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多重传感器保护,为何Uber自动驾驶会撞死人?

发布时间:2021-08-31 发布时间:
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关于自动驾驶,我们最担忧的悲剧不幸在美国出现。美国西部时间3月18日晚22点,一辆在美国亚利桑那州路测的Uber自动驾驶汽车发生车祸,以40英里/小时(64公里/小时)的速度撞上一名在人行横道外,手推自行车过马路的女性,伤者送医后不治身亡。警方在一份声明中表示,事发当时Uber车辆正处于自主模式,而且车内实际上还有一名安全驾驶员。目前,事故的详细原因还在调查中。0T9ednc

这是首起自动驾驶汽车发生车祸导致路人死亡事件,Uber的CEO达拉·科斯罗沙希(DaraKhosrowshahi)在推文中表示,该公司正在努力调查事故原因,并宣布暂停旧金山,凤凰城,匹兹堡和多伦多的自动驾驶测试。 “亚利桑那州发生了令人悲痛的事”他表示,“我们深切同情罹难者家属,并将配合当地警方彻查事件原因。”0T9ednc

这一事件引发媒体和公众对自动驾驶汽车安全性的广泛讨论。0T9ednc

此次发生事故的Uber自动驾驶汽车,由沃尔沃XC90SUV改装,软件系统和识别感知方案全为Uber后添加,车顶装有激光雷达和相机等传感器,这是目前自动驾驶领域比较主流的方案。而且车上配有安全员,但位于后车座。0T9ednc

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意外进入行驶路径的人或物几乎是自动驾驶汽车工程师首先考虑的突发事件。这种情况有很多,例如突然停下来的汽车、一只鹿、过路的行人。工程师在设计自动驾驶系统时会尽早发现他们,确认并采取适当措施,可能会减速、停车、迂回等。0T9ednc

Uber自动驾驶汽车配备了多个不同的成像系统,它们既可以执行普通任务(监控附近汽车、标记和车道线),也可以执行特殊任务,例如上述让汽车减速等措施。在这起事故中,能够拯救受害者的图像系统应该不少于四个。0T9ednc

配备了一整套传感器,具有众多安全保障的自动驾驶为什会撞死人呢?我们做一个简要分析:0T9ednc

顶部激光雷达

这个位于汽车顶部的桶状物体就是激光雷达系统,它能够以每秒多次的速度生成汽车周围的3D成像。激光雷达使用了红外激光脉冲,遇到物体后会反弹,返回到传感器,从而在白天或晚上相当细致地侦测静止和移动的物体。0T9ednc

大雪和浓雾会让激光雷达的激光器变得模糊,准确性会随着距离的变长而降低,但是在几英尺到几百英尺内,顶部激光雷达依旧是非常重要的成像工具,几乎存在于每辆自动驾驶汽车上。0T9ednc

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激光雷达生成的影像0T9ednc

如果顶部激光雷达单元运行正常,在没有被完全遮挡的情况下,它应该能够分辨出受害者。同时,汽车距离行人还有100多英尺远(30多米),可以把行人成像传送给“大脑”进行核对。0T9ednc

前端雷达

和激光雷达一样,雷达发出信号,等待它弹回,但使用的是无线电波,而不是激光。这使得雷达具有更强的抗干扰能力,因为无线电可以穿透雪和雾,但是也会降低分辨率,改变其距离像。0T9ednc

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特斯拉自动驾驶系统Autopilot主要依赖雷达0T9ednc

根据Uber部署的雷达数量不同,它所提供的距离像可能存在巨大差异。Uber很可能在汽车前后部署了多个雷达,以实现360度无死角覆盖。如果Uber是为了给激光雷达提供补充,那么雷达与激光雷达的成像可能会存在大幅重叠,但是更多雷达可以用于侦测其他车辆和更大型障碍物。0T9ednc

短焦和长焦光学相机

激光雷达和雷达易于确定物体的形状,但并不擅长读取标记,理解物体颜色等。这个任务就交给了可见光相机,它内置了精密的计算机视觉算法,能够对成像进行实时分析。0T9ednc

Uber自动驾驶汽车上的这些相机密切关注标志着汽车刹车(突然亮红灯)、交通灯以及穿越十字路口行人的指示器标记。汽车前端尤其会使用多角度、多种类型的相机,这样才能获取汽车前进道路的完整图像。0T9ednc

侦测行人是工程师们试图解决的最常见问题之一,这种算法已经非常成熟。这一过程通常被称作“分割”图像,一般还会涉及标记、树木、人行动等。0T9ednc

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光学相机拍摄的图像0T9ednc

对于相机来说,夜间工作很困难,这是一个显而易见的问题。不过,这个问题交给前两个系统来解决,激光雷达和雷达能够在夜间工作。即便是在伸手不见五指的环境下,穿着全黑衣服的人也能够被激光雷达和雷达识别。随后,这些雷达就会向汽车发出警告,应该减速或者通过汽车大灯确认行人。这可能就是自动驾驶汽车通常没有夜间视觉系统的原因。0T9ednc

安全驾驶员

把一个人称为一个系统,听起来可能不爽。但安全驾驶员的确是无人车安全系统的中的重要一个部分。即使人眼没有激光,人们仍然非常善于检测事物。而且我们的反应时间并不是最好的,但是如果汽车没有反应,或者反应错误,经过培训的安全驾驶员会做出正确的反应。不过当时Uber无人驾驶车上的安全员位于后车座,所以在看到出事之前除了大叫之外,不知道这个安全员还能起到什么作用?0T9ednc

值得一提的是,还有一个中央计算单元从这些来源获取输入信息,并在汽车周围创建更完整的场景。0T9ednc

例如,一个人可能会在系统传感器前面的汽车后面消失,并且在一秒钟或两秒钟内看不见了,但这并不意味着他消失了。不过这超越了简单的对象识别,并开始引入更广泛的智能概念,如对象持久性,预测行为等。0T9ednc

这可能是无人驾驶汽车系统中最先进和最严密的部分,因此外界无人知晓了。 0T9ednc

目前还不清楚这起悲剧发生时的具体情况,但是Uber自动驾驶汽车肯定配备了本可以侦测到行人的技术,本可以让汽车作出正确反应。而且,就算一个系统失效,另一个系统也应该能够发挥作用。0T9ednc

随着Uber、当地执法部门、联邦机构对这起事故的调查,更多细节将会披露出来。0T9ednc

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