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  • 無人駕駛首宗命案里,感知層到底出了什么問題?
    發(fā)布日期:2016-07-04  發(fā)布者:會員  PV:879  字體:

    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(shí)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(jī)視覺與毫米波 雷達(dá))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(hù)欄,終究重傷后身亡。

    事發(fā)地點(diǎn)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(diǎn)地勢開闊,且當(dāng)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(jī)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??墒?,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(diǎn)失效了:

    1)拖車過于無窮,且采用了純白色涂裝(見上圖);

    2)當(dāng)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(lán)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(yùn)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(jī)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(qiáng)行對一切的貨車、拖車下方給出柵門維護(hù),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(hù)體系(如安全氣囊等)。

    3、為何毫米波雷達(dá)失效了?

    有人以為是由于毫米波雷達(dá)安裝過低,發(fā)射的毫米波從當(dāng)時的貨車下方空隙出處穿越曩昔。他們低估了毫米波雷達(dá)設(shè)計者們的才智……事實(shí)上,依據(jù)Musk 自己的Tweet(見上圖)來看,狀況恰恰相反: 雷達(dá)準(zhǔn)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(dá)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(dá)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(dá)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(jìn),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(rèn),使得更高層的交融算法不得不采取某種折衷戰(zhàn)略。

    檢查過錯

    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(diǎn)因素在于:

    1) 激烈的陽光照在白色車體上,讓核算機(jī)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(lán)色布景,讓核算機(jī)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(yùn)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(dá)丈量更準(zhǔn)確,或許在前方安裝了多個雷達(dá),做雷達(dá)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(dá); 假如大貨車有法規(guī)規(guī)則,強(qiáng)行進(jìn)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(dá)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(jī)視覺現(xiàn)已加上了廣角鏡頭,將更多的信息包括進(jìn)來;

    2)新一代的毫米波雷達(dá)體系將具有更高精度的辨認(rèn)和反響時刻。

    3)毫米波雷達(dá)本錢的迅速下降,也將使五個毫米波雷達(dá)(一個77G長距離雷達(dá),加上4個短距離雷達(dá))變成標(biāo)配,而不是如今Tesla如今這么運(yùn)用單個長途77G雷達(dá)。

    咱們有理由信任,跟著技能的前進(jìn),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(jìn)程,仍需求駕馭員全神貫注地參加轎車的駕馭。

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