城市中不同交通參與者間的距離相對較近，而且動作難以預測。如下圖，自車將駛入右側這條直行車道，但此時面包車突然加速加塞駛入同一條車道，其實這就是典型的“博弈”場景；對于駕駛員而言，要么會將自車提速，在面包車到來之前駛入目標車道，要么降速讓面包車先行，但此時系統并未做出正確自我決策，導致人為介入，系統退出。

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『系統無效搶道，最終人工接管車輛』

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『系統主動超越慢車』

　　公交車也是城市中的特殊交通參與者，其擁有路邊停車上下客場景，輔助駕駛系統需要并線超車，同時公交車體型較大，輔助駕駛系統需要合理避讓。在此次體驗過程中，基本沒有遇到因為公交車而導致自車行駛停滯的情況。

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『系統自主持續變道』

　　上面的提速并線、并線排隊也是常見情況，但系統偶爾會出現自我決策不準確的情況。比如前方安全空間充足，自車需要由左到右并線，駕駛員應該提速并線，但系統會存在稍長的反應時間，導致體驗、效率上的不足。

　　另外像并線排隊時，為了不影響其它車道車輛通行，駕駛員應該提前并線讓出車道，但系統并沒有做出過大轉彎并線動作，導致占道。

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『系統主動避讓非機動車并自主超車』

　　面對非機動車，目前系統可以處理一些簡單情況，比如繞行超過機動車道上的自行車，但面對過于復雜的場景，體驗中為了確保安全，駕駛員還是要手動接管車輛。在實際城市交通中，復雜的機動車、非機動車混行場景確實會很常見，這就要求系統要做出非常合理、擬人化、安全的自我決策。

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『系統在無信號燈保護的多岔路口自主通過』

　　城市中的無信號燈保護岔路口也是典型場景，面對一些復雜、車流量大的岔路口，甚至駕駛員也要保持較低的行駛速度安全通過，在體驗中我們也遇到了類似場景，但好在通過路口時的車流量不大，所以車輛邏輯正確、以較高效率通過了路口。

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『系統跟車距離不太穩定』

　　另外，城市擁堵跟車場景我們也再熟悉不過了，保持較小跟車距離的話需要時刻警惕周邊情況，保持較大跟車距離的話，容易被其它車輛加塞。在體驗中，系統偶爾會保持比較合理的跟車距離，其安全冗余空間不至于讓乘客害怕，跟車距離也不太容易被加塞；但目前跟車距離的控制還不太穩定，還是會經常與前車距離過大。

　　雙向兩車道比較為難城市輔助駕駛系統，一旦自車前方有臨停車輛，自車只能停止等待，此時駕駛員會認為，“借道繞過去”不就行了？從“人情”角度來說，這種臨時借道繞行的情況很常見，但從法律上來說，借道逆行半米都是違規，所以系統絕不會逆行，這可以理解，但駕駛員在主觀上難免會認為系統太過死板。

總結：

　　這次體驗最大的收獲就是見證了城市場景輔助駕駛的感知和自我決策能力，比如路口選擇車道、通過岔路口、非機動車繞行等場景下，這套系統展現了擬人化操作。同時小鵬汽車官方工程人員也提到，系統的邏輯底線就是安全，所以對于一些比較保守的操作我們也能理解。在未來優化中，系統如何做到更優的動態控制、對錐桶/實線/行人/公交車等物的避讓邏輯、操作的細膩度等等都會得到提升，這其中還是要包含大量的系統自我實時決策。總之，想做到成熟的城市場景輔助駕駛很難，好在小鵬汽車讓我們獲得了信心。（文/汽車之家 尤冬青）

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