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孙宇教授解读:自动驾驶汽车——平衡创新和安全

文/孙宇

作者介绍:南佛罗里达大学计算机系教授、斯坦福大学访问教授、IEEE RAS机器臂抓取和操作技术委员会的始创主席及美国总统国情咨询委员会机器人方向的顾问。本文系雷锋网独家文章。

背景:

自动驾驶技术的首要动机是减少交通事故,避免致命事故。2015年,全球与汽车交通事故相关的死亡人数约为125万。这相当于每天坠毁五个完全满载的波音747 。在美国,人为错误造成的交通事故占所有交通事故的94%。死于车祸是4至34岁儿童和成年人死亡的主要原因。虽然2016年的交通事故数据尚不可用,但是,根据早期的估计,2016年交通事故中死亡的人数可能更高。

虽然车辆的安全性已经在逐渐改善,交通事故却在增长。最近几年的增张很可能是由于驾驶员分心(如在手机上收发短信)造成的的增加 。自动驾驶技术非常有可能减少交通事故的发生,因为自动驾驶车辆装有比人类视觉更强大的传感器,具有超人的感知,更快的决策和执行能力,而且不会醉酒,分心或疲劳。

自动驾驶技术也会把我们从开车中解放出来。我们都是自动驾驶车的乘客了。我们就可以在每天的通勤时间里做些别的事情 。自动驾驶技术还会增加每个人的活动范围和方便性,特别是对于不能开车的残疾人和老年人。在宏观上,自动驾驶技术将使整个交通系统更高效,减少拥塞和碳排放,减少所需的汽车数量,减少停车的需要,从而可以得到更有效的城市规划。这将彻底改变社会对交通的看法。

我们有足够的原因对自动车辆的潜力感到非常兴奋,并对自动驾驶技术有很高的期望。在一个完美的世界里,自动驾驶技术将是完全安全的,不会发生任何交通事故,这项技术每年可以使大约125万人免于死亡。但是在现实中,自动车辆可能不会消除所有交通事故。

在自动驾驶技术的发展和完善中,有些人可能会被自动驾驶车辆救了,有些人可能因为使用自动驾驶车辆而死亡或受伤。即使自动驾驶技术整体而言挽救的生命多余造成的危害,但是它的确可能在增加一些人的安全的同时会对其他的一些人造成伤害。所以说自动驾驶技术潜在里即提供了的好处和又有风险。我们不应当把自动驾驶技术作为可以解决交通中的所有问题的魔法子弹,而是应该对其性能和影响有适当的期望。

自动驾驶技术在今天已经在公共道路上使用了,即使它还远非完美。涉及自动车辆的事故也已有发生。例如,Google的自动驾驶技术车辆已经在公路上以自动模式驾驶约200万英里,期间发生了14次交通事故。2015年5月,配备了Autopilot的特斯拉车辆发生了一起致命事故。

在没有在公共道路和实际驾驶情况下测试自动驾驶技术之前,要求自动驾驶技术在公共道路和实际驾驶情况表现完美是不切实际的。尤其是当前各大公司都在使用数据驱动的方法或“车队学习”的方法来从实际驾驶环境的数据“学习“如何自动驾驶。自动驾驶技术只能通过学习现实的驾驶数据才能变得更好。因此,应当允许自动驾驶车辆在公共道路上行驶以进行测试和数据收集,但同时也要确保公共安全 。

另一方面,如果在技术不成熟的时候和存在广泛的安全问题的时候,我们不应该允许自动车辆在没有监管的情况下上路。如果自动驾驶技术在公共道路上被证明是不安全的,公众将失去信心,甚至开始害怕自动驾驶技术。公众甚至可能完全拒绝自动驾驶车辆,那么自动驾驶车辆的市场就会非常小。使公众接受自动驾驶车辆就将是一个非常缓慢和漫长的过程。

所以关键是如何平衡支持自动驾驶的创新和确保公众安全。

当前状态:

Google自动驾驶车项目Waymo在公共道路上现有23辆自动驾驶车。Waymo的汽车在25英里/小时(40公里/小时)下驾驶,并且每辆车都有一个训练有素的驾驶员在每时每刻监视自动驾驶车的状态,必要时随时接管 。

从2009年至今(2017年2月),Google的自动驾驶车队在自动模式下已经测试完成了总共200万英里(300万公里)。测试的道路是预先选定的,测试是在良好的天气条件下(没有大雨或下雪)完成的。 Google每个月发布涉及自动驾驶车的交通事故的月报。

加州机车交管所还要求Google报告测试期间被迫由自动驾驶模式转换成人工驾驶的次数。到目前为止,所有的测试车已经经历了14次交通事故,在14次碰撞中的13次是其他司机的责任。只有一次碰撞造成了轻微的身体伤害 — 三名Google员工在受了轻伤,这次事故也是另一名司机有过错。 Google自动驾驶项目在进行测试时很好的考虑了公共安全的重要性。

除了Google之外,许多公司已经开始在公共道路上进行测试和数据收集。在2016年6月,美国通用汽车公司(GM)开始在公路上测试自动驾驶车雪佛兰Bolt电动车。今天,通用汽车在路上有50辆自动驾驶车。与Google类似,通用自动驾驶汽车也有训练有素的驾驶员来监控自动驾驶。

沃尔沃的Drive Me项目中的第一批自动车辆已于2017年进入哥德堡的道路。他们也需要训练有素的驾驶员监督驾驶。在此之前,2016年8月,沃尔沃和Uber在开发自驱动技术方面形成了合作伙伴关系。Uber给沃尔沃XC90增加了自己的自动驾驶系统。为了鼓励消费者使用和解决保险问题,沃尔沃宣布,如果由于自动驾驶技术的缺陷产生的事故,Volvo汽车将承担全部责任。

丰田汽车Chauffeur项目已经开始在封闭的道路上测试自动驾驶车辆。丰田一直更多地关注另一个名为Guardian的项目,开发下一代驾驶员辅助安全系统。这两个项目最近都在美国丰田研究所启动。

特斯拉在其S型和X型车辆上配有具有自动驾驶功能作为可选添加功能。2016年10月以后,所有新的特斯拉车都会配备自动驾驶所需的硬件和传感器,以允许将来的完全自动驾驶。然而,现在完全自动驾驶特征未被启用,而是以所谓的影子模式操作。在影子模式下,特斯拉汽车上的传感器处于活动状态并收集数据,自动驾驶系统会生成驱动控制信号,但不会将信号发送给执行器执行。人类驾驶员会对车辆有完全的控制,甚至不知道自动系统在运行和模拟驾驶。传感器数据和模拟控制信号都被Tesla收集,用于自驱动开发和测试中。

预期:

几乎所有的自动驾驶车辆制造商都把 4级自动驾驶技术推入市场的时间目标定为2021年或2022年左右 。这些自动驾驶车辆将能够在正常的交通条件下在选定的道路(低速限制)上自动驾驶运行。对于购买自动驾驶车辆的客户,他们将能够在他们的驾驶旅程的某些部分上打开自动驾驶功能。与特斯拉auto-pilot功能不同,4级自动车辆中的消费者驾驶员不需要在这些区间监测驾驶。

这些4级消费者自动驾驶车辆仍然具有方向盘,油门踏板和刹车,因为消费者在恶劣的天气条件下和其他“未选择的”道路上仍然需要自己驾驶车辆。而只在那些选定道路上运行的专用自动驾驶车辆将不需要具有方向盘,油门踏板或刹车。

4级自动驾驶车功能将首先被用于豪华电动或混合动力车上。附加的自驱动设备成本和在低速碰撞中更好的安全特征将使有自动驾驶功能的车辆的·造价比标准汽车更昂贵。豪华车主通常对车辆的成本或其他附加成本不太敏感。自行驾驶功能成为为所有车辆的标配 还需要15年或更长的时间。

像特斯拉,通用,丰田,宝马,沃尔沃等汽车制造商将优先为他们的豪华车型配备自动驾驶功能。 Google可能会授权他们的自动驾驶技术给一些汽车制造商,并与汽车制造商合作。

4级自动驾驶车功能将允许Uber和Lyft大幅扩展他们的业务。他们将购买装备有4级自动驾驶车功能的汽车,或者与汽车制造商合作定制自动驾驶汽车。每个公司都将有一个自动驾驶车队,可以自动驾驶,不需要任何司机,把车从停车场开到客户的位置 。当我准备好早上上班时,我可以打开我的Uber应用程序,选择car pool,要求一个自动驾驶Uber汽车来接我。

我不会因为看到一辆没有人的Uber汽车驶到我面前而惊讶。汽车共享公司们如Zipcar将回做同样的事情。要用车,我不需要去Zipcar的停车位置,Zipcar可以自动驾驶来接我 。租车公司也将加入竞争。不需要去租赁柜台,我可以通过我的手机来租一辆车,并让车来接我。其实现在租车公司也提供送车服务,不过因为成本,有距离和时间的限制。

按需汽车共享将逐步减少汽车所有权的必要。但是,却不一定显著减少道路拥堵或车辆数量,因为我们将看到许多空车在路上自行驾驶来接客户。当然,Uber / Lyft会减少对司机的需要。但在天气恶劣的日子里仍然需要很多临时司机。

因为不需要司机了,使用4级自动驾驶功能的Uber / Lyft运营成本可以大幅下降降低。现在,我每天需要花16美元乘坐Uber车上下班。每年的花费是大约5000 到6000美元。如果我不使用Uber,但买一辆小型车,那么我每年需要大约2000美元的车折旧费,1000美元的保险费和1000美元的汽油。

所以,以通勤目的拥有一辆汽车的成本在3000美元到5000美元之间。现在拥有一辆汽车比每天使用Uber 便宜,更方便。但如果Uber可以用自动驾驶技术减价 一半,我使用Uber的成本会降低到3000美元一年。就可能比拥有一辆汽车便宜。我有可能愿意放弃我的车。

同时,采用4级自动驾驶技术,低速自动驾驶送货上门也是可行的。然而,它将需要与其他机器人技术相结合,以把包裹从车上送到门前。

到目前为止,没有公司公布任何关于5级车的预测。大致的看法是需要10或15年来实现5级自动驾驶。级别2和3是很久以前流行的。目前,他们变得不是那么流行了,因为2级或3级不为司机提供很多好处。级别3有很大的安全问题。因为通常需要至少几秒钟才能使得驾驶员理解当前情况并接管车辆的控制。而几秒钟的反应时间是无法避开车祸的发生的。

由于当前的技术方法大量基于数据学习,现在看来发展5级技术需要大量的复杂环境下的行驶记录。汽车制造商将比纯技术公司更具有竞争优势。在销售4级自动驾驶车辆后,汽车制造商可以在自动驾驶和人驾驶期间里通过车载传感器收集大量数据。

因为需要非常多样情况下的的大量用户的数据, 人驾驶在恶劣天气条件和不安全道路时的传感器数据对于开发5级自动驾驶技术至关重要。技术公司要么变成汽车制造商,要么与汽车制造商合作以获得这样的重要数据。当然技术公司还可以要求通过有利的法律。比如法律 要求所有公司都必须公布所有交通事故中的车上传感器的数据,并以这种方式来获得所需的数据。广泛的数据共享将是困难的,因为数据将决定各个公司的核心竞争力。

需要解决的问题:

要实现自动驾驶技术的令人兴奋的2021或2022时间表,我们应要回答几个安全相关的问题。

1.什么样的安全是足够安全。

直观地讲,如果自动驾驶车辆比普通驾驶员导致更少的交通事故并且尤其是致命的车祸,则更多的生命被挽救了而不是丢失了。那么达到这一指标的自动驾驶车辆就应该被允许在路了。然而,由于自动驾驶技术提供的是交通服务,因此应该与专车服务或出租车服务进行比较。因此,自动车辆应该比专车的普通驾驶员产生更少的交通事故,特别是致命的事故。在美国专车司机通常比一般驾驶员好多了,因为专车服务公司通常只雇用有完美驾驶记录的有经验司机。

2.如何在有限的时间内证明自驱动技术是安全的。

许多公司正在公共道路上进行测试自动驾驶技术。然而,收集足够的数据来证明一种技术在统计学上是安全的需要很多年。许多公司同时使用几十个配有相同自动驾驶技术的车同时测试,以缩短测试所需时间。越来越多的公司使用从在普通车辆上的传感器收集的数据来做模拟测试。然而,现在还不清楚模拟测试结果是否可以反应到真实环境中。

自动驾驶技术测试可能需要由第三方来完成。最近的排放丑闻涉及了多家有名的汽车公司,如大众,梅赛德斯 – 奔驰,本田,马自达和三菱。所有不清楚政府是否可以信任汽车制造商证明的数据。如果我们依靠汽车制造商的自我报告,政府将需要制定关于收集道路测试数据和记录保存的法规和指南。

3.如何消除公共道路测试中的安全问题。

测试自动车辆的标准方式是有驾驶员坐在驾驶位监视自动驾驶。当在低速限制的道路上行驶时,事故不会造成很大的身体伤害。当在高速,复杂的道路条件和恶劣天气下测试自动车辆(5级自动驾驶)时,交通事故有可能造成严重的身体伤害甚至死亡。对驾驶员的保护的要求就会更高。需要开发更先进的安全设施以确保驾驶员的人身安全。安全性的大幅改进还将鼓励更多人抛弃安全顾虑,采用自动驾驶技术。当然,汽车安全性的发展将减少完全自动驾驶的边际效益,但它最终将有助于通过消除消费者的安全顾虑而采用该技术。

道路测试可以逐步进行。在更困难的情况下的道路测试应仅在该技术在更容易的条件下被证明是安全的之后才可以进行。

结论:

1. 自动驾驶车辆应该像专车一样安全。

2. 自动驾驶技术的安全性可能需要由第三方评估。

3. 数据共享是美好的,但将是困难的,因为数据对于技术的发展和竞争是非常重要的。应鼓励公开自动驾驶车辆的传感器数据和行车记录。

4. 汽车制造商在数据收集方面具有竞争优势,在开发5级自动驾驶技术时至关重要。

5. 提高车辆安全性的技术将与自动驾驶技术同时发展,相互促进。

6. 自动驾驶技术将在5年内开始对豪华车和汽车共享行业产生实际影响。其它的社会影响将在7至10年内开始显现出来。

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