编者按:本文来自微信公众号“大数据文摘”(ID:BigDataDigest),作者 文摘菌,36氪经授权发布。
现在,一说到特斯拉的自动驾驶,我们不免都会提口气表示担心。
但说到自动驾驶车祸第一例,还要回到2018年,当时,一辆正在测试中的Uber自动驾驶汽车,以69公里的时速撞死了一位横穿马路的妇女。
2020年9月15日,该案重开,陪审团建议判处安全驾驶员2.5年的有期徒刑,检察官表示:“当驾驶员操作汽车方向盘时,他们有责任以遵守法律的方式安全地控制和操作汽车。”
但安全驾驶员Vasquez在9月15日的提讯中拒绝认罪。
在这之前,2019年11月,美国国家运输安全委员会展开调查,在联邦报告中,责任归咎于多方:Uber、安全驾驶员、受害人和亚利桑那州。
报告抨击了Uber自动驾驶部门对“安全风险评估程序不充分”,除此之外,Uber还因“无效的”车辆监控和“自动化自满(automation complacency)”而受到指责。换句话说,Uber并没有试图确保安全驾驶员遵守旨在防止分心和对周围环境保持警惕的政策。
但在事故发生后的调查阶段,原本管辖坦佩的检察官,将该案件移交给了另一个检察官。去年三月,在一封公开信中,亚瓦帕伊郡检察官Sheila Sullivan Polk表示,“事故发生的视频很可能无法准确描述当时发生的事件”,“没有依据判决Uber需要承担刑事责任”。
当时的安全驾驶员Vasquez被发现,在车里她有34%的时间盯着自己的手机,同时播放“声音”。车祸发生前6秒钟,她从手机上分了心,车祸发生前1秒钟,她回头看了看路。
同时,调查人员发现受害人体内含有甲基苯丙胺,这可能导致被害者试图越过人行横道边界穿过街道,在这一点上,亚利桑那州对自动驾驶汽车及其人们在公共行为上的监管力度“不够”。
虽然车祸频出,但我们也必须承认,自动驾驶技术正在逐渐成熟,马斯克甚至在2020世界人工智能大会上放出“豪言”,要在年内实现真正的L5级自动驾驶。
但我们也不免要再问一句,安全问题应该如何保障?
或者我们换个提问的方式,要让自动驾驶保持安全行驶,真的有这么困难吗?
最近,德国研究人员收集到了多项车辆数据,在计算机中进行了仿真模拟测试,结果发现,只要人类驾驶员完全遵守相关规定,他们的算法就能使自动驾驶的车祸率大大降低。甚至,该算法还能够在此基础上考虑到各种意外事件,比如路边突然窜出来的行人。
他们发现,该算法在任何时候都没有提出任何不安全的路线。研究人员对此也表示称,自动驾驶汽车的车祸不是技术的失误,而这些人为造成的事故都可以被消除。
相关论文刊登在了nature上:
https://www.nature.com/articles/s42256-020-0225-y
当我们说到自动驾驶,可能唯一没有争议的点在于,系统不会像人类司机那样失去注意力或感到疲劳。但同时,机器对于突发情况的反应也没有人类那么迅速。
“自动驾驶汽车只会执行安全轨迹,即使在使用了预期的轨迹规划器而不知道其他交通参与者的情况下也是如此。”“我们的技术为现有的运动规划框架提供了一个安全层,为自动驾驶车辆提供了预定的轨迹。”
尽管研究人员不可能穷尽所有自动驾驶汽车可能遇到的所有交通场景,但他们可以提供一个总体无事故轨迹的框架。
比如下图,规划轨迹(黑线)通常只考虑其他交通参与者最有可能的行为灰线),在线验证技术通过始终保持故障安全轨迹(红线),确保自动驾驶汽车符合法律安全要求。这些故障安全轨迹不会与其他交通参与者的所有合法行为(蓝色区域)相冲突,并保护自动驾驶车辆沿着其预定轨迹到达安全状态(灰色区域)。
研究人员表示:“十字路口的左转弯是最危险的地方,因为自动驾驶汽车必须考虑迎面而来的汽车,还要给路人和骑行者们让路。”
现在,我们用下图解释一下重新规划时的验证过程。
最初,在t0时,假设自动驾驶车辆处于停车之类的安全状态。在验证周期c=1中,自动车辆成功验证给定的预期轨迹,于是汽车在t1时刻进入自动驾驶模式,同时开始执行验证轨迹。
然后,意图轨迹规划器(intended trajectory planner)可以提供新的意图轨迹,如果新的轨迹被成功验证,自动驾驶汽车就会在tc前过渡到新验证轨迹。反之,如果验证失败,算法则继续按照之前的方式进行规划。
如果在最终的安全时间内,没有新的预定轨迹能够被成功验证时,算法才会执行失败轨迹。
但是,只要其他汽车或行人不违反交通规则,这个先前验证过的轨迹就不会发生碰撞,因为基于集合的预测已经预见到了他们未来的所有合法行为。
针对论文中的模拟,苏塞克斯大学认知科学中心的Ron Chrisley博士指出:“该算法假设其他行人或骑行者们的行为都是合法的,这可能会导致该系统另一个基于行人和骑行者们实际行为的系统相撞。”
“如果自动驾驶汽车把其他人的可预测但不合法的驾驶和过马路等行为考虑在内的话,它本可以避免碰撞的。这么说的话,如果说自动驾驶汽车的车祸在严格意义上不是自动驾驶系统造成的,对事故受害者的家属来说,这没有什么安慰作用。”
说到“自动驾驶”,我们或许一直以来存在着认知错误。
如果你去特斯拉的官网逛逛,会发现对于自动驾驶(Autopilot),特斯拉的定义是这样的:“Autopilot是一种先进的驾驶辅助系统,根据根据国际自动机工程师学会(SAE)J3016分级标准,被归为L2级,并得到了美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)的认可。”
可能你会觉得这个解释是在兜圈子,不过,官网上还有一段注释,该系统“仅供完全专注的驾驶员使用,驾驶员的手放在方向盘上,随时准备接管工作”,目前“还不是一个自动驾驶系统”。
但是,你可以去试试在特斯拉官网订购一台Model 3,选购页面上会跳出一个选项,问你是否要加价选购“完全自动驾驶功能”。但是,这个所谓的“完全自动驾驶功能”,还需要“通过在真实世界行驶数百万英里的距离来校准,并没有完全实现。
不过,或许是我们对“自动驾驶”本身的定义就出现了偏差?
最基本的含义来讲,Autopilot是一个涵盖了各种辅助驾驶功能的总称,其中包括一些基本功能,比如交通感知巡航控制(Traffic-Aware Cruise Control,可以让你的速度与周围车辆的速度相匹配),以及自动辅助导航驾驶(Navigate on Autopilot,目前还在测试中,这项功能可以让你在高速公路上实现自动驾驶)。
不过,马斯克此前在推特上表示,“特斯拉自动驾驶(Autopilot)是根据航空业使用的术语来命名的”。
根据美国联邦航空管理局发布的《飞行员航空知识手册》,对自动驾驶的描述是这样的:“自动驾驶被设计用于控制飞机和帮助降低飞行员的工作量。自动驾驶的常用功能有高度和航向保持。自动驾驶系统结合了一个可以自动或者手动脱离系统的断开安全功能,它也可以被手工取代,或者与无线电导航信号配合。”
换句话说,出现在航空领域中的“自动驾驶”,描述的是一套辅助飞行员驾驶的系统,而不是取代飞行员的系统。但即使如此,对于用户,当我们听到“自动驾驶”一词,都会自然而然地认为,开车时是不需要用手握方向盘的。
这可能是特斯拉事故频发的原因之一,也或将成为自动驾驶汽车祛魅的关键。
这不,这样的事故,说来就来。
7月的时候,一辆自动驾驶的特斯拉在加拿大艾伯塔省高速公路上正在以152公里/小时的速度行驶着,这让巡逻的交警感到惊讶,除了明显的超速行为外,他们惊讶的点更在于,在这辆超高速行驶的汽车中,他们竟然没有看到一个人影。
艾伯塔省皇家骑警表示,他们在7月9日下午接到了其他司机的提醒,在经过调查后发现,这辆正在高速行驶的特斯拉Model S中,前排座位的两个人都在睡觉。
根据警官回忆,这里路段限速是110公里/小时,但特斯拉的自动驾驶系统加速到了140公里/小时,而随着警车逐渐接近,特斯拉加速到了152公里/小时,最后稳定在了150公里/小时。
其中一名警官表示,“看到汽车还在加速,我非常震惊”,“我当警察超过23年了,从未见过这样的事情”。
一直到警官打开警笛,在特斯拉内打盹的司机才苏醒过来,手动把车停在了路边。
这位来自英国的20岁男子被控超速驾驶,并因疲劳驾驶被吊销了24小时驾照,同时,该省还决定对他进行危险驾驶指控,预计将于12月开庭。
万幸的是,这次的事故并没有任何人员伤亡,但这也足以让警钟再响,对于自动驾驶汽车,我们切不可掉以轻心。
相关报道:
https://www.theguardian.com/world/2020/sep/17/canada-tesla-driver-alberta-highway-speeding
https://www.engadget.com/uber-autonomous-crash-negligent-homicide-032513753.html
https://www.vice.com/en_in/article/qj4qbw/uber-safety-driver-charged-in-first-death-caused-by-self-driving-vehicle?
https://www.dailymail.co.uk/sciencetech/article-8731345/Algorithm-makes-self-driving-cars-accident-proof-scientists-claim.html
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