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美東時刻2016年5月7號正午,人類歷史上第一同無人駕馭的致死事端發(fā)作了。和以往Google無人車上被積雪壓垮的松樹枝擋住攝像頭視野,無人車由于“看不清”而致使的急停事端不一樣,這一次的事端真真切切發(fā)作于咱們?nèi)祟愸{馭員的實在駕馭旅途中。
一輛Tesla 2015 Model S的車主,前海豹突擊隊隊員,由于過于信任Autopilot體系,挑選在駕馭的時分觀看《哈利波特》,加上特別環(huán)境致使兩個傳感器(核算機視覺與毫米波 雷達)一起失效,全速撞上了一輛左拐的白色拖車,從車底穿往后,又撞上了兩個護欄,終究重傷后身亡。
事發(fā)地點Google地圖如下:
事端發(fā)作前后兩邊駕馭路線如下:
筆者在參閱NHTSA(美國國家公路交通安全管理局)的答復(fù),Tesla的官方博客以及Elon Musk的自己的發(fā)言后,企圖整理全部事端,并答復(fù)幾個要害的問題:
1、假如人類駕馭,這次事端是不是能夠防止 ?
答案是肯定的。事發(fā)地點地勢開闊,且當天氣候狀況良好,人類駕馭員有足夠的時刻對大貨車做出反響,并做出剎車或繞道等躲避動作。
2、為何來自Mobileye的核算機視覺傳感器失效了?
Tesla 用來做無人駕馭的首要的傳感器,來自于一家叫做Mobileye以色列公司的一款叫做EyeQ3的視覺傳感器。可是,基于以下幾個因素,該傳感器在那個特色的時刻和特定的地點失效了:
1)拖車過于無窮,且采用了純白色涂裝(見上圖);
2)當天過于激烈的陽光反射,沒有紋路的白色的車體使得攝像頭無法獲取紋路,分辨出是一輛有要挾的車輛;
3)其時藍色的天空布景,加上大片的白色面積,致使EyeQ3以為呈如今前面的白色塊是一朵漂浮在空中的云朵……;
4)和通常的行車記錄儀運用的廣角攝像頭不一樣,EyeQ3選用一般攝像頭,所以車頭駕馭艙的信息未能被收集到,核算機能看到只要純白色的車身;
5)那輛白色的轎車下方未作任何的裝修。如下圖所示,假如像英國那樣,強行對一切的貨車、拖車下方給出柵門維護,或許EyeQ3會分辨出來。且Tesla會在前艙被撞后激活它的被動維護體系(如安全氣囊等)。
3、為何毫米波雷達失效了?
有人以為是由于毫米波雷達安裝過低,發(fā)射的毫米波從當時的貨車下方空隙出處穿越曩昔。他們低估了毫米波雷達設(shè)計者們的才智……事實上,依據(jù)Musk 自己的Tweet(見上圖)來看,狀況恰恰相反: 雷達準確的測算了出了前方有一個無窮的障礙物。 可是,由于貨車過大的反射面積以及過高的車身。從毫米波雷達的角度來看,它更像是一個懸掛在路途上方的交通指示牌。所以,毫米波雷達體系做出了決議計劃: 雖然轎車前方有一個無窮的障礙物,但那是懸掛在操控的指示牌,能夠安全經(jīng)過。
4 、為何兩個傳感器會一起失效?
明顯,特斯拉沒有做好傳感器交融的作業(yè)。視覺體系以為是一朵白云, 毫米波雷達以為是一個懸空的交通指示牌。兩個傳感器得出互相對立的定論,但特斯拉的算法以為,雖然二者有對立的成果,但二者成果都是能夠安全經(jīng)過的,所以 放心大膽的讓轎車持續(xù)全速前進,悲慘劇就此發(fā)作。采這種交融算法的本源在于傳感器無法確保高精度的辨認,使得更高層的交融算法不得不采取某種折衷戰(zhàn)略。
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5 、咱們該怎么防止相似的事端持續(xù)發(fā)作?
總結(jié)一下, 事端發(fā)作的幾點因素在于:
1) 激烈的陽光照在白色車體上,讓核算機視覺失去了獲取紋路的功用;
2)無窮的白色色塊與長焦攝像頭,以及藍色布景,讓核算機視覺以為呈如今前方是白色的云;
3) 過于無窮的反射面積,讓毫米波誤以為是廣告牌或交通指示牌;
4) Tesla未能完善的傳感器交融算法,讓兩個互相沖突的邏輯一起經(jīng)過;
5) 車主過于信任Autopilot 體系,致使拋棄了對車身操控;
走運的是,現(xiàn)有的技能條件下,此類事端完全能夠防止: 假如添加一個廣角攝像頭,收集到了車頭的信息;假如毫米波雷達丈量更準確,或許在前方安裝了多個雷達,做雷達網(wǎng)絡(luò)交融;假如特斯拉的傳感器交融技能思考的 更全面;假如安裝了冗余的激光雷達; 假如大貨車有法規(guī)規(guī)則,強行進行涂漆裝修。這起事端都能夠被防止。
一起,作為國內(nèi)毫米波雷達研發(fā)人員,咱們也現(xiàn)已得知:
1)事發(fā)前Mobileye開發(fā)的下一代的核算機視覺現(xiàn)已加上了廣角鏡頭,將更多的信息包括進來;
2)新一代的毫米波雷達體系將具有更高精度的辨認和反響時刻。
3)毫米波雷達本錢的迅速下降,也將使五個毫米波雷達(一個77G長距離雷達,加上4個短距離雷達)變成標配,而不是如今Tesla如今這么運用單個長途77G雷達。
咱們有理由信任,跟著技能的前進,相似的事端發(fā)作概率會被逐步下降。但在此之前,是一個人工智能和手動駕馭長時間磨合的進程,仍需求駕馭員全神貫注地參加轎車的駕馭。
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