■本报记者姜澎

    从昨天起，上海交通大学闵行校区5000亩面积的校园内，可以扫码呼叫无人驾驶小巴士接送。此前，这些无人车已在深圳等地的科技园区试运行，研发团队希望这些处于实验阶段的无人车继续在校园里“积累”经验，为走上街头做准备，同时希望能够给研发者以灵感，寻找是否有另一条无人驾驶路径的实现可能。

    随叫随到的无人车已在多个园区试运行

    无人车接到指令后可以随叫随到，车上的自动驾驶系统采用了感知地图匹配的方法，而非GPS定位，这样可以在GPS信号差的环境下工作，通过激光点云对无人车进行定位和导航，不仅能自主驾驶，还能自动躲避行人。

    这款无人驾驶小巴由上海交通大学电子信息与电气工程学院杨明教授团队与青飞智能联合研制。“乘客上车后可以通过触摸屏或人工智能语音交互系统随时调整目的地。”杨明介绍称，这款小巴目前规划了电子信息与电气工程学院、机械与动力工程学院、南大门等站点。

    在昨天的试运行中，有学生特意测试车辆性能，小巴表现优异。这款无人小巴是Leⅴel4级自动驾驶系统，车上没有方向盘、油门刹车踏板，系统能自动观察环境，进行转向和加减速控制，也能通过多传感器融合方式实现自动驾驶。

    上海交大校园不是唯一使用这一无人车测试的校园。杨明团队之前已经在长三角周边城市的一些科技园区试运行了这一系统。杨明说：“这套无人驾驶系统在高速公路上测试过，但是园区的路况要比高速公路复杂，希望能够积累更多数据，提升无人驾驶系统的安全性。”

    为了让无人小巴具有更强的安全性，在各种环境条件下都可以平稳正常地运行，上海交大与青飞合作开发了更可靠的核心传感器，让无人小巴在雨雪天都能够正常工作。而且，无人小巴用的是该校电子信息与电气工程学院硕士生张建林设计的智能算法，处理小巴运行过程中可能遇到的各种危险场景，从而保证外部行人及车内乘客安全。

    无人驾驶走上街头仍需克服瓶颈问题

    “无人驾驶技术从出现至今可以说并没有质的改变，不论是深度学习技术的运用还是智能识别技术的提升，无人驾驶技术仍然是在原有技术框架内升级。”杨明说。目前无人驾驶技术走上街头最需要克服的瓶颈问题是人工智能驾驶系统对于人类的“理解”。

    在驾驶精确度方面，无人驾驶系统的操作能力毫无疑问早已超越了人类，但是，它们对人类的理解和人类行为的反应能力却远远落后于人类。他举了个例子，一条小路如果只有两个车道，但是无人驾驶通过对距离、速度的精确运算，可以使两车道变成三车道。但是，要根据人类张望时的眼神、神态和动作来判断一个人是否要过马路，或者人类驾驶员究竟是要加速还是要靠边停车并且立即做出反应，这对无人驾驶系统来说，目前仍然比较困难。

    对于智能识别系统来说，人类行为的这些变量究竟是什么含意，需要深度学习系统不断进行学习和总结。这也是无人驾驶车在科技园区以及校园试运行的原因，希望“它们”能够“积累经验”，学会识别行人的各种交通行为，并且进行预判，从而能够进行最合理的决策。