據(jù)統(tǒng)計，駕駛員失誤幾乎是造成交通事故的主要原因。這就是為什么自動化一直被視為潛在的安全游戲規(guī)則改變者。

但是，根據(jù)高速公路安全保險協(xié)會（IIHS）的一項(xiàng)最新研究，如果自動駕駛系統(tǒng)像人一樣開車，自動駕駛汽車可能只能防止大約三分之一的車禍。

IIHS研究副總裁兼該研究的合著者Jessica Cicchino說：“自動駕駛汽車最終可能會比人類更好地識別危險，但我們發(fā)現(xiàn)僅憑這一點(diǎn)并不能防止大量的撞車事故?！?/p>

傳統(tǒng)觀念認(rèn)為，自動駕駛汽車有一天可能使撞車成為過去。

現(xiàn)實(shí)并非如此簡單。根據(jù)對警方報告的撞車事故的全國調(diào)查，駕駛員失誤是事件鏈中的最終故障，導(dǎo)致每10起撞車事故中有9起以上。

但是該研究所的分析表明，其中只有三分之一的交通事故是由于自動駕駛汽車客運(yùn)避免人為的錯誤而避免發(fā)生，這些錯誤僅僅是因?yàn)樗鼈儽热祟愸{駛員具有更準(zhǔn)確的感知能力，并且不容易遭受過失錯誤。為了避免剩下的三分之二，需要對它們進(jìn)行專門編程，以將安全性置于速度和便利之上。

該研究的主要作者，IIHS研究科學(xué)家亞歷山德拉·穆勒（Alexandra Mueller）表示：“制造出能夠像人一樣駕駛的自動駕駛汽車本身就是一個巨大的挑戰(zhàn)?！?“但實(shí)際上，他們必須比這更好，才能兌現(xiàn)我們都聽過的諾言。”

為了估計如果將無人駕駛汽車設(shè)計為做出與人類相同的風(fēng)險決策時可能繼續(xù)發(fā)生的撞車事故，IIHS的研究人員對《國家機(jī)動車撞車因果關(guān)系調(diào)查》中報告的5000多起警察報告的撞車事件進(jìn)行了調(diào)查。這些事故案例由美國國家公路交通安全管理局（National Highway Traffic Safety Administration）收集，代表了美國境內(nèi)發(fā)生的車禍，其中至少有一輛車被拖走，并召集了緊急醫(yī)療服務(wù)。

IIHS團(tuán)隊(duì)審查了案例文件，并將導(dǎo)致崩潰的與駕駛員相關(guān)的因素分為五類：“感知和意識”錯誤包括諸如駕駛員分心、視線障礙和未能及時識別危險之類的事情。當(dāng)駕駛員錯誤判斷交通間距，錯誤地估計另一輛車行駛的速度或?qū)α硪晃坏缆肥褂谜邔⒁鍪裁醋龀鲥e誤的假設(shè)時，就會發(fā)生“預(yù)測”錯誤。

“計劃和決定”錯誤包括因路況而駕駛太快或太慢，主動駕駛或與前方車輛之間的跟隨距離太小。“執(zhí)行和性能”錯誤包括不適當(dāng)或不正確的規(guī)避操作，過度補(bǔ)償和其他控制車輛的錯誤?！笆堋鄙婕耙蝻嬀苹蛭荆t(yī)療問題或方向盤入睡而造成的損害。

研究人員還確定，某些碰撞是不可避免的，例如由于車輛故障（如爆胎或車軸損壞）引起的那些碰撞。

在這項(xiàng)研究中，研究人員設(shè)想了未來道路上所有車輛都將自動駕駛的未來。他們認(rèn)為這些未來的車輛將防止那些完全由感知錯誤或無能力駕駛導(dǎo)致的撞車事故。這是因?yàn)榭梢云谕詣玉{駛汽車的攝像頭和傳感器能夠比人類駕駛員更好地監(jiān)視道路并識別潛在危險，并且不會分散注意力或喪失駕駛能力。

僅由于感測和感知錯誤而導(dǎo)致的崩潰占總數(shù)的24%，而失能為力占10%。如果道路上的所有車輛都是自動駕駛，則可以避免那些碰撞，盡管這將需要能夠正常工作的傳感器和永不故障的系統(tǒng)。除非專門為自動駕駛汽車編程以避免其他類型的預(yù)測，決策和性能錯誤，否則其余三分之二可能仍然會發(fā)生。

考慮一下2018年3月在亞利桑那州坦佩市殺死一名行人的Uber測試車的撞車事故。其自動駕駛系統(tǒng)最初難以正確識別路邊的49歲的Elaine Herzberg。但是一旦這樣做，它仍然無法預(yù)測她會越過車輛的前方，并且它未能執(zhí)行正確的規(guī)避動作來避免在她這樣做時撞擊她。

計劃和確定錯誤（例如超速和非法操作）是導(dǎo)致研究樣本中約40%的撞車事故的原因。駕駛員的故意決策可能導(dǎo)致撞車的事實(shí)表明，駕駛員的偏好有時可能會與自動駕駛汽車的安全優(yōu)先級相沖突。為了使自動駕駛汽車兌現(xiàn)消除大多數(shù)碰撞的諾言，必須將其設(shè)計為著眼于安全性，而不是在這兩種情況不一致時優(yōu)先考慮騎乘者。

自動駕駛汽車不僅需要遵守交通法規(guī)，還需要適應(yīng)路況并實(shí)施駕駛策略，以應(yīng)對其他道路使用者的行為存在不確定性，例如在人多的地區(qū)駕駛比人類駕駛員慢交通或低可見度條件下。

“我們的分析表明，對于自動駕駛汽車要實(shí)現(xiàn)其承諾比人類駕駛員更安全的承諾，將安全性置于騎手偏好之上至關(guān)重要?！蹦吕照f。
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