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Uber事故除決策系統(tǒng) 自動(dòng)駕駛還需攻克哪些難題

據(jù)美國(guó)新聞網(wǎng)站The Information報(bào)道，Uber已經(jīng)斷定其自動(dòng)駕駛軟件在致命車禍中探測(cè)到了受害行人，但決策系統(tǒng)沒有立刻作出反應(yīng)。

造成這一決策的可能原因是，Uber為了減少誤報(bào)，在軟件面對(duì)遇到障礙物時(shí)的謹(jǐn)慎程度進(jìn)行了調(diào)整。由于前方障礙的躲避值調(diào)低，使得車輛最終沒能在監(jiān)測(cè)到路上的受害者后，迅速做出決策反應(yīng)。

此番推測(cè)似乎交代了事故發(fā)生的主因。但值得深究的是，不論是否因調(diào)整制動(dòng)反應(yīng)靈敏度造成的，顯然這樣實(shí)施的方案還存在諸多問題。

該事件的再次發(fā)酵，也讓眾人對(duì)車禍?zhǔn)鹿试蛴辛烁嗖乱珊退伎?。除了制?dòng)反應(yīng)靈敏度以外，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)還有哪些硬件軟件方面的不足?我們對(duì)此進(jìn)行了分析。

1 、傳感器配置方案部署不足

依據(jù)Uber此前公開的相關(guān)信息，該汽車應(yīng)配備了一整套的傳感器系統(tǒng)：

頂部激光雷達(dá)，能以每秒多次的速度生成汽車周圍的3D成像;前端無線電波雷達(dá)，位于汽車前后，可實(shí)現(xiàn)360度無死角的探測(cè);短焦和長(zhǎng)焦光學(xué)相機(jī)，對(duì)成像進(jìn)行實(shí)時(shí)分析。Uber希望能夠通過這一套傳感器系統(tǒng)做到實(shí)時(shí)、全范圍探測(cè)，但還是發(fā)生了事故。

這種情況下，造成事故最大的可能就是各傳感器自身性能不足以及搭配方案不合理?；蛘哒f，因?yàn)轫敳?、前端雷達(dá)與攝像頭圖像處理協(xié)作不善，才導(dǎo)致了這場(chǎng)事故的發(fā)生。

當(dāng)然，介于自動(dòng)駕駛的發(fā)展階段尚早，截止目前還并沒有一家公司有“完美的”傳感器系統(tǒng)的部署方案。相同問題的也同樣存在其他的各大無人車中。

以特斯拉為例，2016年，特斯拉公開了第一起因?yàn)槭褂肁utopilot(特斯拉自動(dòng)駕駛系統(tǒng))功能致死的交通事故，一時(shí)間引發(fā)全球輿論熱議。據(jù)特斯拉方面公布信息顯示，該公司生產(chǎn)的一輛S型電動(dòng)轎車在自動(dòng)駕駛模式下發(fā)生車禍，司機(jī)身亡。

有分析認(rèn)為，此次特斯拉車禍?zhǔn)录饕蚴呛撩撞ɡ走_(dá)測(cè)距的誤判，以及圖像識(shí)別系統(tǒng)不夠完善等問題造成的。

騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室杰出科學(xué)家賈佳亞對(duì)此表示：“特斯拉在自動(dòng)駕駛中應(yīng)該是以圖像識(shí)別為主導(dǎo)的，而車的系統(tǒng)還存在一個(gè)缺陷。比如說車要識(shí)別一個(gè)物體的時(shí)候，如果前方是一個(gè)很大的純白色的車，那么系統(tǒng)可能不知道它是房子還是車的形象。因?yàn)樵诤芏鄷r(shí)候由于視覺的局限性導(dǎo)致你不會(huì)很快判別出來前面是什么東西?！?

賈佳亞說：“這個(gè)時(shí)候還是需要雷達(dá)的。這也是為什么特斯拉AutoPilot 2現(xiàn)在大部分還是以NVIDIA這套系統(tǒng)作為主導(dǎo)的，圖像識(shí)別作為輔助來幫駕駛員來判斷周圍的環(huán)境。”

當(dāng)然，即使是很好的雷達(dá)，垂直分辨率也有限，所以僅有雷達(dá)是不夠的。因?yàn)槔走_(dá)分辨率較低，許多雷達(dá)會(huì)忽略檢測(cè)的靜止物體。而具有更高分辨率的雷達(dá)雖然會(huì)看到行人，但分辨率通常僅能知道該目標(biāo)在哪條車道上。

如果按正常性能來看，一旦有人進(jìn)入 Uber 的車道，那么雷達(dá)應(yīng)該會(huì)報(bào)告在車道上有一個(gè)潛在靜止物體的制動(dòng)信號(hào)。因此，不論是Uber還是特斯拉的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，在傳感器部署上面還是欠缺全面的考慮。

2、基于HDR視覺系統(tǒng)的采用問題

自動(dòng)駕駛車中的視頻攝像機(jī)與雷達(dá)一樣重要，都是用來幫助汽車追蹤路標(biāo)、車輛、行人等障礙物的。

攝像頭好比人的視覺一樣，主要針對(duì)路況記錄圖像，發(fā)送給自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)。計(jì)算機(jī)再通過圖像識(shí)別技術(shù)分析數(shù)據(jù)，進(jìn)而判斷車輛周圍狀況。然而，在一些非常黑暗的條件下，視頻攝像機(jī)就沒有辦法很好地進(jìn)行識(shí)別工作。

在這樣的情況下，基于 HDR (高動(dòng)態(tài)范圍圖像)的視覺系統(tǒng)便十分重要。如果要在夜間駕駛時(shí)實(shí)現(xiàn) “高動(dòng)態(tài)范圍”(HDR)視野，意味著需要兩個(gè)或更多不同曝光等級(jí)的攝像頭，或者一個(gè)攝像頭可以不斷切換曝光等級(jí)，以同時(shí)捕捉亮處和暗處的物體。