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特斯拉事故的另一面:自动驾驶也还是驾驶

2019-12-04 21:48:00 | 来源: 西餐

“在电动汽车自燃现象还左右着人们对新能源汽车认知力的时候,特斯拉自动驾驶交通事故的发生,无疑又为智能汽车或整个新型式汽车罩上了一层阴影。特斯拉的交通事故到底是车的问题还是人的问题?智能或自动驾驶汽车发展的技术路线应该怎样走?在未来前进的道路上还可能出现哪些阻碍?

在电动汽车自燃现象还左右着人们对新能源汽车认知力的时候,特斯拉自动驾驶交通事故的发生,无疑又为智能汽车或整个新型式汽车罩上了一层阴影。

人们不禁要问,特斯拉的交通事故到底是车的问题还是人的问题?智能或自动驾驶汽车发展的技术路线应该怎样走?在未来前进的道路上还可能出现哪些阻碍?

技术路线是否会变?

特斯拉ModelS在美国佛州高速公路上开启其自动驾驶系统Autopilot行驶,全速撞到一辆正在垂直横穿高速公路的白色拖挂卡车上,这件事故本身不需过多叙述了。事故原因的聚焦点集中在了该车所携带的自动驾驶系统Autopilot的技术能力上。

相关专家分析,此次事故发生虽然源自多重事件叠加造成的小概率事件,如把白色车厢的立面误判为云朵、挂车侧面不像中国市场那样必须配置挡板等。种种因素导致该辆特斯拉ModelS不仅没有采取任何预防减速措施,而且还把挂车之间的空档当作了可通过空间。更为凑巧的是,事故经由小汽车的挡风玻璃进行了最初的撞击,从而造成安全气囊等被动安全装置也没有发挥作用,最终酿成了惨剧。

但事件本身暴露的不仅是一辆特斯拉汽车本身的问题,而是其车身上装载的具有自动驾驶主要判断能力装置的问题。特斯拉所装备的这套由以色列Mobileye公司研发的EyeQ3系统,属于单目摄像头系统,由“行驶道路的第三只眼”多核芯片组成其核心技术。由它进行障碍物检测与判断,从其算法上可进行大大的简化,因此不失为一种辅助自动驾驶用的好系统,成本低且可迅速普及。在商业上,除了特斯拉之外,其他整车厂商如宝马、沃尔沃、通用、奥迪等,均选用了此系统。

从单目摄像头系统的技术来说,对于大面积白色物体的障碍物检测时,无论是学术界的最新算法,还是Mobileye的算法,实际上都很难很好地处理解决。由于大面积白色物体很难从图像中提取特征点,使得基于点的相机姿态求解没有足够的数据输入,导致大面积白色障碍物的漏检率非常高。

在吐槽单目摄像头系统技术的同时,人们也在谈论另一种判断能力更强、成本也更高的方案——激光雷达(LiDAR)技术。激光雷达使用光学测距法测量车辆四周的障碍物距离情况,测量距离可以达到200米,精度约±3厘米。从目前谷歌等公司无人驾驶汽车的试用情况看,该系统使用情况良好,但还待更多试验的检验与数据的积累。

智能汽车的目的与现实环境

就像电动汽车自燃失火一样,智能汽车在自动驾驶状态下所出现的事故,也应理解为产业化初期的“交学费”阶段。即使当下已经可以运用许多仿真模拟和大数据手段来分析,但一项新技术的好与不好,光从理论上分析是不现实的。一项汽车新技术的应用成功,还必须经历长期的真实环境试验才可能实现。

如果要想把自动驾驶技术研究透,还须回到开发自动驾驶技术或智能汽车的目的上来。记得几年前在采访自动驾驶技术的主要研发者博世公司高管时,他们给了记者一个非常明确的回答:即博世研究自动驾驶的主要目的,至少目前并不是要实现无人驾驶这一功能,而是要解决类似驾驶过程中接手机、发短信、进行通讯文件处理甚至是简短进餐等一系列事情;当然,在博世的设想中,还有面向一些肢体或行动能力受到限制的老人和其他人士的另一层面。

也就是说,自动驾驶在目前阶段,尤其是在当前的法律环境下,仍然应该是在驾车人监控状态下的辅助自动驾驶。脱离了现实的大环境,在车联网、云计算、卫星导航系统等一系列相关系统还没有完全建立或成熟阶段,尤其是整个车辆与交通系统还不能进行车-车通讯这种最简单的交互信息传递时,一味地去追求包括安全性与舒适性兼备的无人驾驶,恐怕只能是拔苗助长,无助于智能汽车产业的健康成长。

就以特斯拉这次的事件为例,它也并没有超出现有法律框架的范畴。根据特斯拉的官方说明,一旦驾驶者的手移开方向盘之后,系统会发出警报,提醒他/她将手放回方向盘,而且随时准备接管驾驶。也就是说,特斯拉本身并没有承诺允许驾驶者随意使用Autopilot系统,更没有鼓励人们随性地处于全程无人监控之中的无人驾驶。从法律层面上讲,尽管世界上已经有个别地区允许自动驾驶汽车上路,也并不意味着全无监控的无人驾驶时代马上就能到来。

关于高等级传感器等技术与人的能力比较的问题,一位专家表示,与各种传感器与分析软件相比,人眼仍然是具有非常高的动态响应、超高感光度、调焦速度又十分迅捷的光学系统,市场上消费级摄像头没有一台能够和人眼相比,而人的大脑对于视觉特征物的提取能力也远强于现在的算法。

确实,自动驾驶在航空等领域早已实现,但那只是在空中特定环境下的巡航状态,并不能解决飞行中的所有问题。同样,阿尔法狗能够在人机大战中战胜世界顶尖的围棋高手,也只是在棋局这种具有一定规则和棋盘范围内的博弈示范。相对于汽车这种处于各种交织复杂环境中的行驶,不经历长期的大量实践,绝对不会看到“人们都在躺着开车”的那一刻。如果有,驾驶这个词就必须要修改了。

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