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详解事故视频 Uber无人车为什么会撞死人

文章出处:辉腾激光 人气:-发表时间:2018-03-23 12:02
美国时刻周日晚上10点左右,Uber的一辆自动驾驭轿车在亚利桑那州Tempe市发作交通事端,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。
随后,警方发布了无人车在这次事端进程中的车外视角和车内视角视频。从这些视频里,咱们大致能够猜测出是什么导致了无人车在毫无反响的情况下撞上了横穿马路的行人。

先看车内视角,测验员一直在垂头,似乎是在看手机,直到撞上行人,测验员才不知所措的向前看。测验员的确可能违反了操作规则,因为无人车上驾驭位测验员的主要职责,其实就是为无人车把关,做最后一道安全关卡,在路途能见度如此欠好的情况下车内测验员的分神的确不对。
当然,看了车外视角的事端记载你就会发现,横穿马路的行人简直是俄然呈现的,即使是驾驭员在专心监控,依然是来不及做出任何反响的。可是无人车的传感器并非只需摄像头,激光雷达和毫米波雷达是不简单被暗光环境所影响的,为什么无人车仍是没有做出反响,这个其实是值得仔细分析下的。

咱们先从无人车的传感器开端说起。

其实单纯从硬件技能层面来看,自动驾驭的原理并不算特别杂乱。用最简略的话说,找一台车子来改装一下(电动车比较好改一点且功能可控性更好),加几个传感器,再塞一套开源的自动驾驭核算渠道,好,这就搞定了。

详解事端视频 Uber无人车为什么会撞死人


传感器是自动驾驭车的眼睛,用于搜集轿车周围的信息。概括来看,现在干流的自动驾驭车其实也就是使用了三种传感器:LiDAR 激光雷达、摄像头、和传统雷达。
三种传感器各有各的优势,早就运用在车辆倒车雷达上的传统雷达本钱相对较低,穿透性较强且不受雨雾等环境的影响,但缺点在于掩盖规模较小且难以对周围物体做出精准的判别。LiDAR 激光雷达的优势在于能够经过旋转的激光射线束,构建出车辆周围的 3D 影像图,但缺点是因为激光的特性,简单遭到雨、尘埃、雾的影响。且最主要的,因为激光雷达加工难度比较高,产值小,所以价格最贵。一颗 64 线激光雷达的价格就得四五十万人民币。
摄像头同样也是自动驾驭车所必备的传感器,与两种雷达不同,摄像头没有任何穿透力且需求光线,用于自动驾驭的数据是经过对摄像头的图样辨认得出的。不过摄像头也是最简单遭到搅扰的一种自动驾驭传感器,且一旦获取的图画有差错,对终究的辨认成果就会发生极大的影响。仅有的好处在于本钱低,且现在视觉辨认的计划相对来说开展得比较成熟,做无人驾驭轿车可用的也比较多。
所以你看,即使是漆黑环境,激光雷达和毫米波雷达依然是能够对周围环境有所认知的,也就是说无人车很有可能是现已看到横穿马路的行人了。可是无人车为什么没有刹车或许减速?问题应该是呈现决议计划层面上。
自动驾驭车上搭载的传感器搜集到的数据,都会被传输到车载电脑中进行分析和处理,终究做出决议计划。自动驾驭轿车需求搜集轿车周围数据,对信息进行处理并终究做出决议计划,这整个进程与真人司机所要完结的进程简直毫无差异。可是,判别逻辑仍是不太一样的。

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无人车在制作完周围环境后,一般会给自己划定出可行进道路。如果可行进道路上面有障碍物,无人车自然会挑选刹车或许泊车。
那 Uber 这辆无人车是怎样撞到人的?最大的可能是无人车现已看到横穿马路的行人了,可是无人车并没有判别出行人会持续横穿马路。无人车认为行人现在的方位还不足以阻挠正常的驾驭行为,所以挑选了持续驾驭,直到行人呈现在车前,因为间隔太近,毫无反响时刻地撞上了行人。
猜测障碍物的活动途径,关于无人车来说依然是个适当有技能难度的问题,关于人来说,判别是不是有人会呈现在车前面只需看一下这个人执政哪儿走,是不是会持续走到车前就好了,可是关于无人车来说,要经过一个适当长的逻辑判别流程。首先,无人车要经过传感器辨认到车前方的周围有人,其次,要辨认到这个人在动,之后,要辨认出这个人的活动道路,而且对人下一步的活动道路进行猜测。这个真是太难了。
所以 Uber 这次事端,最有可能的原因,就是无人车并没有预判到行人会走到车前,但当行人呈现时,现已来不及反响了,所以撞了上去。
无人车不能彻底根绝事端,只能尽量避免

详解事端视频 Uber无人车为什么会撞死人
在人工智能技能的练习上,试错(Trial and error) 是极为重要的方法之一,人工智能经过不断的试错与纠正得到前进。但这一方法换到了自动驾驭上却简直不可行。行车时呈现的事端往往是咱们不能承受的,只需出了意外,轻则丢失数千元,重则导致人命伤亡。由始至终,自动驾驭轿车的要害绝非“能否做到”,而是“能否做好”;所以现在的自动驾驭技能,大部份都是用来减低犯错机率的。
但是少数的测验则隐藏着巨大的安全隐患,上一年 Google 发布过一些材料,他们的 58 辆无人驾驭轿车算计跑了 223 万英里(约 338 万公里)才犯了一点小错,看上去犯错的几率微乎其微,但乘上一个极大的基数,呈现事端的数量仍是咱们不能承受的。
依据查询组织 RAND 的数据,全美轿车行进里数约 3 兆亿英里(约 4.83 兆亿公里),咱们假定自动驾驭轿车,每跑 223 万英里就会发作小错,那每年 3 兆亿英里的话,就是一年之内犯了超过 160 万次错误。
还有一个重要的问题是,自动驾驭若是想要掩盖更多的当地,所要搜集和处理的数据就会越来越多,不同的路况会给车载电脑带来不同的处理变数。而当人类驾驭和自动驾驭车一起行进在路上时,不确定性就更高了,自动驾驭车做出决议计划的难度也会大大添加。
所以关于无人车来说,仍有很长的测验之路要走下去。这不仅仅是无人车技能的问题,还涉及到人类道德,交通系统的调整的问题。仍是要放平心态,给无人车和整个自动驾驭生态一些时刻。(张博文)

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