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Uber无人车车祸报告:5秒反应时间,却默认人行道外都不是人

导读:无人驾驶的未来将如何发展:复杂的交通情况它能否及时应对?

作者:牛婉杨

来源:大数据文摘

近日,美国国家运输安全委员会(NTSB)发布了数百页报告,其中包含2018年亚利桑那州的一起撞车事故。

报告链接:

https://dms.ntsb.gov/pubdms/search/hitlist.cfm?docketID=62978

2018年3月18日晚,在亚利桑那州,49岁的Elaine Herzberg 正推着自行车穿行马路时,被一辆Uber自动驾驶测试车撞倒后不幸身亡。

NTSB报告显示,该自动驾驶车未能正确识别到Elaine Herzberg是一位正在过马路的行人。

根据NTSB的报告,在Uber自动驾驶车撞到受害者之前的5.6秒,汽车的雷达检测到了Elaine Herzberg,但是系统把她错误识别为“车辆”。

在5.2秒时,又把她归类为“其他”,此后的短短几秒,Uber的自动驾驶车在识别时,不断的在“自行车”与“其他”的类别中摇摆,始终没有将她归为“人”。

这也源于Uber自动驾驶模型并没有告诉它在人行横道之外寻找行人。

直至碰撞前1.2秒才识别出即将撞上推着自行车的Herzberg,而那时候,自动驾驶车已经来不及刹车了。

遗憾的是,该无人车上的安全驾驶员本应该看到这一切,并猛踩下刹车,但安全驾驶员Vasquez那一刻并没有在看路,在看手机上的“The Voice”节目。

由此看来,该事故的造成有以下因素:

  • Uber自动驾驶车辆的系统识别存在漏洞;
  • 安全驾驶员的失误;
  • Herzberg未走人行道而横穿马路。

今年3月,亚利桑那州的检察官表示,Uber在这起自动驾驶事故中不承担刑事责任。警方也表示,那起事故是“完全可以避免的”

若安全驾驶员注意到了,或是Herzberg在人行横道上通过,或许就能避免这一事故发生。

显然,目前自动驾驶车辆在安全性上仍存在隐患,但这并不意味着要否定自动驾驶技术的推行。事实上,人类驾驶的事故率要高于现阶段的自动驾驶。

01 事故发生率:人类驾驶 VS 自动驾驶

2019年第三季度,特斯拉官方发布了一份车辆安全数据报告,报告主要提供了其车辆在「自动辅助驾驶状态」和「非自动辅助驾驶状态」下的事故情况:

  • 自动辅助驾驶状态下,每270万英里就会记录一起车祸或撞车事件;
  • 非自动辅助驾驶状态下,每182万英里就会记录一起车祸或撞车事件。

我们无法验证其数据的真实性,但可以作为参考。根据美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)的数据显示,在美国平均每49.8万英里的行驶里程就有一起车辆事故,这个数字是上述「自动辅助驾驶状态」下特斯拉事故率的5.4倍,「非自动辅助驾驶状态」下特斯拉事故率的3.7倍。

报告链接:

https://www.tesla.cn/VehicleSafetyReport?redirect=no

数据显示,当前仅在“自动辅助驾驶”的阶段就可以避免很多人类驾驶造成的车祸事件,可见未来当自动驾驶技术愈发纯熟时,也就是说未来车辆实现高度自动化的时候,车祸事件或许可以显著性的减少。

02 自动驾驶技术的未来

到底什么是自动驾驶?自动驾驶的本质是构造反射,即观测感知外部世界的变化,并做出相应反馈。业界通用的自动驾驶分级来自国际自动机工程师学会(SAE),共有 L0-L5 六个等级。

在L1-L3的阶段,人类驾驶员的作用逐渐从驾驶操作转向周边监控和支援,也就是说,即使开启了辅助驾驶功能,也必须双手握住方向盘保持驾驶状态,并时刻观察各种情况,随时接管汽车。到了L4、L5阶段才真正不需要人类进行任何操作。

但在现实世界,绝大部分宣称搭载自动驾驶功能的汽车都还只是 L2,也被称为高级辅助驾驶系统(Advanced Driving Assistant System)。

18年3月这起事故,Uber自动驾驶车的测试等级为L4,清华大学汽车工程系特别研究员、长聘副教授李升波发表观点称:

L4级的功能安全性仍然是挑战重重,无论是环境感知还是决策控制,100%的可靠几乎是不可能完成的任务。 这一方面是因为现有的感知决策算法均不具备自我学习能力,主要由所采集的数据赋予智能,而所需数据量是随精度呈非线性增长的,越到极限能力技术越多越困难。 另一方面我们所面临的交通场景又过于复杂多变,尤其北京、上海等城市道路,难以依赖技术人员的测试覆盖所有可能的场景。目前无人驾驶生态共享、Tesla的影子测试等,是行业对这些问题的一些有益尝试,但效果如何仍然有待进一步观察。现阶段主攻L2级,2025年之前L3应该是更靠谱的商业化选择。

可见,自动驾驶技术并非不可靠,只是远不够成熟,还需要更加注重安全性,平稳的发展。

激光雷达公司禾赛科技CEO李一帆也表示,自动驾驶公司应该用性能最好、最稳定的传感器来尽可能增加系统冗余,切勿试图走捷径使用低成本的传感器。

事实上,人们对于自动驾驶的需求还是很迫切的。在《无人驾驶》一书中有这样一段话:

有些人已经厌倦了人类驾驶员由于分心、醉酒驾驶或情绪冲动而造成的大量车祸伤亡,他们可能更倾向于接受可靠性还未达到完美的无人驾驶汽车

03 后记

最后,再回到去年3月Uber自动驾驶的那场事故,它本可以不发生。

Herzberg推着自行车穿过街道,而当时距离最近的人行横道只有100多米。

我们无法控制别人的行为,但我们完全可以尽我们所能的控制自己,遵守交通规则,切勿带着侥幸心理,方可在最大程度上保证自己的安全。

对自己负责,不要让不必要的事故发生。

相关报道:

https://www.wired.com/story/ubers-self-driving-car-didnt-know-pedestrians-could-jaywalk/

本文分享自微信公众号 - 大数据(hzdashuju)

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原始发表时间:2019-11-22

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