分享

独家解读丨特斯拉自动驾驶致命车祸谁之过?

 全球技术地图 2020-11-02


2016年5月7日,一辆开启了自动驾驶功能的特斯拉Model S在美国佛罗里达州中部的一段高速公路上与一辆拖车相撞,导致驾驶员不幸身亡。昨天,特斯拉官方对此事发表了声明。美国国家公路交通安全管理局已经对特斯拉公司的Model S汽车展开调查。

我们不禁要问:如此高大上的自动驾驶、高大上的特斯拉,怎么会发生这样惨烈的车祸呢

小心!自动驾驶≠无人驾驶

自动驾驶分为4个等级,由低到高分别为:辅助驾驶、半自动驾驶、高度自动驾驶、完全自动驾驶,其中只有第四等级才能称为无人驾驶。具体到自动驾驶技术的两个主要研发阵营——包括特斯拉在内的汽车和配件厂商,以及Google、百度等互联网公司,其技术路线也是大相径庭。

汽车和配件厂商一般从辅助驾驶或半自动驾驶开始起步,不少技术已经进入实际应用,例如属于第一等级的车道偏离警告、盲点检测、自动刹车,以及属于第二等级的自适应巡航、自动泊车、车道保持,特斯拉的自动驾驶就处于第二等级

遗憾的是,一些国内汽车厂商和媒体常常有意无意混淆自动驾驶和无人驾驶的概念,最常见的就是将高速公路上的自适应巡航宣传为无人驾驶,号称跑了数千公里,而实际上这样的路测跑得再远意义都很有限,因为这一阶段的自动驾驶技术属于传统的人工智能或曰工业控制,即基于车辆自身事先设定的程序参数,例如车距达到多近就自动刹车;而无人驾驶的核心技术则属于新一代人工智能,依托的是机器学习技术,数据在云端进行处理,因而互联网公司在这方面占据了显著优势。

由于具备人工智能、大数据等方面的技术基础,互联网公司一般直接瞄准自动驾驶的最高等级——完全自动驾驶即无人驾驶。Google早在2009年就启动了对无人驾驶技术的研究,至今其无人驾驶汽车已在美国行驶超过300万公里。而百度公司也在去年实现了国内首次城市道路、环路及高速道路混合路况下的无人驾驶。

综上可知,特斯拉的自动驾驶技术还远远达不到无人驾驶的阶段,因此在使用自动驾驶功能时,驾驶员必须保持对路况的关注,随时准备介入。但是由于大众对自动驾驶的普遍误解,以及对特斯拉这类高端品牌的信任,驾驶员往往无视上述要求,从而酿成惨剧。

冗余不足:致命惨剧就此发生

具备自动驾驶功能的汽车,理论上都包括感知、决策和控制三大系统,分别相当于司机的眼睛、大脑和手脚。但具体而言,自动驾驶和无人驾驶汽车的三大系统实际上都有很大差别。就这起事故而言,问题出在感知系统上。

无人驾驶汽车的感知系统主要包括激光雷达、毫米波雷达和摄像头,而特斯拉Model S等自动驾驶汽车只有后两部分而无激光雷达。经济上而言这是非常合理的,因为Google和百度无人驾驶汽车使用的激光雷达成本约为50-70万元人民币,已经接近一辆Model S整车的价格。而Model S自动驾驶版车型只比普通版贵两万多美元,显然不可能加装激光雷达。

激光雷达能够区分道路、车辆、行人等物体,并对100-200米内的环境进行3D建模,是汽车最主要的“眼睛”。但激光雷达是色盲,看不到红绿灯,并且受雨雾等恶劣天气影响较大,因此需要与擅长辨色的摄像头以及抗衰减能力强的毫米波雷达配合使用。三者的感应范围实际上有诸多重合,但只有这样才能保证足够的冗余,足够的冗余才能保证足够的安全。

按照特斯拉事后发表的声明,事故的原因是,“在强烈的日照条件下,驾驶员和自动驾驶都未能注意到拖挂车的白色车身”,可以推断是摄像头和图像识别系统出了问题。但是如果有激光雷达,由于其擅长的就是识别物体轮廓,而拖挂车庞大的车身很容易识别,就可以避免惨剧的发生。

特斯拉总裁Elon Musk曾公开表示,无人驾驶并不需要激光雷达,将现有的传感器功能发挥到极致也能实现无人驾驶。不过现在看起来,要实现总裁所说的目标,特斯拉还有很长的路要走。

无人驾驶汽车安全吗?

说到这里,也许有人会问,连较低水平的自动驾驶都会发生严重的车祸,无人驾驶岂不是安全问题更大?其实事实并非如此。

按照特斯拉刚刚发表的声明,这起车祸是特斯拉自动驾驶行驶超过1.3亿英里以来发生的第一起导致死亡的车祸。在美国,汽车每行驶9400万英里就会发生一起导致死亡的车祸,而在全球范围,汽车每行驶6000万英里就会发生一起导致死亡的车祸。可见,自动驾驶的车祸致死率远远低于传统驾驶方式

目前,大部分交通事故是由于疲劳、分神、酒驾、毒驾等人为因素导致的。而无人驾驶汽车普及后,将消除这方面的安全风险。例如,车与车之间可以相互通信、相互学习,前方车辆刹车后后方车辆可以立即刹车,反应速度大大快于人类。美国高速公路安全管理局就曾发表报告认为,无人驾驶汽车的普及将减少94%以上的致命交通事故。事实上,Google无人驾驶汽车所发生的绝大多数事故都是被注意力不集中的人类驾驶员追尾,仅有一起需要无人驾驶汽车承担部分责任。

无人驾驶汽车基于机器学习技术的特性,决定了其不可能在实验室和测试场上完成研发,而必须在实际道路上不断学习。因此,人们需逐步适应有人和无人驾驶汽车将在长时间内共存这一现实,以减少此类事故的发生。
作者简介
王翔:百度发展研究中心高级研究员

全球技术地图

微信号:drc_iite

    转藏 分享 献花(0

    0条评论

    发表

    请遵守用户 评论公约

    类似文章 更多