考慮這一因素,。如果前方汽車更靠近路邊而不是車道中間，機器人汽車則會選擇繞過,。

　　了解路況

　　NuTonomy公司的自動駕駛汽車已經(jīng)在新加坡和波士頓巡航了一遍,，深入了解了當?shù)爻鞘械穆窙r,。例如，如果nuTonomy車輛認為靜止的卡車是在送快遞,，那么車輛極有可能選擇超過去,。如有疑問，汽車會認為一輛靜止的汽車只是暫時停下來,，并會在后面等待,。這是業(yè)內(nèi)典型的保守做法。

　　街道共享

　　如果有人不小心闖入車道,，自動駕駛汽車會猛踩剎車,。而且，Waymo汽車在默認情況下會給騎自行車人提供了很大的泊位,。車載攝像頭掃描車輛周圍的街景,，而攝像頭的旋轉激光-一種稱為激光雷達的工具-可測量汽車和其他物體間的距離。雷達讀數(shù)可幫助計算附近其他車輛的速度,。

　　準備好按路線出發(fā)

　　導航被認為是自動駕駛汽車冒險換道的最佳理由之一,。優(yōu)步的先進技術團隊給汽車制定好程序來檢查一輛汽車在行動前與其他汽車之間是否有足夠的距離。本質上來看,，計算機執(zhí)行了被稱為“兩秒規(guī)則”的距離指導方針,。此計算還考慮了司機的舒適度：汽車不會突然加大油門往前沖嚇到司機。

　　前方車輛

　　一輛高大的車會阻擋人類和機器人跑車的視野,，因此一輛自動駕駛的汽車如果正位于一輛半高的汽車背后,，它會停下，除非人為干預,。但是,，如果車是停在路邊或是開著閃光燈，自動駕駛司機可能會嘗試通過,。最后,，工程師們希望車輛間能互相通信，如此一來,，一輛停駛的卡車可以與附近的汽車分享其狀態(tài),。