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【快播報(bào)】智能汽車(chē)傷亡事故頻出,自動(dòng)駕駛能否真正實(shí)現(xiàn)解放雙手?

2022-08-12 21:04:14   來(lái)源:南國(guó)今報(bào)

近日,智能汽車(chē)事故頻出。

8月10日,在正常測(cè)試過(guò)程中,百度旗下自動(dòng)駕駛出行服務(wù)平臺(tái)蘿卜快跑的測(cè)試車(chē)輛,被后方車(chē)輛追尾,導(dǎo)致交通事故;同日,某小鵬P7車(chē)主駕駛車(chē)輛與前方檢查車(chē)輛故障人員發(fā)生碰撞,據(jù)網(wǎng)絡(luò)流傳的聊天記錄,車(chē)主表示事故時(shí)開(kāi)啟了ACC、LCC等輔助功能。

盡管兩起事故不一定是由輔助駕駛或自動(dòng)駕駛系統(tǒng)所導(dǎo)致,但業(yè)界圍繞自動(dòng)駕駛系統(tǒng)安全性的爭(zhēng)議愈演愈烈。


【資料圖】

“無(wú)論是硬件還是軟件,當(dāng)前汽車(chē)的輔助駕駛系統(tǒng)還非常不完善。但是由于企業(yè)和自媒體的過(guò)度宣傳,導(dǎo)致用戶(hù)過(guò)于信任和依賴(lài)這套系統(tǒng)。”某車(chē)企自動(dòng)駕駛部門(mén)負(fù)責(zé)人李可向第一財(cái)經(jīng)記者表示,他不會(huì)選擇在高速公路上使用輔助駕駛或自動(dòng)駕駛。

主流感知方案仍存在短板

針對(duì)小鵬P7在寧波高架上發(fā)生的事故,業(yè)界的關(guān)注點(diǎn)主要聚焦在兩個(gè)方面:一是目前眾多車(chē)企使用的L2級(jí)輔助駕駛系統(tǒng),都可以根據(jù)前方的車(chē)輛速度進(jìn)行自動(dòng)跟車(chē)和減速剎車(chē),但此次事件中當(dāng)前方有障礙物時(shí),為何車(chē)輛沒(méi)能及時(shí)識(shí)別并做出相應(yīng)的動(dòng)作;二是根據(jù)車(chē)主表示,事故發(fā)生時(shí)自己“分神”了,在智能輔助駕駛系統(tǒng)功能愈發(fā)齊全、自動(dòng)化程度越來(lái)越高的情況下,車(chē)企該如何讓用戶(hù)正確使用相關(guān)系統(tǒng)。

李可向稱(chēng),無(wú)論是高級(jí)輔助駕駛還是自動(dòng)駕駛,組成部分基本可分為感知、決策和控制模塊。在感知方案上,當(dāng)前主流的輔助駕駛系統(tǒng)主要采用攝像頭和毫米波雷達(dá)的融合感知方案。在未來(lái)的發(fā)展方向上,特斯拉致力于采用純視覺(jué)解決方案,大部分國(guó)內(nèi)車(chē)企則計(jì)劃應(yīng)用攝像頭、毫米波雷達(dá)和激光雷達(dá)的融合感知方案。

本次發(fā)生事故的小鵬P7便采用了毫米波雷達(dá)和視覺(jué)的融合感知方案。其中,毫米波主要通過(guò)電波反射來(lái)進(jìn)行障礙物的探測(cè),但難以準(zhǔn)確識(shí)別障礙物類(lèi)型,諸如路牌、龍門(mén)架、護(hù)欄等靜止物體都會(huì)被識(shí)別為障礙物,為了保證駕駛輔助系統(tǒng)的流暢性,算法上通常會(huì)忽略相對(duì)于路面不移動(dòng)的雷達(dá)回波。而視覺(jué)需要依賴(lài)大量的樣本量進(jìn)行學(xué)習(xí),對(duì)于異形物的識(shí)別效果較差,這次被撞車(chē)輛前站了一個(gè)人,視覺(jué)可能會(huì)出現(xiàn)識(shí)別問(wèn)題。

此外,視覺(jué)感知容易受到日照、明暗交替等環(huán)境因素干擾;毫米波雷達(dá)會(huì)穿透塑料、墻板和衣服等特定材料,無(wú)法對(duì)相應(yīng)目標(biāo)物進(jìn)行識(shí)別。此外受制于成本,車(chē)載毫米波雷達(dá)一般僅涉及平面的角分辨率,垂直方向上則不做區(qū)分,因而也無(wú)法判斷識(shí)別目標(biāo)距離地面的高度。

據(jù)第一財(cái)經(jīng)記者梳理,包括小鵬以及特斯拉在內(nèi)的車(chē)企,目前的高階輔助駕駛系統(tǒng)對(duì)于上述包括相對(duì)靜態(tài)的障礙物、雪糕筒在內(nèi)的物體,幾乎都沒(méi)辦法識(shí)別,這在業(yè)內(nèi)是一個(gè)普遍存在的問(wèn)題。正因如此,這些車(chē)企在用戶(hù)手冊(cè)中往往都會(huì)將輔助功能無(wú)法實(shí)現(xiàn)的場(chǎng)景單獨(dú)進(jìn)行羅列。以小鵬汽車(chē)為例,在車(chē)主首次使用相應(yīng)輔助駕駛系統(tǒng)前,小鵬汽車(chē)的操作界面有一個(gè)強(qiáng)制的考試答題環(huán)節(jié),幫助用戶(hù)了解輔助駕駛系統(tǒng)無(wú)法生效的使用場(chǎng)景。

有分析認(rèn)為,在激光雷達(dá)上車(chē)之后,車(chē)輛對(duì)于靜止障礙物、雪糕筒等物體的識(shí)別能力將有大幅提升。此外,激光雷達(dá)作為 3D 傳感器具有測(cè)距遠(yuǎn),分辨率優(yōu),受環(huán)境光影響小等特點(diǎn),可以成為智能駕駛的第三只眼睛,彌補(bǔ)傳統(tǒng)輔助駕駛系統(tǒng)的自帶缺陷,系統(tǒng)誤報(bào)等問(wèn)題。

相當(dāng)一部分車(chē)企也將增強(qiáng)感知的重任交給了激光雷達(dá)。近期,蔚來(lái)、小鵬、理想、阿維塔等車(chē)企發(fā)布的新車(chē)上,均已搭載一顆甚至多顆激光雷達(dá)。

無(wú)人駕駛是不是“鏡中花”?

“從近期的技術(shù)條件來(lái)看,激光雷達(dá)會(huì)是自動(dòng)駕駛感知的必要元件,它的探測(cè)精度以及提供的距離信息能夠大大彌補(bǔ)目前主流方案的短板;但缺點(diǎn)就是價(jià)格過(guò)高,目前大部分車(chē)企裝車(chē)的都是半固態(tài)激光雷達(dá),雖然性能弱于很多自動(dòng)駕駛測(cè)試車(chē)使用的機(jī)械式激光雷達(dá),但成本已經(jīng)下滑了很多,并且隨著裝車(chē)量的提升,成本還有進(jìn)一步下探的空間?!蹦成逃密?chē)自動(dòng)駕駛解決方案首席工程師董浩告訴記者,將來(lái)不排除攝像頭出現(xiàn)技術(shù)上的躍進(jìn),能夠優(yōu)化黑夜、光影交替等環(huán)境下的表現(xiàn),提高純視覺(jué)感知方案的可靠性。

但值得注意的是,激光雷達(dá)上車(chē)并非是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的“救世主”。

盡管激光雷達(dá)能夠補(bǔ)齊目前主流識(shí)別方案上的短板,但僅僅依靠硬件的升級(jí),并不能完全解決識(shí)別能力不足或精確度不夠的問(wèn)題。

“人類(lèi)駕駛員操控車(chē)輛,是通過(guò)眼睛收集信息,大腦處理信息,并最終用手腳來(lái)實(shí)現(xiàn)操控的動(dòng)作;激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等感知元件,就像人的眼睛,是來(lái)獲取外界信息的;線(xiàn)性底盤(pán)、線(xiàn)性轉(zhuǎn)向就是手腳,負(fù)責(zé)控制車(chē)輛;但目前最大的問(wèn)題是,軟件和算法還無(wú)法達(dá)到人腦的水平,即便探測(cè)元件收集到了信息,算法不一定能夠進(jìn)行準(zhǔn)確的識(shí)別,并指導(dǎo)相應(yīng)元件進(jìn)行控制?!倍普f(shuō)道。

自動(dòng)駕駛是一個(gè)流程化、復(fù)雜的綜合系統(tǒng),涉及眾多流程和領(lǐng)域。其在流程上包括感知層、認(rèn)知層、決策規(guī)劃層、控制層和執(zhí)行層幾個(gè)層面。而識(shí)別的準(zhǔn)確度是上述幾個(gè)流程共同作用的結(jié)果,其一方面依賴(lài)于硬件設(shè)備的檢測(cè)精準(zhǔn)度,比如,在攝像頭和毫米波雷達(dá)的視覺(jué)融合方案中,攝像頭和雷達(dá)都在執(zhí)行檢測(cè),但對(duì)于同樣的物體,不同的硬件設(shè)別檢測(cè)的精準(zhǔn)度不同,這就需要對(duì)硬件進(jìn)行視覺(jué)技術(shù)訓(xùn)練。

近兩年來(lái),得益于軟、硬件的提升,自動(dòng)駕駛相關(guān)技術(shù)得到了長(zhǎng)足的進(jìn)步,例如小鵬的NGP、蔚來(lái)的NAD等系統(tǒng),雖然被宣傳為智能駕駛,但其實(shí)現(xiàn)的功能已經(jīng)夠得上L3級(jí)自動(dòng)駕駛的水平。

董浩認(rèn)為,在5到10年內(nèi),L4級(jí)別自動(dòng)駕駛會(huì)得到較快的發(fā)展,其中近3~5年內(nèi),在礦區(qū)等相對(duì)封閉的場(chǎng)景會(huì)率先落地L4自動(dòng)駕駛;但L5級(jí)自動(dòng)駕駛,即全無(wú)人的自動(dòng)駕駛,或許仍需要等待較長(zhǎng)的時(shí)日。

“自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要識(shí)別的物體有無(wú)限種,這就需要在機(jī)器學(xué)習(xí)中輸入大量數(shù)據(jù),把算法喂出來(lái)。但是非標(biāo)準(zhǔn)的物體又沒(méi)有足夠的數(shù)據(jù)?!崩羁烧J(rèn)為,自動(dòng)駕駛中的Corner Case(長(zhǎng)尾問(wèn)題)會(huì)無(wú)窮無(wú)盡,除非機(jī)器能夠?qū)崿F(xiàn)和人類(lèi)一樣舉一反三的能力,那么自動(dòng)駕駛可能永遠(yuǎn)無(wú)法覆蓋100%的工況。

國(guó)內(nèi)某駕駛輔助公司投資人告訴記者,一定程度上,在線(xiàn)控、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域,汽車(chē)正沿著過(guò)去幾十年間飛機(jī)技術(shù)的腳步演進(jìn),但目前即便是飛機(jī),也沒(méi)能100%實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。

標(biāo)簽: 激光雷達(dá) 第一財(cái)經(jīng) 智能汽車(chē) 解決方案 識(shí)別能力

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