日前，福特展示了一輛福特Fusion Hybrid自動駕駛測試車。目前，福特正與美國麻省理工學院和斯坦福大學合作研發自動駕駛相關技術。其中，麻省理工學院主要負責汽車周圍的交通路況，而斯坦福大學負責研究在周圍存在障礙物時，如何將車載傳感器的性能發揮到極致。

　　換句話說，前者的研究目的是利用車載攝像頭收集直接可見(line-of-sight)的交通數據，并依此對路況進行掌握和預測；后者則是致力于視野受阻擋(non-line-of-sight)情況下的路況信息收集，例如利用V2X技術。

　　福特Fusion測試車中除了包含目前福特量產車上已有的安全技術外，還添加了4個雷達傳感器和實時3D地圖。

　　福特與麻省理工合作:收集直接可視的路況數據

　　雖然雷達傳感器本身也能夠對車周圍路況進行檢測，福特在與麻省理工學院的合作項目中還開發出了一種先進的算法，幫助車載系統在收集到當前路況后，預測其它車輛和行人之后的移動情況。福特將其稱為”情景規劃(scenario planning)”。通過這一預見性規劃方案，汽車能夠對周圍路況中潛在的風險進行更好地評估與預測，從而對行人、車輛和其他移動物體進行及時有效地閃避。

　　福特駕駛輔助和主動安全全球經理Greg Stevens表示，在該合作項目中，對于車輛移動規律的評估與預測已經獲得顯著成果，項目的下一步計劃是加強對行人移動規律的預測。系統之所以具備預測能力主要是從3方面對目標物體進行分析。

　　預測車輛移動規律

　　首先是車輛的物理屬性，例如它的加速、制動、變換車道等。根據這些屬性，前方車輛的可移動范圍被限制在很小的空間內，使預測正確率提高。其次是分析其他車輛對于本車的關系，例如一輛車正在從其他車道靠向本車所在車道。最后，系統會結合第二點和綜合路況進行比對，作出進一步的分析。例如，當導航系統或攝像頭發現前方有匝道出口，而另一輛車則正在向出口處的車道變道，那么系統將會認為這輛車準備進入該匝道口。

　　預測行人移動規律

　　Greg Stevens表示，對于行人的移動行為預測更具挑戰。雖然他們移動速度不及汽車，但更突然，更無規律。例如，原本向前直走的行人可能突然橫穿馬路。

　　不過即便如此，研究人員依舊擬定了兩種或許可以預測行人行為的方案。第一種，當行人在行走過程中突然朝后看，那么就有很大可能他即將穿越道路。另一種，當行人朝著人行橫道線的方位走時，也同樣可以認為他即將橫穿道路。

　　在2014北美車展上，福特展示了一輛測試車，并利用傳感器系統展示了車載安全系統獲得給類交通數據的3D視圖。

　　福特與斯坦福大學合作：收集被障礙物阻擋的路況數據

　　福特與斯坦福大學的研究項目主要關于如何檢測被障礙物擋住的交通路況。當司機的視線被前方大卡車擋住時，司機都會潛意識地探頭張望。而項目開發的系統中的傳感器能夠檢測到前方車輛緊急制動，并作出規避動作，此前，系統還會先分析相鄰車道是否有足夠的空間可讓車輛實現變道。目前該項目還處于初期階段。

　　自動駕駛是福特未來汽車技術發展藍圖(Blueprint for Mobility)的主要對象，其描述了2025年的交通概念。福特推出自動駕駛測試車后，將持續探索適合于全自動駕駛的社會、立法和技術方面的方案。

　　一般認為，V2V是一項多對象的交互性技術，其尚存在許多技術難題。例如某塊區域內的司機需要使用同一種語言交流，并且每個V2V頻道中還需要制定統一的擁堵管理策略。

　　Greg Stevens表示，我們的目標是讓司機能夠很輕松地運用相關技術預測即將到來的交通情況，讓自動駕駛的相關知識變成人們的”常識”，讓人們知道，無論是可視路況還是被障礙物阻擋的路況，充分掌握它們對于行車安全非常重要。

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