自动驾驶在美出事了！

美国当地时间3月19日晚上，Uber公司的一辆自动驾驶汽车在美国亚利桑那州Tempe 市发生交通事故，与一名正在过马路的行人相撞，行人在送往医院后不治身亡。这不是自动驾驶汽车的首次致死事故，但却是导致行人死亡的第一起事故。

警方随即展开的调查后表示：事故发生时，涉事Uber车辆处于自动驾驶模式，车上有一位人类安全驾驶员。当时49岁的Elaine Herzberg在人行道外的地方穿过一条四车道道路时被该辆Uber撞到。Tempe市警察局局长西尔维娅·莫伊尔（Sylvia Moir）表示，“我初步断定Uber可能不会在这起事件中有过错。”

从人类驾驶员及现行交规来看的话，这位警长的观点可能没有问题，但考虑进自动驾驶就是另一回事了。除了人为因素或系统出现故障等原因，自动驾驶汽车不应发生这样的致死事故才对，因为自动驾驶系统在设计时就是为了防止这样的事故发生。

自动驾驶汽车的工程师在系统设计时，首先要考虑的就是意外进入车辆行驶路径的人或物。也就是类似行人的突然横穿马路，自动驾驶汽车可以更早发现他们，并及时采取正确的制动或规避等措施，对于人类驾驶员来说反应速度和操作准确性可能都会不及自动驾驶汽车，这也是自动驾驶汽车的安全优势和大力研发的原因。

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。

那么Uber自动驾驶还配备了哪些设备来防止交通事故的发生呢？

1、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。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。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。

2、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。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。

3、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。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。

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。

4、安全司机

人类很擅长发现障碍物，即便是人眼没有激光器。人类的反应时间不是最好的，但是汽车不会作出反应或者作出错误反应，经过训练的安全司机会作出正确反应。值得指出的是，自动驾驶汽车中还有一个中央计算单元，它能够收集各个传感器提供的信息，然后生成一个更加完整的汽车周围环境成像。

虽然目前还不清楚这起悲剧发生时的具体原因，但是一台已可以进入真实道路进行测试的自动驾驶汽车基本可以说武装极致。事故发生后，Uber立即叫停了在其他多地进行测试的自动驾驶汽车。

虽然自动驾驶汽车前景光明，但目前所达到的水平可能并没有我们想象的那么乐观。目前各大汽车厂家也都在积极的向这项未来科技进军，除了美国的Uber、通用以及特斯拉，我们的自主品牌诸如长安、百度以及荣威等，在同一起跑线上出发，甚至更为超前。我们期待随着技术的不断推进，未来会有更加安全的自动驾驶车辆出现。