爱华网系列专题：《我们为什么这样开车：开车经济学》
我们有时距离黄灯很近时才停下来，但有时距离黄灯还很远，红灯还没亮时停下来，到底该什么时候停，工程师们将此称为"进退两难地带"（dilemma zone）。这的确是个麻烦。通过撞车率可以知道，很多司机因为要在黄灯时停车而汽车的尾部被撞。不过更严重的撞车是司机继续行驶，从路口开过来的车辆撞到了车身侧面。要么撞车事故不严重，但是撞车几率很高，要么撞车事故很严重，但是发生这种事的几率很小，这两种情形该如何选择？工程师们延长了黄灯等待时间，不过因此降低了路口的道路通过量。一旦信号灯的等待时间放宽松，这相当于又在鼓励司机提高车速去冒险。 有些人甚至提议使用提示司机交通灯即将变黄的标志牌，以此提前警告司机。这是一种"小心再小心"的策略，扩大了"犹豫区"（indecision zone）的范围。然而，在澳大利亚的十字路口处进行的一次调查却并不让人乐观，调查者研究了绿灯刚刚开始闪烁，还没有变成黄灯时发生的情形。调查结果多种多样：绿灯闪烁时，穿马路的司机数量很多，但是直接闯红灯的司机并不多；然而多数司机都停车过早。以色列的一项路口研究显示，后一种做法会造成危险后果，这里使用的也是"绿灯闪烁"的办法。在十字路口处，使用这种指示灯造成了更多追尾事故。犹豫区范围越大，车辆数量就越多，于是有更多人需要决定是开走还是立即停车，撞车的几率也更大。 在路上，这种麻烦区域一直都存在。在挑战大奖赛进行时，路上没有行人（蒙特莫罗说"谢天谢地"）；这对汽车"佐尼"来说是个大问题。"我想过很多，要是‘佐尼‘在实战中不成功会怎样，"蒙特莫罗说道。它在斯坦福驾车就比较稳定，可是如果有行人站在路边，站在人行道旁边怎么办？因为这时行人不在路上，他不算障碍。可是他要是在等着过马路，或者仅仅站在那呢？为了认识这个问题，机器人还需要理解路人的肢体语言，或者通过训练可以进行眼神交流和对行人的面部表情进行分析。即使机器驾驶员停下车，路人仍需获得更进一步的信息。"行人有时很警惕，即使走在已经停下来的车面前也会比较小心，"蒙特莫罗说，"通常他们会等司机挥手，示意‘你先过‘。"但如果在无人驾驶的"终结者"面前通过，你会面不改色吗？ 不过在某些方面，城市的环境实际上比满是沙尘的沙漠车道更容易通行。"在市区驾驶的确受到很多限制，你对此无能为力，"蒙特莫罗说道（他从没在纽约的罗斯福路上开过车），"这实际上关系到我们驾驶的能力，我们根据道路规则和路上的标志来推算可能发生的事。"
道路上充满各种假设：绿灯亮时我们全速驾驶，因为我们认为其他司机已经停车；每次对面车道上开来一辆车，我们都不想和它迎面相撞；我们直接冲过一个小土丘，因为我们认为对面不会刚好停着一辆油罐车。"如果我们不做任何设想就会驾驶得更快，"蒙特莫罗如是说。斯坦福的整个团队将这些设想编成100 000行左右的代码，用这些行代码做"佐尼"的大脑。但又不能过于死板，一旦发生怪事时，要避免汽车失灵。 路上会发生很多怪事，比如路灯坏了。大卫·莱特曼（David Letterman）曾开玩笑说纽约的路灯"只是些模糊的指南"，不过大家开车都遇到过交通信号卡住一直显示红灯的情况。犹豫一下，然后你可能小心翼翼地从红灯下开过去。或者你开到一辆停下来的车后面，打算绕过去，这意味着你得穿过两条黄线，正常情况下，这是违法行为，可你即使违规了，交通法还是常常允许特殊情况发生。那么四车道上的车辆其中哪一辆应该先通过？如果清楚哪辆车先到红灯，那么四个车道都可能会陷入僵局。假设四个机器人驾驶车辆同时到达，就有两种可能：它们争着先过，结果撞在一起，或者是都停车不通过，全部机器人都拥挤在路口。所以斯坦福一行人使用了复杂的算法来让"佐尼"的二元逻辑更人性化。蒙特莫罗说"‘佐尼‘会努力计算出通过的合适时间，而且会按次序等候。""不过要是有人不按次序先后，浪费很多时间，机器人就会只身离开队伍。"
