从特斯拉事故分析自动驾驶安全性问题

Tesla搭载AutoPilot自动驾驶辅助系统，已可实现Level 2等级自动驾驶，被视为自动驾驶技术发展中颇具代表性的车厂。

Tesla于美国又发生一起严重车祸。Tesla Model S撞上停在紧急车道的消防车，车头全毁，而当时车辆即处于自动驾驶模式中，即便此次车祸幸运地无人伤亡，但也再度引发大众对于自动驾驶安全性的疑虑。

特斯拉撞上静止的消防车

source：YouTube视频截图

车辆搭载之环境传感器仍存在不同程度之限制，自动驾驶实现仍需结合V2X

即便此次事故肇事原因尚未判定，但依据直接撞击前方障碍物的方式判断，很大可能是与2016年中发生的Tesla死亡事故一样，因传感器的局限性造成感测失效，进而做出错误判断与执行动作；加之驾驶人员并未依循系统操作指示，手握方向盘与留意周遭环境，使得突发状况发生时，未能实时做出应变。

先从车辆的感测局限讨论，目前Tesla Model S车款所搭载的环境传感器主要为超音波雷达、毫米波雷达与镜头。超音波雷达本身能够感测的范围为5公尺以内，主要用于低速、近距的障碍物侦测，在高速行驶下，侦测前方障碍物的功能不大。

而Tesla装载的长距毫米波雷达(LRR)系装置于车前，作为远距障碍物侦测，此次事故中，其有效侦测出前方有障碍物的可能性很高，唯毫米波雷达并无法识别障碍物为何，此时即需依赖镜头判断，车载镜头的感测能力高度受光线影响。

依据事故现场照片判断，极有可能因光照导致感测失效；亦或是遭撞车辆在镜头感测范围内是处于横放状态(即车侧面向肇事的Model S)，可能使影像识别算法无法将其分类与识别，此时即需依赖其他感测的信息。

若承上所述，在感测阶段已出现感测失效，分析与决策阶段系统或许会再加入高精地图辅助之，唯目前高精地图仍以静态为主，尚无法实时更新道路状况，故系统仍将判断为可行驶道路类型，进而导致事故发生。

观察以上事故情境不难发现，仅依赖环境传感器所能实现的自动驾驶程度仍相当有限，此亦突显V2X技术为实现自动驾驶的重要感测信息之一，包括当前车感测到道路中出现障碍物或突发状况时，得以透过V2X技术实时提醒后方车辆，或车辆本身得向其他车辆发出航向讯息，以帮助其他车辆进行路径规划的准确判断，无论是何种方式，V2X皆将作为实现自动驾驶的重要辅助，有效提升自动驾驶系统安全性。

各国监管规范以道路测试为主，尚缺乏消费者使用自动驾驶车辆之相关规范

另外值得一提的是，在AutoPilot使用说明中，的确提及于时速超过50英哩(约80公里)时，系统可能存在无法感知前方静止物件的状况，故驾驶在开启主动交通感知巡航(TACC)功能时，需必须双手置于方向盘，且留意周遭环境变化，此将成为事故发生时，责任归属的重要依据，亦为Tesla的几次车祸中，大众所关注的议题。

观察全球对于自动驾驶相关规范，多以道路测试为主，少有关于消费者使用自动驾驶车辆有关的规范，尤其在L2、L3的过渡阶段，存在车辆控制权转移的问题。

当L3自动驾驶车辆开始进入市场，如何确保人类驾驶员正确、安全地使用自动驾驶系统或自动驾驶辅助系统，已成为众车厂关注与投入的重点，包括Nissan的自动驾驶系统ProPilot在设计上，除由人类驾驶员启动外，亦将依据传感器收集之环境信息决定系统是否启动，例如转向辅助功能，若传感器无法持续感测到道路左右两侧的标线时，系统就不会开启或开启也将自动中断。

又或者GM汽车的SuperCruise系统，则是在透过驾驶员监控系统，确保在自动驾驶模式开启时，人类驾驶员仍将注意力集中于前方道路，一旦驾双手离开方向盘或视线离开前方路况，系统将自动发出警示，若驾驶迟迟未对警示做出回应，系统将判定车辆处于失控状态，将于现有车道中自动煞车。

尽管车厂试图提出安全的系统使用方案，但在确保道路使用安全的前提下，仍需各国政府颁布相关规范，目前仅美国、德国公布自动驾驶准则与安全指引，但也只针对车辆人机界面设计提出建议，未具强制性。

随各车厂多采用渐进式的自动驾发展路径，人类驾驶员与自动驾驶系统的互动方式，将成为现阶段自动驾驶法规发展的重点。

文丨 拓墣产业研究院 林雅恵