0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
会员中心
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

首例自动驾驶汽车撞死行人事故

电子工程师 2018-03-25 08:54 次阅读

这不是我们第一次在安全与技术进步之间摇摆不定。下面就随汽车电子小编一起来了解一下相关内容吧。

这不仅仅是Uber的危机,更是整个行业的一次“信任危机”。

从奔驰飙车事件,到今天的Uber事故,连续两次扑朔迷离的故事看到人心慌慌。事故调查虽然还没有最终定论,但喧闹媒体却无意中给普通大众制造出了一种对技术的“恐慌”。

作为“首例自动驾驶汽车撞死行人事故”,Uber再一次站在了舆论的风口,负面新闻的如潮水般涌来。甚至,更有为了引诱眼球的媒体,起上了“自动驾驶杀人”这样的标题,给一项伟大的技术刻意蒙上道德审判的阴影。

在自动驾驶的“十字路口”,应该刹停,还是谨慎前行?

类似的事故在另一个“十字路口”已经发生过。2016年5月7日,Joshua驾驶一辆特斯拉Model S在美国佛罗里达州的一个交叉路口与一辆拖挂车发生了剧烈碰撞,导致驾驶员不幸丧生。由于碰撞发生时这辆特斯拉轿车处于Autopilot模式下,驾驶员也没有做出任何规避动作。

最终剧情却发生了反转。美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)在经过历时七个月的漫长调查之后,在去年1月,NHTSA公布了对特斯拉自动辅助驾驶系统(Autopilot)的调查结果:未检测到特斯拉自动紧急制动系统与自动辅助驾驶系统中存在任何设计与表现的缺陷。NHTSA还表示:“没有必要对该问题进行进一步审查。”

在自动驾驶的“十字路口”,应该刹停,还是谨慎前行?

虽然得到了一块“免死令牌”,但问题在那时候已经显现。面对即将到来的“自动驾驶时代”,如何在事故发生后界定人或汽车的责任?如何评判自动驾驶汽车的安全性?成为了非常棘手的问题。

究竟是谁犯了错?

在这起事故中,自动驾驶车辆上能够拯救受害者的感知系统应该不少于四个。Uber的这辆自动驾驶汽车其实配备了多个不同的感知系统,包括顶部的激光雷达、前端雷达、短焦和长焦光学相机等等。即使在非常昏暗甚至无光的夜间,激光雷达发射的红外激光脉冲也能主动的感知到物体的距离。

在自动驾驶的“十字路口”,应该刹停,还是谨慎前行?

当天并没有大雾影响,由视频也能看出周围少有遮挡物,所以如果从自动驾驶系统内部评估,“感知系统”嫌疑很小。

最大的嫌疑在于“预测系统”。根据警方发布会的初步信息,由车辆停车位置和撞击痕迹推断,事故很可能是由行人没有注意到后方来车,突然左转横穿马路造成的。

车上的激光雷达等感知系统可能感知到了“行人”,但并没有识别出“推着车/骑着车的行人正在左转”,而“预测”行人处于“直行”的状态下,所以并没有做任何躲避,从而发生事故。

当然,还有另一种可能是传感器正确识别了行人,算法做出了反应,但是由于车速过快,车没有能够及时停下。

这让人想起了Uber之前的一次无人驾驶事故。去年三月Uber自动驾驶汽车还与一辆人类驾驶的汽车相撞,导致车辆侧翻在地。但最终据当地警察局发言人Josie Montenegro描述,在自动驾驶模式下的Uber车辆并没有出现故障和技术失误,对方司机全责。

两次事故可能拥有一些共同之处。无人驾驶车辆的行为是合法的,但是又是不合“常理”的、不符合人力驾驶的通常习惯的。

如果是人驾驶这辆车,就会避免惨剧发生么?

以“事后诸葛亮”的态度假设,通常不会在人行道有人行走的情况下,以40英里每小时的速度快速通过临近道路。考虑到安全因素,一部分驾驶员可能会减速,或者会考虑往左非法占道而进行一些避让。

即便是这样,你可能还会想到最后一道防线——“安全驾驶员”。但安全员的设置,并不能防止这种事故发生。事实上,无人驾驶的安全员作出反应的时间,要比驾驶员自己开车时的反应时间更长的。

亚利桑那州坦佩警察局局长西尔维亚·莫伊尔(Sylvia Moir)对《旧金山纪事报》表示,“安全员称受害人突然就出现在他们前方。他的第一反应是听到了碰撞的声音。”

而在初步调查过后,剧情也有了一些反转。警察局局长向媒体表示,“事实非常清楚的是,根据受害人横穿马路的方式,无论是有人(驾驶),还是自动驾驶,要避免这起交通事故是极其困难的。”另一方面,Uber自动驾驶汽车配备的摄像头拍摄的视频证据,可能指向着这次交通事故过错在受害者本人,而非Uber。

去“敬畏”,而不是“恐慌”

有一个常识,可能与很多人感知相悖——飞机是目前所有出行工具中最安全的。

如果从我们每天接收到的新闻事件来说,飞机并不安全;但从统计数据的角度来看,飞机的死亡率是最低的。如果用死亡率/运送单位距离人次的方法来比较,根据美国交通部的官方数据:“常规旅途民航飞机的死亡率是0.003人/亿英里,是所有交通模式中最低的。商用大巴是0.05人/亿英里,铁路是0.06人/亿英里,汽车(包括出租车)是0.61人/亿英里。”(数据来源:National Transportation Statistics)

世界上第一款喷气式客机,是英国德哈维兰公司研制的“彗星”,但其命运并不顺利。从1952年10月到1954年4月的短短18个月时间里,在已经交付航空公司的17架“彗星”中,就有6架相继发生事故,99名旅客和机组人员遇难。

“彗星”频繁陨落,在当时震惊了世界。时任英国首相丘吉尔下令,要不惜一切代价搞清事故原因。经过了近万小时的事故调查后,最终发现是,因为方形窗户导致的金属疲劳。美国波音公司吸取了彗星号的教训后,采用了新型材料,并将舷窗形状从方形改成了圆形,终于在1954年推出了波音707。

在自动驾驶的“十字路口”,应该刹停,还是谨慎前行?

如今,商用航空发展史已经走过了第一个百年,从世界首条定期固定翼民用航班,到如今波音“梦想客机”在全球巡航。虽然也经历了很多不幸的事故,但现在却发展成为了目前最安全的交通方式

“纯软件和算法的人,是很难真正理解造车的人对安全的恐惧的;但是反过来看,民航也是在很多事故后才逐步成长起来的,饱含敬畏,克服恐惧,挣扎前行。”小鹏汽车董事长何小鹏评论说。

只是如今,在这个关乎每一个个体生命安全的技术领域里,需要更多的理性,才能够修复这个本不应被打破的“信任”。

这一事故可能会让外界对于整个自动驾驶行业的信心倒退数年。在行业内部,这次事故引发的主要争论集中在了对低成本传感器方案的质疑。

激光雷达公司禾赛科技CEO李一帆说:“一切试图走捷径的低成本传感器方案、人肉小白鼠众包都是无稽之谈,是犯罪!”其实我们不愿意接受的不是交通事故本身,而是由新技术带来的新增的,本来可以避免的事故。

“以目前的计算机视觉技术,任何狂吹自己深度学习多么牛逼,只用摄像头就可以低成本做自动驾驶的都是耍流氓。讨好车厂前,要先摸摸自己的良心。”景驰CEO韩旭说。

前美国交通部长安东尼·福克斯(Anthony Foxx)在推特中称:“该起事故是对整个无人驾驶行业和政府的一个警示,应该更加注重技术的安全性。”

地平线机器人创始人余凯表示:“自动驾驶既不会像很多人想象的那样像场狂欢,技术成熟一蹴而就;也不会因为出现几次事故就停止前进的步伐。”

毕竟,在人类进步的历史当中,这不是我们第一次在安全与技术进步之间摇摆不定。

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • 自动驾驶
    +关注

    关注

    783

    文章

    13698

    浏览量

    166171
收藏 人收藏

    评论

    相关推荐

    MEMS技术在自动驾驶汽车中的应用

    MEMS技术在自动驾驶汽车中的应用主要体现在传感器方面,这些传感器为自动驾驶汽车提供了关键的环境感知和数据采集能力。以下是对MEMS技术在自动驾驶
    的头像 发表于 11-20 10:19 221次阅读

    自动驾驶汽车安全吗?

    随着未来汽车变得更加互联,汽车逐渐变得更加依赖技术,并且逐渐变得更加自动化——最终实现自动驾驶,了解自动驾驶
    的头像 发表于 10-29 13:42 446次阅读
    <b class='flag-5'>自动驾驶</b><b class='flag-5'>汽车</b>安全吗?

    丰田与NTT合作开发自动驾驶软件,AI预测事故助力安全驾驶

    自动驾驶系统。 据悉,该自动驾驶软件将充分利用NTT在信息技术领域的深厚积累,以及丰田在汽车制造和自动驾驶技术方面的丰富经验。通过整合双方的优势资源,这款软件将能够实时分析车辆的行驶
    的头像 发表于 10-29 10:34 380次阅读

    自动驾驶技术的典型应用 自动驾驶技术涉及到哪些技术

    自动驾驶技术的典型应用 自动驾驶技术是一种依赖计算机、无人驾驶设备以及各种传感器,实现汽车自主行驶的技术。它通过使用人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统等技术,使
    的头像 发表于 10-18 17:31 534次阅读

    FPGA在自动驾驶领域有哪些优势?

    对实时性要求极高,任何延迟都可能导致安全事故。FPGA的硬件特性使得其能够实现极低的延迟,确保自动驾驶系统能够实时响应环境变化并做出正确的决策。 高能效比: 尽管FPGA的功耗相对于一些专用处理器可能
    发表于 07-29 17:11

    FPGA在自动驾驶领域有哪些应用?

    低,适合用于实现高效的图像算法,如车道线检测、交通标志识别等。 雷达和LiDAR处理:自动驾驶汽车通常会使用雷达和LiDAR(激光雷达)等多种传感器来获取环境信息。FPGA能够协助完成这些传感器
    发表于 07-29 17:09

    自动驾驶汽车如何识别障碍物

    自动驾驶汽车识别障碍物是一个复杂而关键的过程,它依赖于多种传感器和技术的协同工作。这些传感器主要包括激光雷达(LiDAR)、雷达、摄像头以及超声波雷达等,它们各自具有不同的工作原理和优势,共同为自动驾驶
    的头像 发表于 07-23 16:40 989次阅读

    自动驾驶汽车传感器有哪些

    自动驾驶汽车传感器是实现自动驾驶功能的关键组件,它们通过采集和处理车辆周围环境的信息,为自动驾驶系统提供必要的感知和决策依据。以下是对自动驾驶
    的头像 发表于 07-23 16:00 2153次阅读

    吉利与Foretellix合作开发自动驾驶汽车

    汽车制造商吉利与以色列的自动驾驶安全技术领军企业Foretellix达成了战略合作。此次合作旨在确保自动驾驶汽车的安全大规模部署,并寻求降低吉利的研发成本,同时提升开发效率。
    的头像 发表于 05-14 09:52 406次阅读

    未来已来,多传感器融合感知是自动驾驶破局的关键

    的Robotaxi运营。这标志着L4级自动驾驶迎来了新的里程碑,朝着商业化落地迈进了一大步。中国的车企也不甘落后:4月7日,广汽埃安与滴滴自动驾驶宣布合资公司——广州安滴科技有限公司获批工商执照。广汽埃安
    发表于 04-11 10:26

    大众汽车和Mobileye加强自动驾驶合作

    美国智能驾驶芯片巨头Mobileye与大众汽车集团近日宣布,在自动驾驶领域深化合作,共同推动全新自动驾驶功能在大众旗下量产车型的应用。Mobileye依托其领先的Mobileye
    的头像 发表于 03-22 11:46 878次阅读

    自动驾驶汽车技术 | 车载雷达系统

    自动驾驶汽车技术 | 车载雷达系统
    的头像 发表于 03-20 08:09 2894次阅读
    <b class='flag-5'>自动驾驶</b><b class='flag-5'>汽车</b>技术 | 车载雷达系统

    自动驾驶发展问题及解决方案浅析

    随着科技的飞速进步,自动驾驶汽车已经从科幻概念逐渐转变为现实。然而,在其蓬勃发展的背后,自动驾驶汽车仍面临一系列亟待解决的问题和挑战。本文将对这些问题进行深入的剖析,并提出相应的解决方
    的头像 发表于 03-14 08:38 1076次阅读

    Waymo自愿召回444辆自动驾驶汽车 L4的自动驾驶还有很多路要走

    近日,谷歌旗下的自动驾驶部门Waymo自愿召回了444辆自动驾驶汽车,原因是其软件可能无法准确预测拖曳车辆的运动轨迹
    的头像 发表于 02-26 10:22 1151次阅读
    Waymo自愿召回444辆<b class='flag-5'>自动驾驶</b><b class='flag-5'>汽车</b> L4的<b class='flag-5'>自动驾驶</b>还有很多路要走

    LabVIEW开发自动驾驶的双目测距系统

    LabVIEW开发自动驾驶的双目测距系统 随着车辆驾驶技术的不断发展,自动驾驶技术正日益成为现实。从L2级别的辅助驾驶技术到L3级别的受条件约束的
    发表于 12-19 18:02