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[導(dǎo)讀] 據(jù)報(bào)道,美國(guó)當(dāng)?shù)貢r(shí)間3月19日凌晨,Uber一輛自動(dòng)駕駛汽車在亞利桑那州坦佩市(Tempe)撞死了一名橫穿馬路的婦女。這也是全球首例自動(dòng)駕駛汽車在公共道路上發(fā)生的第一起致人死亡的事故。因此,這也

據(jù)報(bào)道,美國(guó)當(dāng)?shù)貢r(shí)間3月19日凌晨,Uber一輛自動(dòng)駕駛汽車在亞利桑那州坦佩市(Tempe)撞死了一名橫穿馬路的婦女。這也是全球首例自動(dòng)駕駛汽車在公共道路上發(fā)生的第一起致人死亡的事故。因此,這也引發(fā)了全球?qū)τ谶@起自動(dòng)駕駛汽車事故的廣泛關(guān)注,一時(shí)間不少人紛紛質(zhì)疑自動(dòng)駕駛汽車的安全性。

目前,Uber已經(jīng)在其所有正在進(jìn)行路測(cè)的城市,包括匹茲堡、多倫多、舊金山和鳳凰城停止了所有的自動(dòng)駕駛路測(cè)。同時(shí),Uber發(fā)表聲明稱,他們將最大程度彌補(bǔ)受害者家屬,并充分配合地方當(dāng)局的調(diào)查。

事故責(zé)任不在于Uber?

就在外界紛紛指責(zé)Uber和自動(dòng)駕駛技術(shù)之時(shí),利桑那州坦佩警察局局長(zhǎng)卻表示,根據(jù)事故的初步調(diào)查顯示,在此次交通事故中,Uber可能不存在過錯(cuò)。

從Uber自動(dòng)駕駛汽車配備的攝像頭拍攝的視頻看,事故發(fā)生時(shí),該婦女橫穿馬路的方式,無論當(dāng)時(shí)Uber的自動(dòng)駕駛汽車是在有人駕駛還是自動(dòng)駕駛模式下,都很難避免該起事故的發(fā)生。

Uber的自動(dòng)駕駛測(cè)試車前排座位上的司機(jī)也表示,因?yàn)槭芎θ说耐蝗怀霈F(xiàn)在他們面前的,根本反應(yīng)不過來。他所收到的第一個(gè)交通事故警報(bào),就是二者相撞的聲音。

同時(shí),美國(guó)國(guó)家運(yùn)輸安全委員會(huì)前主席馬克·羅森克也稱,公眾不應(yīng)對(duì)Uber自動(dòng)駕駛汽車致死事故反應(yīng)過度。他提醒稱,美國(guó)平均每年發(fā)生逾600萬(wàn)起交通事故,造成6000名行人和近40000人死亡。“但這起事故仍將是一個(gè)阻礙,我們必須設(shè)法應(yīng)對(duì)來重獲公眾對(duì)自動(dòng)駕駛汽車的信任,”他說道。

但值得強(qiáng)調(diào)的是,此次事故發(fā)生地區(qū)限速為每小時(shí)35英里(約56公里),但Uber汽車當(dāng)時(shí)速度為每小時(shí)38英里(約61公里)。顯然,超速可能也是造成這起事故發(fā)生的原因之一。

揭秘Uber自動(dòng)駕駛系統(tǒng)

事實(shí)上,意外進(jìn)入行駛路徑的人或物幾乎是自動(dòng)駕駛汽車工程師首先考慮的突發(fā)事件。這種情況有很多,例如前方突然停下來的汽車、一只鹿、過路的行人。工程師在設(shè)計(jì)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)時(shí)會(huì)盡早發(fā)現(xiàn)他們,確認(rèn)并采取適當(dāng)措施,可能會(huì)減速、停車、迂回等。

一般來說自動(dòng)駕駛汽車都會(huì)配備多套安全系統(tǒng),就算一個(gè)系統(tǒng)失效,另一個(gè)系統(tǒng)也應(yīng)該能夠發(fā)揮作用。除非所有系統(tǒng)都出現(xiàn)故障外,一般很難會(huì)發(fā)生這樣的致死事故(當(dāng)然,除了那些無法預(yù)測(cè)的一些突發(fā)情況,比如正常在人行道上行走的行人突然沖入到自動(dòng)駕駛汽車前,無論是人類司機(jī)駕駛的汽車還是自動(dòng)駕駛汽車都根本沒有足夠的時(shí)間采取措施,從而避免事故發(fā)生)。

Uber自動(dòng)駕駛汽車配備了一整套傳感器

Uber自動(dòng)駕駛汽車配備了多個(gè)不同的成像系統(tǒng),它們既可以執(zhí)行普通任務(wù)(監(jiān)控附近汽車、標(biāo)記和車道線),也可以執(zhí)行特殊任務(wù),例如上述讓汽車減速等措施。在這起事故中,能夠拯救受害者的圖像系統(tǒng)應(yīng)該不少于四個(gè)。

頂部激光雷達(dá)

這個(gè)位于汽車頂部的桶狀物體就是激光雷達(dá)系統(tǒng),它能夠以每秒多次的速度生成汽車周圍的3D成像。激光雷達(dá)使用了紅外激光脈沖,遇到物體后會(huì)反彈,返回到傳感器,從而在白天或晚上相當(dāng)細(xì)致地偵測(cè)靜止和移動(dòng)的物體。

大雪和濃霧會(huì)讓激光雷達(dá)的激光器變得模糊,準(zhǔn)確性會(huì)隨著距離的變長(zhǎng)而降低,但是在幾英尺到幾百英尺內(nèi),頂部激光雷達(dá)依舊是非常重要的成像工具,幾乎存在于每輛自動(dòng)駕駛汽車上。

激光雷達(dá)生成的影像

如果頂部激光雷達(dá)單元運(yùn)行正常,在沒有被完全遮擋的情況下,它應(yīng)該能夠分辨出受害者。同時(shí),汽車距離行人還有100多英尺遠(yuǎn)(30多米),可以把行人成像傳送給“大腦”進(jìn)行核對(duì)。

前端雷達(dá)

和激光雷達(dá)一樣,雷達(dá)發(fā)出信號(hào),等待它彈回,但使用的是無線電波,而不是激光。這使得雷達(dá)具有更強(qiáng)的抗干擾能力,因?yàn)闊o線電可以穿透雪和霧,但是也會(huì)降低分辨率,改變其距離像。

特斯拉自動(dòng)駕駛系統(tǒng)Autopilot主要依賴?yán)走_(dá)

根據(jù)Uber部署的雷達(dá)數(shù)量不同,它所提供的距離像可能存在巨大差異。Uber很可能在汽車前后部署了多個(gè)雷達(dá),以實(shí)現(xiàn)360度無死角覆蓋。如果Uber是為了給激光雷達(dá)提供補(bǔ)充,那么雷達(dá)與激光雷達(dá)的成像可能會(huì)存在大幅重疊,但是更多雷達(dá)可以用于偵測(cè)其他車輛和更大型障礙物。

短焦和長(zhǎng)焦光學(xué)相機(jī)

激光雷達(dá)和雷達(dá)易于確定物體的形狀,但并不擅長(zhǎng)讀取標(biāo)記,理解物體顏色等。這個(gè)任務(wù)就交給了可見光相機(jī),它內(nèi)置了精密的計(jì)算機(jī)視覺算法,能夠?qū)Τ上襁M(jìn)行實(shí)時(shí)分析。

Uber自動(dòng)駕駛汽車上的這些相機(jī)密切關(guān)注標(biāo)志著汽車剎車(突然亮紅燈)、交通燈以及穿越十字路口行人的指示器標(biāo)記。汽車前端尤其會(huì)使用多角度、多種類型的相機(jī),這樣才能獲取汽車前進(jìn)道路的完整圖像。

偵測(cè)行人是工程師們?cè)噲D解決的最常見問題之一,這種算法已經(jīng)非常成熟。這一過程通常被稱作“分割”圖像,一般還會(huì)涉及標(biāo)記、樹木、人行動(dòng)等。

光學(xué)相機(jī)拍攝的圖像

對(duì)于相機(jī)來說,夜間工作很困難,這是一個(gè)顯而易見的問題。不過,這個(gè)問題交給前兩個(gè)系統(tǒng)來解決,激光雷達(dá)和雷達(dá)能夠在夜間工作。即便是在伸手不見五指的環(huán)境下,穿著全黑衣服的人也能夠被激光雷達(dá)和雷達(dá)識(shí)別。隨后,這些雷達(dá)就會(huì)向汽車發(fā)出警告,應(yīng)該減速或者通過汽車大燈確認(rèn)行人。這可能就是自動(dòng)駕駛汽車通常沒有夜間視覺系統(tǒng)的原因。

安全司機(jī)

人類很擅長(zhǎng)發(fā)現(xiàn)障礙物,即便是人眼沒有激光器。人類的反應(yīng)時(shí)間不是最好的,但是汽車不會(huì)作出反應(yīng)或者作出錯(cuò)誤反應(yīng),經(jīng)過訓(xùn)練的安全司機(jī)會(huì)作出正確反應(yīng)。

值得指出的是,自動(dòng)駕駛汽車中還有一個(gè)中央計(jì)算單元,它能夠收集各個(gè)傳感器提供的信息,然后生成一個(gè)更加完整的汽車周圍環(huán)境成像。

而處于路測(cè)當(dāng)中的自動(dòng)駕駛汽車一般都會(huì)配備安全司機(jī)。

小結(jié):

雖然目前這起事故仍處于調(diào)查當(dāng)中,但不論最終結(jié)果如何,都將會(huì)對(duì)自動(dòng)駕駛測(cè)試的未來以及自動(dòng)駕駛汽車道路上的使用產(chǎn)生巨大的影響?;蛟S,因?yàn)榇舜问鹿?,全球各地的無人駕駛路測(cè)監(jiān)管將進(jìn)一步加強(qiáng)力度。

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