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自動(dòng)駕駛事故頻發(fā),安全性如何保證

bzSh_drc_iite ? 來(lái)源:未知 ? 作者:工程師曾玲 ? 2018-10-02 11:35 ? 次閱讀
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2018年,全球各大車企和科技公司研發(fā)的自動(dòng)駕駛汽車紛紛進(jìn)入到深度路測(cè)階段,隨之而來(lái)的是各種安全問題。

自動(dòng)駕駛安全事故頻現(xiàn)

8月底,蘋果公司被爆出其自動(dòng)駕駛汽車在加利福尼亞州山景城測(cè)試時(shí)發(fā)生了首起交通事故。事故發(fā)生在當(dāng)?shù)貢r(shí)間8月24日下午3點(diǎn)左右。蘋果公司進(jìn)行測(cè)試的自動(dòng)駕駛汽車由一輛雷克薩斯RX450h改裝而成,行駛速度不到1英里/小時(shí),在其減速以等待并入到加利福尼亞州桑尼維爾的高速公路時(shí),后方一輛2016款日產(chǎn)聆風(fēng)汽車以約15英里/小時(shí)的速度追尾蘋果自動(dòng)駕駛測(cè)試車。兩輛車輛都有損壞,但未造成人員傷亡。

作為世界上唯一一家萬(wàn)億級(jí)的科技公司,蘋果公司也無(wú)法真正保證自動(dòng)駕駛的安全性,而其他自動(dòng)駕駛汽車行業(yè)的領(lǐng)軍企業(yè)也難逃測(cè)試車禍厄運(yùn)。

這次事故的出現(xiàn)讓人們不得不再次把自動(dòng)駕駛技術(shù)的安全性問題重新擺上桌面,此前,Uber、特斯拉以及谷歌旗下Waymo的自動(dòng)駕駛汽車車禍頻發(fā)已經(jīng)讓這項(xiàng)技術(shù)的聲譽(yù)受到了一定程度的損傷。

2018年3月18日,Uber公司的一輛自動(dòng)駕駛汽車在亞利桑那州進(jìn)行夜間路測(cè)時(shí),發(fā)生一起交通事故,與一名橫穿馬路的女子相撞,造成女子死亡。事故發(fā)生時(shí),這輛Uber測(cè)試汽車處于自動(dòng)駕駛模式,正以38英里的時(shí)速行駛,車上配有一名安全員司機(jī)進(jìn)行監(jiān)管。由于此次事故,Uber暫停了在鳳凰城、匹茲堡、舊金山和多倫多的自動(dòng)駕駛測(cè)試。

電動(dòng)汽車巨頭特斯拉的自動(dòng)駕駛模式也導(dǎo)致車禍頻發(fā),已造成多人喪生。2018年1月24日,美國(guó)加州,一輛特斯拉Model S在路邊撞上一輛白色的豐田卡羅拉,導(dǎo)致兩車車頭變形。2018年4月15日,還是在美國(guó)加州,一輛特斯拉Model X在城市道路會(huì)車,撞上一輛黑色雪鐵龍,電池起火,導(dǎo)致1人死亡,2人受傷。2018年5月8日,美國(guó)佛羅里達(dá)州勞德代爾堡,一輛特斯拉Model S電動(dòng)汽車撞墻后起火,導(dǎo)致車內(nèi)的3名青少年2死1傷,事故調(diào)查顯示當(dāng)時(shí)車輛開啟了自動(dòng)輔助駕駛模式。

作為最早進(jìn)入自動(dòng)駕駛行業(yè)的先驅(qū)——谷歌旗下的Waymo也難幸免于難。2018年5月4日下午,一輛 Waymo 的自動(dòng)駕駛小型貨車在亞利桑那州錢德勒市與一輛本田小轎車相撞,造成自動(dòng)駕駛測(cè)試車安全員受輕傷。Waymo被撞到人行道上,左前保險(xiǎn)杠和車輪遭到嚴(yán)重?fù)p壞,左側(cè)車門凹陷,周圍車身出現(xiàn)碎裂。

自動(dòng)駕駛汽車事故此起彼伏,無(wú)疑是在一次又一次地沖擊著人們對(duì)這項(xiàng)新興技術(shù)的信心。自動(dòng)駕駛技術(shù)究竟能為人類帶來(lái)什么好處,而目前事故頻現(xiàn)的原因又何在呢?接下來(lái),小編將為大家稍作分析。

根據(jù)美國(guó)國(guó)家安全委員會(huì)的統(tǒng)計(jì),去年美國(guó)公路上發(fā)生4萬(wàn)起致命交通事故,當(dāng)中90%都是由于人類的錯(cuò)誤引起的。從理論上講,機(jī)器則不會(huì)喝醉、不會(huì)分心、也不會(huì)昏昏欲睡,無(wú)疑可以大幅度削弱這些讓人膽戰(zhàn)心驚的數(shù)據(jù)。

自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵技術(shù)

自動(dòng)駕駛汽車依靠人工智能、視覺計(jì)算、雷達(dá)、監(jiān)控裝置和全球定位系統(tǒng)協(xié)同合作,讓電腦可以在沒有任何人類主動(dòng)的操作下,自動(dòng)安全地操作機(jī)動(dòng)車輛。在安全性上,自動(dòng)駕駛汽車明顯高于人類駕駛員駕駛的汽車。根據(jù)自動(dòng)駕駛汽車的功能模塊,可將自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵技術(shù)分為:定位導(dǎo)航技術(shù)、環(huán)境感知技術(shù)、規(guī)劃決策技術(shù)和自動(dòng)控制技術(shù)。

1、定位導(dǎo)航技術(shù)

定位系統(tǒng)主要用來(lái)實(shí)時(shí)高精度定位以及位置感知,比如獲取經(jīng)緯度坐標(biāo)、速度、加速度、航向角等,一般包括全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)(GNSS)、慣性設(shè)備、輪速計(jì)、里程計(jì)等。定位技術(shù)是自動(dòng)駕駛的核心技術(shù),有了位置信息就可以利用豐富的地理、地圖等先驗(yàn)知識(shí),可以使用基于位置的服務(wù)。

2、環(huán)境感知技術(shù)

環(huán)境感知模塊通過多種傳感器對(duì)車輛周圍的環(huán)境信息進(jìn)行感知。感知信息不僅包括車輛自身狀態(tài)信息,如車輛速度、前輪偏角、車輛航向角等,還包括周圍的環(huán)境信息,如道路位置、道路方向、障礙物位置和速度、交通標(biāo)志等。常用的傳感器包括攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)。

3、規(guī)劃決策技術(shù)

規(guī)劃決策模塊相當(dāng)于智能車的大腦,它通過綜合分析環(huán)境感知系統(tǒng)提供的信息,對(duì)當(dāng)前的車輛行為進(jìn)行規(guī)劃(速度規(guī)劃、避障局部路徑規(guī)劃等),并產(chǎn)生相應(yīng)的決策(跟車、換道、停車等)。規(guī)劃技術(shù)還需要考慮車輛的機(jī)械特性、動(dòng)力學(xué)特性、運(yùn)動(dòng)學(xué)特性。

4、自動(dòng)控制技術(shù)

自動(dòng)控制模塊主要包括轉(zhuǎn)向、驅(qū)動(dòng)和制動(dòng)三個(gè)系統(tǒng)。自動(dòng)駕駛汽車的三個(gè)控制系統(tǒng)對(duì)控制的精確性、平順性、響應(yīng)延時(shí)等性能要求有著不同的側(cè)重點(diǎn)。其中,轉(zhuǎn)向控制主要是對(duì)轉(zhuǎn)向電機(jī)的控制,根據(jù)控制目標(biāo)的不同,可分為角度閉環(huán)控制和力矩閉環(huán)控制。驅(qū)動(dòng)控制實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛加速、勻速、減速的控制。制動(dòng)控制根據(jù)制動(dòng)場(chǎng)景的不同又可分為正常的制動(dòng)控制和緊急制動(dòng)控制。

所以說(shuō),理論上來(lái)看,自動(dòng)駕駛汽車?yán)眠@些關(guān)鍵技術(shù)保證車輛在道路上安全行駛,能夠有效避免因人類駕駛員自身原因所引發(fā)事故的可能性。但目前還處于測(cè)試階段的自動(dòng)駕駛汽車事故不斷,原因何在,究竟是誰(shuí)之過?我們來(lái)看一下上面幾起車禍的事故分析。

自動(dòng)駕駛事故分析

3月份的Uber自動(dòng)駕駛測(cè)試車致死事故發(fā)生時(shí),據(jù)警方初步調(diào)查稱,“根據(jù)受害人橫穿馬路的方式,無(wú)論是有人還是自動(dòng)駕駛模式,要避免這起交通事故是極其困難的。即使在照明良好的情況下,橫穿馬路也是非常危險(xiǎn)的?!币庵高@次交通事故過錯(cuò)在受害者本人,而非Uber。

但后來(lái)事情發(fā)生反轉(zhuǎn),據(jù)美國(guó)國(guó)家運(yùn)輸安全委員會(huì)(NSTB)發(fā)布的關(guān)于Uber致命事故檢測(cè)報(bào)告顯示,Uber的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)存在嚴(yán)重問題,事故發(fā)生前,系統(tǒng)沒有準(zhǔn)確識(shí)別前方的是一個(gè)路人還是一個(gè)沒有生命的物體,并且在撞擊的前6秒,系統(tǒng)雖然發(fā)現(xiàn)前方物體但并沒有做出制動(dòng)的命令。這本是一場(chǎng)可以避免的事故。如果是人類駕駛員,在接近人行橫道一般都會(huì)做出減速讓行和鳴笛示警的操作,而機(jī)器系統(tǒng)并不會(huì)。當(dāng)被撞女子推著裝滿塑料購(gòu)物袋的自行車穿過人行橫道時(shí),被Uber處于自動(dòng)駕駛模式的汽車撞倒。

再來(lái)回顧5月份Waymo事故,根據(jù)警方聲明,該事故是由于向東行駛的本田轎車,在經(jīng)過一個(gè)交叉路口時(shí),為了避免撞上一輛向北行駛的汽車,突然轉(zhuǎn)向Waymo 的克萊斯勒 Pacifica 小型貨車所處的西行車道,并撞擊該車側(cè)面,當(dāng)時(shí)Waymo自動(dòng)駕駛車的時(shí)速不超過45英里,車禍的主要責(zé)任是本田駕駛違規(guī)闖紅燈。

而最近的蘋果自動(dòng)駕駛測(cè)試車事故調(diào)查文件顯示,事發(fā)時(shí),當(dāng)時(shí)的駕駛條件良好,天空晴朗,視線良好,適宜駕駛,后方日產(chǎn)汽車從背后碰撞蘋果自動(dòng)駕駛測(cè)試汽車,造成追尾,事故責(zé)任不在于蘋果自動(dòng)駕駛汽車。

由這三次事故來(lái)看,自動(dòng)駕駛汽車與常規(guī)汽車或者行人發(fā)生車禍,責(zé)任恐怕應(yīng)該要兩分。通常說(shuō)到這個(gè)問題,可能很多人都會(huì)站到常規(guī)駕車這一方,因?yàn)槠囀怯扇笋{駛,更相信人的操作,但事實(shí)可能并非如此。

正如以上三起事故以及過去一段時(shí)間發(fā)生的大部分涉及自動(dòng)駕駛汽車的事故一樣,人類駕駛員是造成大部分事故的主要原因。很多涉及自動(dòng)駕駛汽車的事故是由人類司機(jī)追尾造車的。許多時(shí)候都是粗心大意、積極冒進(jìn)的人類司機(jī)從后面撞上了自動(dòng)駕駛汽車,因?yàn)樽詣?dòng)駕駛汽車嚴(yán)格遵守交通規(guī)則,他們不習(xí)慣。

從谷歌旗下Waymo公司的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)也可看出端倪,作為自動(dòng)駕駛行業(yè)的領(lǐng)先者,谷歌公司6年前開始啟動(dòng)自動(dòng)駕駛項(xiàng)目,測(cè)試車輛以自動(dòng)方式和手動(dòng)駕駛介入已累計(jì)行駛320萬(wàn)公里,雖遭遇多起交通事故,但其中絕大多數(shù)為車輛追尾,而谷歌自動(dòng)駕駛汽車卻很少承擔(dān)事故責(zé)任,這與測(cè)試車輛的最高時(shí)速不得超過40公里/小時(shí)有關(guān)。

針對(duì)這個(gè)問題,汽車圖像技術(shù)公司 Mobileye,就于今年 3 月發(fā)表了一篇名為《安全、可擴(kuò)展自動(dòng)駕駛汽車的正式模型》的論文。在論文中,闡述了人類作為汽車駕駛員,雖然其主要駕駛行為深受交通規(guī)則的限制,但是在一些特定情況下的一些不可預(yù)測(cè)的駕駛行為(不文明行為)。自動(dòng)駕駛汽車有著豐富的傳感器,可以預(yù)測(cè)車與車的安全距離,可以預(yù)測(cè)軌道偏離等等,唯一不可預(yù)測(cè)的就是人類的駕駛意圖。論文中說(shuō)道,自動(dòng)駕駛汽車可以檢測(cè)周圍車輛距離,檢測(cè)周圍行為,還有駕駛路徑,它的一切都是程序化的。自動(dòng)駕駛汽車永遠(yuǎn)不會(huì)主動(dòng)去制造事故。

但目前來(lái)看,很明顯,作為另一方的自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)還不完善,遠(yuǎn)未到絕對(duì)安全狀態(tài)。盡管自動(dòng)駕駛汽車配備了先進(jìn)的雷達(dá)、傳感器,但在實(shí)際測(cè)試中,其作用發(fā)揮的效果可能遠(yuǎn)不盡人意。

Uber自動(dòng)駕駛車致死事故中,根據(jù)車輛技術(shù)配置,雷達(dá)與光達(dá)應(yīng)該都首先擷取到橫穿馬路女士的影像,而且她與汽車的間距處于所有傳感器都可以掌握的范圍內(nèi);當(dāng)她被車頭燈照亮,被撞上之前應(yīng)該還有1~2秒時(shí)間,車上的攝像機(jī)應(yīng)該已經(jīng)偵測(cè)到人像,在這種情況下,還是發(fā)生了事故,那么最大的可能就是各傳感器自身性能不足以及搭配方案不合理?;蛘哒f(shuō),因?yàn)轫敳?、前端雷達(dá)與攝像頭圖像處理協(xié)作不善,才導(dǎo)致了這場(chǎng)事故。

而在最近的蘋果自動(dòng)駕駛追尾事件中,有分析人士指出,自動(dòng)駕駛的核心在于遍布車身各處的傳感器和控制系統(tǒng),蘋果自動(dòng)駕駛測(cè)試車輛的傳感器如果沒有及時(shí)發(fā)現(xiàn)后方來(lái)車,或者控制系統(tǒng)沒有做出相應(yīng)反應(yīng),也應(yīng)承擔(dān)很大責(zé)任。

由此可見,在目前的環(huán)境下,依托于數(shù)據(jù)計(jì)算的自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展仍舊差強(qiáng)人意,不能像人腦一樣做到精準(zhǔn)判斷與應(yīng)急反應(yīng),在模仿人類駕駛員的技能方面表現(xiàn)還不夠理想,還有很大的提升空間。而且,就目前配備安全測(cè)試員進(jìn)行測(cè)試的無(wú)人汽車而言,安全員也會(huì)由于疏忽大意,未盡到應(yīng)有的安全監(jiān)督職責(zé)。自動(dòng)駕駛汽車要想真正實(shí)現(xiàn)安全駕駛,恐怕還需要很大的技術(shù)提升與海量測(cè)試。

總結(jié)

自動(dòng)駕駛汽車事故頻現(xiàn),原因在己也在他。在科技創(chuàng)新的路上必然會(huì)面臨未知的風(fēng)險(xiǎn),人類對(duì)科技的探索,也絕不可能一帆風(fēng)順。不得不承認(rèn),自動(dòng)駕駛汽車從研發(fā)測(cè)試到技術(shù)落地實(shí)現(xiàn)量產(chǎn),始終需要一個(gè)漫長(zhǎng)過程。

即便是目前水平的自動(dòng)駕駛技術(shù),也是歷經(jīng)一次一次發(fā)現(xiàn)問題并解決問題才實(shí)現(xiàn)的,科技不可能一蹴而就。而新科技的發(fā)展必然為社會(huì)生活帶來(lái)巨大變化,人類也應(yīng)該不斷地改變自己的行為來(lái)應(yīng)對(duì)新的技術(shù),比如更加規(guī)范地遵守交通規(guī)則,這樣自動(dòng)駕駛汽車才能夠有效識(shí)別,執(zhí)行合理判斷與操作。

科技的進(jìn)步是必然,成熟的技術(shù)才更可靠,所以我們應(yīng)該給目前自動(dòng)駕駛技術(shù)完善的時(shí)間,利用自動(dòng)駕駛技術(shù),人類既可以減少交通事故的數(shù)量,也能降低交通事故的傷害程度。但交通事故仍然會(huì)出現(xiàn),畢竟沒有百分之百的安全!這個(gè)過程大家還是得多一些耐心才好。

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原文標(biāo)題:自動(dòng)駕駛車禍頻發(fā),究竟誰(shuí)之過?

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    安全性能的評(píng)估與驗(yàn)證。相較于在真實(shí)道路上進(jìn)行測(cè)試,仿真具有可控強(qiáng)、成本低、速度快、安全性高等顯著優(yōu)勢(shì),因而成為各大整車廠、Tier1供應(yīng)商及創(chuàng)業(yè)公司在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域競(jìng)相投入的重要技術(shù)
    的頭像 發(fā)表于 05-23 09:13 ?886次閱讀
    為什么仿真對(duì)于<b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b>來(lái)說(shuō)非常重要?

    自動(dòng)駕駛安全基石:ODD

    電子發(fā)燒友網(wǎng)綜合報(bào)道 自動(dòng)駕駛ODD(Operational Design Domain)即設(shè)計(jì)運(yùn)行域,是指自動(dòng)駕駛系統(tǒng)被設(shè)計(jì)為安全、有效運(yùn)行的具體條件范圍。它定義了自動(dòng)駕駛汽車在哪些
    的頭像 發(fā)表于 05-19 03:52 ?6435次閱讀

    新能源車軟件單元測(cè)試深度解析:自動(dòng)駕駛系統(tǒng)視角

    的潛在風(fēng)險(xiǎn)增加,尤其是在自動(dòng)駕駛安全關(guān)鍵系統(tǒng)中。根據(jù)ISO 26262標(biāo)準(zhǔn),自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的安全完整等級(jí)(ASIL-D)要求單點(diǎn)故障率必須
    發(fā)表于 05-12 15:59

    AI將如何改變自動(dòng)駕駛?

    自動(dòng)駕駛帶來(lái)哪些變化?其實(shí)AI可以改變自動(dòng)駕駛技術(shù)的各個(gè)環(huán)節(jié),從感知能力的提升到?jīng)Q策框架的優(yōu)化,從安全性能的增強(qiáng)到測(cè)試驗(yàn)證的加速,AI可以讓自動(dòng)駕駛從實(shí)驗(yàn)室走向大規(guī)模商業(yè)化。 對(duì)于感知
    的頭像 發(fā)表于 05-04 09:58 ?845次閱讀

    自動(dòng)駕駛安全程度達(dá)到99%是否就足夠了?

    [首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號(hào)]五一假期,閑來(lái)無(wú)事,想到一個(gè)問題,現(xiàn)在監(jiān)管部門對(duì)于自動(dòng)駕駛的要求已經(jīng)非常嚴(yán)苛,那自動(dòng)駕駛要達(dá)到什么程度才算足夠安全?如果達(dá)到99%,是否就可以商用了?抑或自動(dòng)駕駛
    的頭像 發(fā)表于 05-03 08:42 ?717次閱讀

    感知融合如何讓自動(dòng)駕駛汽車“看”世界更清晰?

    ”,更是車輛實(shí)現(xiàn)自主決策的基礎(chǔ)。 環(huán)境感知系統(tǒng)需要實(shí)時(shí)采集、處理和分析車輛周圍的動(dòng)態(tài)和靜態(tài)信息,包括其他車輛、行人、交通標(biāo)志、道路狀況以及天氣條件等。這些信息直接影響到自動(dòng)駕駛的路徑規(guī)劃與控制決策的準(zhǔn)確安全性
    的頭像 發(fā)表于 04-27 16:24 ?876次閱讀
    感知融合如何讓<b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b>汽車“看”世界更清晰?

    NVIDIA Halos自動(dòng)駕駛汽車安全系統(tǒng)發(fā)布

    NVIDIA 整合了從云端到車端的安全自動(dòng)駕駛開發(fā)技術(shù)套件,涵蓋車輛架構(gòu)到 AI 模型,包括芯片、軟件、工具和服務(wù)。 物理 AI 正在為自動(dòng)駕駛和機(jī)器人開發(fā)技術(shù)的交叉領(lǐng)域釋放新的可能,尤其是加速了
    的頭像 發(fā)表于 03-25 14:51 ?1181次閱讀