與以往相比，谷歌自動駕駛汽車上路后的表現(xiàn)顯得更加自然。在GPS定位系統(tǒng)、傳感器、攝像頭、雷達以及激光等設備支持下，這款自動駕駛汽車可以收集有關周圍環(huán)境的海量信息，以便于其能在不斷改變的環(huán)境中更順暢地行駛。車上的傳感器可探測到2個足球場之外的物體，包括行人、車輛、建筑、鳥、騎單車者等。
但是谷歌每輛自動駕駛汽車收集的數(shù)據(jù)，不僅僅供其當時行駛時使用。這些數(shù)據(jù)還被用于不斷改善軟件，以便于所有車輛能夠從一輛車的體驗中吸取教訓。自從2009年以來，谷歌自動駕駛汽車已經(jīng)以自動駕駛模式行駛了193萬公里行程，其軟件已經(jīng)學會如何應付許多不同情況。
谷歌自動駕駛汽車項目負責人克里斯·厄姆森(Chris Urmson)在6月份一次演講中，詳細介紹了這款汽車在現(xiàn)實場景中行駛的情況。他說：“我們利用自動駕駛汽車收集的數(shù)據(jù)，比如行人、車輛、騎單車者的情況，幫助這些車輛理解和推測其他車輛和行人看起來的樣子。”美國主流網(wǎng)絡媒體BI日前解析了谷歌自動駕駛汽車如何看待其周圍世界，以及其如何利用實時數(shù)據(jù)應對各種假設的情況。
谷歌自動駕駛汽車首先會利用地圖和傳感器數(shù)據(jù)確定自己的位置。
接著，谷歌自動駕駛汽車可利用傳感器數(shù)據(jù)理解當時看到的東西。軟件可處理所有數(shù)據(jù)，并根據(jù)體型大小、形狀以及移動方式為看到的東西分類。
在這張?zhí)厥庹掌校雀枳詣玉{駛汽車看到其他車輛(紫色)、騎單車者(紅色)，左上角還有橙色錐形。
但是谷歌自動駕駛汽車不僅需要知道其周圍環(huán)境，還需要預測其他車輛、行人以及物體的運動軌跡。尤其是在城市街頭，那里有更多行人和車輛，交通情況也更為復雜。
為此，谷歌自動駕駛汽車需要利用好其收集到的數(shù)據(jù)，并立即決定如何行動，比如找到正確軌跡或它應該在哪里減速或加速。
通過編程，谷歌自動駕駛汽車可以理解警車閃光燈或前面?？康男＼嚕⒆龀稣_回應。
當警察阻斷交通或當汽車被允許前行時，谷歌自動駕駛汽車也都能做出理解。
當有騎單車者試圖進入車道時，谷歌自動駕駛汽車會減速，允許其進入。
通過收集到的數(shù)據(jù)，谷歌自動駕駛汽車可以預見到很多事情，包括其此前從未遇到過的情況。
