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Uber事故除決策系統(tǒng) 自動駕駛還需攻克哪些難題

據(jù)美國新聞網(wǎng)站The Information報道，Uber已經(jīng)斷定其自動駕駛軟件在致命車禍中探測到了受害行人，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，在軟件面對遇到障礙物時的謹慎程度進行了調(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)測到路上的受害者后，迅速做出決策反應(yīng)。

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

該事件的再次發(fā)酵，也讓眾人對車禍事故原因有了更多猜疑和思考。除了制動反應(yīng)靈敏度以外，自動駕駛系統(tǒng)還有哪些硬件軟件方面的不足?我們對此進行了分析。

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，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，位于汽車前后，可實現(xiàn)360度無死角的探測;短焦和長焦光學相機，對成像進行實時分析。Uber希望能夠通過這一套傳感器系統(tǒng)做到實時、全范圍探測，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，因為頂部、前端雷達與攝像頭圖像處理協(xié)作不善，才導致了這場事故的發(fā)生。

當然，介于自動駕駛的發(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為使用Autopilot(特斯拉自動駕駛系統(tǒng))功能致死的交通事故，一時間引發(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型電動轎車在自動駕駛模式下發(fā)生車禍，司機身亡。

有分析認為，此次特斯拉車禍事件主要原因是毫米波雷達測距的誤判，以及圖像識別系統(tǒng)不夠完善等問題造成的。

騰訊優(yōu)圖實驗室杰出科學家賈佳亞對此表示：“特斯拉在自動駕駛中應(yīng)該是以圖像識別為主導的，而車的系統(tǒng)還存在一個缺陷。比如說車要識別一個物體的時候，如果前方是一個很大的純白色的車，那么系統(tǒng)可能不知道它是房子還是車的形象。因為在很多時候由于視覺的局限性導致你不會很快判別出來前面是什么東西?！?

賈佳亞說：“這個時候還是需要雷達的。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)作為主導的，圖像識別作為輔助來幫駕駛員來判斷周圍的環(huán)境?！?

當然，即使是很好的雷達，垂直分辨率也有限，所以僅有雷達是不夠的。因為雷達分辨率較低，許多雷達會忽略檢測的靜止物體。而具有更高分辨率的雷達雖然會看到行人，但分辨率通常僅能知道該目標在哪條車道上。

如果按正常性能來看，一旦有人進入 Uber 的車道，那么雷達應(yīng)該會報告在車道上有一個潛在靜止物體的制動信號。因此，不論是Uber還是特斯拉的自動駕駛系統(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

自動駕駛車中的視頻攝像機與雷達一樣重要，都是用來幫助汽車追蹤路標、車輛、行人等障礙物的。

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

在這樣的情況下，基于 HDR (高動態(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實現(xiàn) “高動態(tài)范圍”(HDR)視野，意味著需要兩個或更多不同曝光等級的攝像頭，或者一個攝像頭可以不斷切換曝光等級，以同時捕捉亮處和暗處的物體。