“揚手即停”似乎已經不能滿足Google對無人駕駛技術的追求了。他們需要系統讀取更復雜的人類手勢。近日，Google無人駕駛項目公布了6月份最新一期的研究報告，指出Google無人駕駛汽車升級了傳感器系統，能更敏銳地監測周邊自行車的行駛情況，甚至通過讀取騎車者的手勢，據此做出更精確的回避動作。

報告稱，升級后的傳感器能讀取和收集遠處的自行車手的手勢信號，再利用機器學習算法，分析手勢信號代表的動作。“系統會記錄騎手的手勢信號，因此它可以更好地預測騎手在下一個路口會轉彎還是直行。”

另外，傳感器對周圍物體種類的辨識能力也得到提升。它不僅能區分開行人、自行車、汽車，還能判斷出自行車是山地胖胎自行車(Fatbike)還是普通自行車，甚至辨識出獨輪車。

不同物體運動速度和軌跡不同，對物體種類的細分，能為無人駕駛系統地做出更精確的判斷提供參考。而且更清晰的判斷能力，能讓無人駕駛車輛和自行車道、人行道保持距離。

機器學習算法的運用更讓Google無人駕駛汽車擁有了“越學越精”的判斷力。大量“實戰經驗”積累下，Google無人駕駛汽車就能形成自行車、行人、車輛的運動模式，更高效地規避可能發生的交通事故。

報告還承認，Google無人駕駛汽車在最近一個月內發生了兩起刮擦事故。一起是因為旁邊車輛的不安全變道，刮蹭到Google無人駕駛汽車車側。另外一起則是在Google無人駕駛汽車等待轉向的時候被后車低速追尾。

Google無人駕駛汽車被追尾動圖（來自caranddriver）

盡管兩起事故都不是無人駕駛汽車的“鍋”，但外界對無人駕駛系統造成的事故敏感度都很高。

今年7月1日的特斯拉第一起致死車禍，引發了對無人駕駛技術“命里注定”的質疑。駕駛者Joshua Brown以自動駕駛模式開著Model S，從側面撞上了一輛18輪大型貨車。車從后輪的空隙中直接穿過，頂部被掀翻，致其當場死亡。

作為一項深入日常生活又攸關生死的技術，無人駕駛技術天生自帶“被質疑”屬性。而不休止的質疑只能依靠技術進步來證明，公眾的擔憂可以由不斷完善的技術來消弭。

這份報告還指出，Google無人駕駛汽車將要學會觀察更復雜的人類行為，比如、騎車者為了避開一扇開著的車門而選擇進入機動車道的行為，以及逆向騎行、違規變道等違反交通法規的行為。

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