自动驾驶车会比普通车舒适的原因分析

不少人认为自动驾驶车的舒适程度肯定会大打折扣。驾驶员一旦由人类换成了机器人，很可能会经常急刹车或是无法稳定控制车体。更何况，没有了人类司机，乘客也许心理上会感到不安全，也很有可能晕车。

但大家不要忘了，自动驾驶车是为了智能出行重新定义的，从车辆控制到车内设计，以上这些问题工程师们自然会逐一帮你解决。

我们来重新定义“舒适”。

下面这张图里，蓝颜色的区域代表传统汽车对舒适的定义。基本分为：车内空气质量、噪音、温度以及震动。这些都比较容易理解。

我们再来看红色区域，也就是自动驾驶车对舒适的定义。

Naturality：驾驶路线是否自然。很多人类新司机开车会让人感觉很僵硬，特别是在转弯、变道的时候。也就是说他们选择的路线不够自然。这一点和自动驾驶车的规划（planner）直接挂钩。

Disturbances：对干扰的控制。干扰分为两种。第一种来自路况的干扰，比如坑洼不平的路面。这种干扰一般造成的是垂直方向的颠簸，频率比较高，但颠簸程度比较小。自动驾驶车会设计特殊的座椅，尽量减小颠簸程度。同时也可以探测到路面上明显的坑洼，提前躲避。

另一种干扰是驾驶本身给乘客带来的干扰，是由于加速度、刹车带来的前后方向的晃动和转向时带来的左右方向的晃动，也就是“jerk”。这一点是很多自动驾驶公司正在解决的难题。不但要做好车体控制、路线规划，同时要探测周围路况，加快运算速度，给出最佳、最快的驾驶决策，从而避免过快加速或是急刹车。

Apparent Safety：也就是人类乘客心理感受到的安全程度。即使自动驾驶车行驶得十分安全，但是如果人类乘客心理上觉得距离前面的车太近，或是觉得速度过快，甚至是挑选了一条不太安全的街道行驶，也仍是不合格的驾驶体验。

因为人类的标准很难量化，这一领域仍需要大量研究。比较简单的解决办法是，找到更多的人类公认的老司机来驾驶自动驾驶车，把他们的数据作为“黄金标准”作为对比，从而调整机器人的路线。

墨尔本皇家理工大学的震动实验室

Motion sickness：晕车。人类如果自己开车，一般不太会晕车。但是如果作为乘客，坐在车里一直盯着手机，就很容易晕车。

解决办法：

为乘客在车内提供路线信息屏幕。研究证明，信息可以给人类一种安全感。如果屏幕上显示5秒之后汽车会右转，乘客心理上就会有所准备，晕车程度就会减小。

保证车厢有足够大的窗户。乘客如果能经常望一望窗外，就不会只盯着手机或是其他不会移动的物体，就能减小晕车的感觉。

运用横向控制以及连续曲率。除了上述的油门和刹车问题，方向盘把控不好的司机也很容易让乘客晕车。下图是规划中常用的自行车模型。k就是曲率。有连续性的曲率可以减少向心力的变化，从而能增加舒适感。

自动驾驶车需要做大量实验，衡量乘客在车里坐的时间和疲倦程度，身体是否会随着车的颠簸或转弯有强烈晃动，是否感到紧张，是否可以长时间执行一些活动，比如看手机、读书、甚至小睡一会，是否会有不适感。