首例无人驾驶车辆撞人致死！

美国时间2018年3月19日晚上10点多，亚利桑那州坦佩市的一条道路上，Uber自动驾驶车辆在测试过程中与推着自行车在人行道上自西向东方向行走的Elaine Herzberg相撞。

根据当地警方提供的信息，这辆搭载Uber自动驾驶技术的Volvo XC90当时的时速大约为40英里，向北方向行驶，在发生事故后，49岁的Herzberg在送往医院后不幸身亡。

坦佩市的警察局局长Sylvia Moir在调查当时在自动驾驶车内的44岁测试车手Rafael Vasquez时，专门观察了车内和车外的监控摄像头说道：“通过观看视频，很明显，无论当时汽车处于何种模式(自动驾驶或人为驾驶)下，都很难避免这种碰撞，因为受害者是从阴影中出来并进入车道的。”

但是现在视频并没有公布，美国国家运输安全委员会（NTSB）和国家公路交通安全管理局（NHTSA）已经介入调查。事故发生后，Uber已经暂停了在坦佩、匹兹堡、旧金山和多伦多等北美城市的自动驾驶测试项目。

无人驾驶技术最核心，最难点的应该就是如何通过完备的传感器应对公路上将会产生的各式情况。

现在无人驾驶技术配备的传感器基本分为三种，摄像头、雷达以及激光雷达。

摄像头

摄像头这块现如今采用的为市场上技术已经非常成熟的光学摄像机，会覆盖长距短距，车辆周边全景覆盖。

这块传感器主要用来识别驾驶路线中的颜色和形状、标识等，而通过这些光学摄像头获取的信息都将转换为数字讯号传输至中央处理系统，进而可以产生一定的应对手段。像树木、人行道、马路牙子都能识别，识别后还可通过算法看懂交通标志、信号灯等。

一般情况下摄像头的覆盖区域从近程到中程甚至远程，前端视野覆盖范围可以达到200至300m的距离，甚至会更好，而角度经过多个前后及侧面的摄像头成像聚合可以达到360度覆盖。

但是唯一一点就是光学相机在夜间会受到光线的影响，这时候很难呈现清晰的色彩画面（处理器需要识别经过滤色后的图像），这时候就需要其他传感器进行配合，以便构建完整的外界情况。

雷达

雷达的应用其实已经比较广泛了，而其实现的功能在现在很多车型上已经有部分的应用了，其中近程雷达可以实现盲点探测、车道变更、车道保持、泊车辅助、碰撞预警、交叉车流监控等，中远程可以实现刹车辅助、紧急刹车、车距保持等功能。

雷达不容易受到环境的影响，因为它是通过无线电波对物体进行探测和定位，举个栗子，当电波碰触物体之后，反馈后的电波经接收后可以实现距离的测算。

激光雷达

LIDAR系统，是指激光探测和测量，一般使用的是旋转式光束，光听名字就够高端了，所以其价格也是非常高昂的，基本现在在量产车是没人敢不计成本地用。但是从去年开始，就基本开始了爆发期，各大激光雷达供应商不计成本地做研发，大家都看准了无人驾驶这波商业契机。而这项技术也顺理成章地用在了无人驾驶技术上。

激光雷达还是比较明显的，现在一般在各个测试无人驾驶的企业里，都放在车辆顶部，通过红外脉冲在碰触物体后反射回的脉冲，检测静止和移动的物体。

现在市面上比较普遍的有动态激光雷达，一种是固态激光雷达，而在车辆运用上，考虑到体积等问题，之后肯定是固态激光雷达占优势一些。

基本激光雷达，除了受雾天等天气因素影响以外，其他情况下可以保证将车辆范围内300m不被遮挡的人和物体构建一个3D图像。总体来说还是对于无人驾驶技术来说还是非常关键的一项技术。

这三种传感器在时刻都是保持协同运作的，像实现车道保持这个功能，就可以通过摄像头和激光雷达协同实现的功能（当然摄像头也能独立完成，类似现在各量产车上的车道保持技术），通过激光雷达的图像配合摄像头识别的图像可以更加精准的将白天和夜间车道的白线和黄线进行识别，进而去除遮挡，提取特征，建模，最后转化为数字信号，通过主机调整车辆状态。

无人驾驶技术在现如今发展过程中，Google，百度，长安，Uber，Tesla、Waymo发生的事故几只手都数不过来，而其中有很大一部分都是人为操作不当的影响。无人驾驶技术是没有准备妥当，但是人的驾驶技术以及行走方式这么多年了就真的妥当了么…在将责任引致拥有无人驾驶本身的车辆时，是不是有时也应该反思一下我们作为驾驶员，作为行人来说我们的行为是否是招致事故的主体…

不过，这只是一个反向的思考，最后，想说的是，这些事故带来的灾祸是无人驾驶技术进步中必然会产生的，就如同当年飞机出现的时候。

上车坐稳

聊聊与车有关的事。