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          自動駕駛未來可期 卻任重道遠(yuǎn)

          作者: 時間:2018-08-28 來源:獵云網(wǎng) 收藏

            可以想見,汽車將是未來交通運(yùn)輸?shù)姆绞?。?jù)報(bào)道,到2020年底,將有1000萬輛汽車上路。這些汽車就像無人駕駛的出租車一樣,把乘客載運(yùn)到他們的目的地,將包裹和原材料從一個城市運(yùn)送到另一個城市,它們還可以為全國各地的住宅和公寓提供雜貨、餐飲和包裹等。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201808/391243.htm

            盡管人們對汽車秉持樂觀的態(tài)度,但在這看似益處良多的背后,隱含著同等的懷疑和擔(dān)憂。

            根據(jù)美國汽車協(xié)會(American Automobile Association)于1月份以及蓋洛普(Gallup)于5月份發(fā)布的兩項(xiàng)調(diào)查表明,63%的調(diào)查者對乘坐完全自動駕駛的汽車感到不安,超過半數(shù)的人則表示他們絕不可能單獨(dú)乘坐自動駕駛汽車。

            人們這些負(fù)面的情緒并沒有得到太大改觀。今年夏天,三項(xiàng)分別由布魯金斯學(xué)會(Brookings Institution)、智庫HNTB以及公路和汽車安全倡導(dǎo)者(Advocates for Highway and Auto Safety,AHAS)展開的獨(dú)立研究表明,大多數(shù)人對無人駕駛汽車的安全性存在一定程度的質(zhì)疑。在受調(diào)查人群中,超過60%表示他們“不太愿意”乘坐自動駕駛汽車,近70%則對與其共享車道表示“擔(dān)憂”,59%的調(diào)查者預(yù)測自動駕駛汽車比人為駕駛的汽車安全性“更低”。

            事實(shí)上,大約94%的車禍都是由于人為失誤。據(jù)統(tǒng)計(jì),在2016年,交通事故造成傷亡的三大原因分別是分心駕駛、醉酒駕駛和超速駕駛。根據(jù)國家安全委員會(National Safety Council)的說法,美國車禍死亡的概率是114分之一。但僅在2016年,機(jī)動車事故就奪去了4萬人的生命。

            那么,如何讓那些滿懷疑慮和不安的公眾相信自動駕駛汽車已經(jīng)萬無一失呢?簡而言之:進(jìn)行更多的測試。

            數(shù)據(jù)

            典型的自動駕駛裝置主要包括三種:測距激光雷達(dá)、彩色攝像頭和雷達(dá)。內(nèi)置計(jì)算機(jī)將數(shù)據(jù)流融合在一起,并運(yùn)用智能技術(shù)使之產(chǎn)生對周圍環(huán)境的洞察力。其目標(biāo)是讓系統(tǒng)區(qū)分行人與騎自行車者、四通交叉路口與環(huán)形交叉路口、狗與兒童,以及數(shù)百萬其他物體、道路類型和駕駛風(fēng)格。

            為了能使系統(tǒng)“學(xué)會”如何在公共高速公路和城市街道上安全駕駛,Waymo、Uber和其他公司招募安全駕駛員,記錄自動駕駛汽車在試駕期間的錯誤和意外行為。但由于驅(qū)動器的唯一性,該系統(tǒng)還需通過由公司制定的數(shù)百萬個虛擬化、計(jì)算機(jī)化且高度定制的試驗(yàn)。

            在魔獸世界(World of Warcraft)系列網(wǎng)絡(luò)游戲風(fēng)靡全球之后,Waymo便將其模擬平臺稱為Carcraft。Waymo在菲尼克斯、山景城、奧斯汀和其他一些城市部署了自動駕駛汽車和測試軌道,不論何時,都有超過2.5萬輛虛擬自動駕駛汽車在這些城市的數(shù)字化街道上行駛。到目前為止,這支車隊(duì)行駛的模擬里程數(shù)已達(dá)50億英里。

            這僅僅是一個開始,但這與部分研究人員認(rèn)為自動駕駛汽車需要達(dá)到的基準(zhǔn)仍相差甚遠(yuǎn)。例如,據(jù)蘭德公司(RAND Corporation)估計(jì),在獲得可靠的安全統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)之前,車輛行駛的里程數(shù)至少達(dá)到110億英里。作為對比,20家位于加利福尼亞州的自動駕駛汽車測試公司在兩年內(nèi)行駛的里程數(shù)共計(jì)100萬英里。

            華盛頓大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程教授Sanjoy Baruah表示,自動駕駛汽車技術(shù)是否已經(jīng)可以應(yīng)用于道路的問題目前“仍待商榷”。

            他認(rèn)為:“我們必須采取漸進(jìn)的方法,公司方面收集的數(shù)據(jù)越多,對自動駕駛技術(shù)也就越有益。但零事故率的要求的確有點(diǎn)過高,目前我們并沒有足夠的信息來解決一些問題,例如應(yīng)該如何對罕見的交通和天氣事件進(jìn)行建?;蚶斫狻!?/p>

            Waymo在數(shù)據(jù)收集方面可以說走在最前面,7月份該公司的模擬里程數(shù)達(dá)到了800萬英里。而一份于2月份披露的報(bào)告則顯示,該公司的汽車在事故維修間隔期間只能行駛約5600英里。換句話說,如果是一個每日通勤10英里的人開這樣一輛自動駕駛汽車,那么這個人每年至少需要對該車進(jìn)行一次事故維修。

            2018年剛開始的幾個月,通用汽車公司(General Motors)的自動駕駛汽車部門Cruise,在加州完成13.1萬英里的行駛,并成功將事故頻率從去年的每35英里一次降至每1250英里。

            其他公司報(bào)告的事故率均不超過每160英里一次。

            TuSimple是一家成立三年的自動卡車公司,在德克薩斯州和中國擁有20輛正在運(yùn)營的自動卡車,其首席執(zhí)行官Chuck Price表示,他們認(rèn)為里程這樣的指標(biāo)并不是他們考慮的全部重點(diǎn)。但他承認(rèn),無論是模擬經(jīng)驗(yàn)還是現(xiàn)實(shí)經(jīng)驗(yàn),都是降低錯誤率的最佳方法之一。

            他說:“在高速公路上行駛幾乎可視為一種社交活動,因?yàn)橄到y(tǒng)必須理解車輛并道、改道并盡可能地模仿這些行為。”

            事故

            急于將自動駕駛汽車推向市場可能會釀成大禍。

            今年5月,一輛Uber的自動駕駛汽車原型——沃爾沃XC 90在亞利桑那州坦佩市與一名行人發(fā)生致命碰撞。今年3月,一款正以半自動駕駛模式運(yùn)行的特斯拉Model X撞上了一個混凝土屏障,造成38歲的蘋果軟件工程師Wei Huang死亡。

            有報(bào)道稱,這兩起事故都是由于操作疏忽引起的。Uber禁用了沃爾沃內(nèi)置的防撞系統(tǒng),而特斯拉方面表示,Huang忽略了此前驅(qū)動器的自動警告。但另外一起自動駕駛汽車事故則可歸因于系統(tǒng)故障:2016年5月,一輛Model S在佛羅里達(dá)州與一輛卡車相撞。NHTSA(National Highway Traffic Safety Administration,國家公路交通安全管理局)在調(diào)查后表示,車禍原因?yàn)椤俺隽恕詣玉{駛儀’的性能范圍”。

            不僅如此,基本的輔助技術(shù)也被證明并不可靠。今年8月,公路安全保險(xiǎn)協(xié)會(Insurance Institute for Highway Safety)在一份報(bào)告中發(fā)出警告,特斯拉、寶馬、奔馳和沃爾沃汽車配備的自動斷路、自適應(yīng)巡航控制和主動車道引導(dǎo)系統(tǒng)“在無駕駛員操作的情況下可能會造成致命的失誤”。一些失敗例子包括行駛過程中偏移車道、即使在范圍內(nèi)也會撞擊靜止物體、以及意外減速等。

            英特爾自動駕駛的首席設(shè)計(jì)師Jack Weast表示,出現(xiàn)上述現(xiàn)象的原因在于缺乏試驗(yàn)、和冗余系統(tǒng)。

            他說:“開發(fā)自動駕駛系統(tǒng)所面臨的挑戰(zhàn)之一是確保其能夠準(zhǔn)確地感知環(huán)境。目前該系統(tǒng)正在捕獲數(shù)億英里的視頻,通過算法進(jìn)行完善,并測試系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。作為一家公司必須考慮的是,我們怎樣才能向消費(fèi)者證明我們的車輛能作出安全的決策,并且永遠(yuǎn)不會發(fā)生意外?”

            激光雷達(dá)供應(yīng)商Luminar首席執(zhí)行官Austin Russell則認(rèn)為,更復(fù)雜的是,大多數(shù)自動駕駛系統(tǒng)都是“黑匣子”。

            他說:“若是一輛橡膠車上路,如果消費(fèi)者被告知自動駕駛車輛的安全性遠(yuǎn)高于他們自己駕駛汽車,他們可能更樂于接受。但目前并沒有人想出對策,我們甚至無法在任何條件下實(shí)現(xiàn)真正的自動駕駛?!?/p>

            立法

            美國高速公路安全協(xié)會(Governors Highway Safety Association)周三發(fā)表了一份由NHTSA前高級官員Jim Hedlund博士撰寫的報(bào)告,其中概述了汽車制造商、初創(chuàng)企業(yè)和原始設(shè)備制造商在自動駕駛汽車大量上路之前亟待解決的問題。

            該報(bào)告建議各州在“保護(hù)公共安全”的同時,尋求鼓勵“負(fù)責(zé)任的”自動駕駛汽車測試和部署,并建議立法機(jī)構(gòu)“審查所有交通法”,以進(jìn)一步確定為適應(yīng)這種測試而可能需要進(jìn)行的修改。

            目前,阿拉巴馬州、阿肯色州、加利福尼亞、科羅拉多州、康涅狄格州、佛羅里達(dá)州、喬治亞州、伊利諾伊州、印第安納州、路易斯安那州、密歇根州、紐約、北卡羅來納州、北達(dá)科他州、賓夕法尼亞州、南卡羅來納州、田納西州、得克薩斯州、猶他州、弗吉尼亞州、佛蒙特州和哥倫比亞特區(qū)等21個州已經(jīng)頒布了有關(guān)自動駕駛汽車部署和測試的法律,亞利桑那州、特拉華州、夏威夷州、愛達(dá)荷州、緬因州、馬薩諸塞州、明尼蘇達(dá)州、俄亥俄州、華盛頓州和威斯康辛州等10個州的州長已經(jīng)發(fā)布了相關(guān)的行政命令。

            不幸的是,各項(xiàng)立法條款并不一致。正如布魯金斯學(xué)會所指出的,州法律對“車輛操作員”至少有三種不同的定義:在德克薩斯州,其為開車的“自然人”,而在加利福尼亞州,遠(yuǎn)程操作員也屬于這一范疇。

            2017年9月,繼2016年發(fā)布了指南1.0后,NHTSA發(fā)布了“安全愿景2.0指南(Vision for Safety 2.0)”,其中包含了自動駕駛汽車條例。該指南為立法機(jī)構(gòu)和州高速公路官員提供了一個可遵循的模板,但同時也澄清汽車制造商和自動駕駛初創(chuàng)企業(yè)不需要等待聯(lián)邦立法來測試或部署他們的系統(tǒng)。

            TuSimple公共事務(wù)總監(jiān)Robert Brown認(rèn)為這是一個堅(jiān)實(shí)的開端。

            他表示:“對我們而言,一個可適用于50個州的解決方案已經(jīng)非常完美且理想,但幾乎所有的州都贊成自動駕駛汽車的部署。我們正與他們密切合作。這也將是一次共同努力?!?/p>

            但是Baruah認(rèn)為這遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。他主張建立一個嚴(yán)格的審查制度,類似于聯(lián)邦航空管理局(Federal Aviation Administration)的飛行執(zhí)照。

            “政府可以通過非常嚴(yán)格的測試程序?yàn)樽詣玉{駛公司頒發(fā)許可證,他們必須證明他們的系統(tǒng)安全可靠?!?/p>

            他表示,短期內(nèi)唯一可行的方案是自我監(jiān)管。

            “只要每家公司都同意遵守同一套行業(yè)法規(guī),當(dāng)然這可能是政府干預(yù)的合理方案。使用不安全的系統(tǒng)應(yīng)該受到一定的社會壓力,這樣才沒有消費(fèi)者購買可能會對自己造成人身傷害的車,從而對公司造成損失?!?/p>

            大多數(shù)公司并不會坐以待斃。

            Waymo將在今年末在菲尼克斯試行自動駕駛汽車服務(wù),Cruise表示計(jì)劃于2019年在舊金山推出自動駕駛的出租車服務(wù)。與此同時,Drive.ai、NuTonomy和Optimus Ride等初創(chuàng)公司也已經(jīng)在舊金山、得克薩斯州和波士頓部署了自動駕駛汽車原型。

            福特自動駕駛汽車公司首席執(zhí)行官Sherif Marakby今年早些時候在致運(yùn)輸部長Elaine Chao的一封信中說:“安全性、可靠性以及技術(shù)將產(chǎn)生的經(jīng)驗(yàn)是發(fā)展信任的關(guān)鍵支柱。開發(fā)自動駕駛汽車不僅僅在于技術(shù),而是要贏得客戶并最終獲得目標(biāo)城市和企業(yè)的信任?!?/p>

            鑒于目前自動駕駛汽車面臨的挑戰(zhàn),獲得這種信任仍然任重道遠(yuǎn)。



          關(guān)鍵詞: 自動駕駛 傳感器

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