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解讀加州114起無人車事故 谷歌在路口蒙圈 通用竟成碰碰車
2018年11月23日 15:35:03來源:車東西點擊量:41989
導讀美國加州,自動駕駛路測圣地。自從加州車管局(DMV)開始發放自動駕駛路測牌照以來,他們便要求進行測試的自動駕駛車要上報所有的交通事故——無論車輛是在自動駕駛模式下還是手動駕駛過程中。
  【中國安防展覽網 新聞】美國加州,自動駕駛路測圣地。自從加州車管局(DMV)開始發放自動駕駛路測牌照以來,他們便要求進行測試的自動駕駛車要上報所有的交通事故——無論車輛是在自動駕駛模式下還是手動駕駛過程中。
 
  而上報事故的表單中,信息也足夠豐富,不僅包括事故發生時間地點,還有對事故過程的描述,車輛損壞位置以及狀況的評估。
 
  2014年以來,加州車管局共輯錄了114起自動駕駛車輛事故。車東西從中找到了許多有趣的信息,不僅可能包括各家自動駕駛公司的大致實力,還有他們可能的短板、以及一些所有無人車面臨的共同難題,當然,還有一些有趣的“花絮”:例如無人車遭遇醉漢砸車、出租車司機敲窗泄憤。
 
▲DMV自動駕駛事故報告
 
  一、12家無人車公司“惹禍”114起 大多人類背鍋
 
  根據車東西的統計,在加州近幾年的自動駕駛汽車事故中,一共有12家企業在表單中留名,他們分別是:谷歌Waymo、通用Cruise、Zoox、蘋果、TRI(豐田研究所)、Aurora、景馳(現已更名WeRide)、Drive.ai、UATC(Uber)、Cruise Automation(被通用收購前的Cruise)、日產、德爾福。
 
  1、無人車車禍涉12家公司 事故數連年增長
 
  在5年時間中,總共發生了114起與這12家公司相關的無人車事故。隨自動駕駛發展、路測的推廣,事故數量每年呈遞增趨勢。
 
  2014年-2018年這5年分別的無人駕駛車交通事故數量為:2014年1起,2015年9起,2016年15起,2017年29起,2018年爆發性增長,達到60起!
 
▲2014-2018年加州自動駕駛事故數量走勢
 
  2、真·無人駕駛事故僅72起
 
  在所有114起無人車交通事故中,有34起是車上駕駛員手動駕駛,占比30%,72起是無人駕駛事故,占比63%。
 
  此外,由于有8起事故是自動駕駛模式下安全員緊急切換到手動駕駛模式,因此該人類背鍋還是無人車背鍋難以厘清。
 
  因此,真正是車輛無人駕駛狀態下的事故,只有72起,這也是本文分析的重點。
 
▲加州114起自動駕駛事故各駕駛模式占比
 
  3、人類才是無人車事故的主因
 
  首先,雖然5年間加州無人車們發生了上百起事故,但基本都是輕微事故(minor),而114起無人車相關事故中有人身傷害(包括司機與其他交通參與者)報告的僅有7起。
 
  其次,在114起事故中,有超過80起的事故,都是在無人車正常行駛的時候,其他人類司機不守規則或者駕駛技術不佳而引發(占比70%):
 
  有20起事故是其他車輛在不該變道處強行變道,或在超車/并道時沒有留夠安全距離導致的;
  有4起是其他人類司機未按交通標志指令行駛導致;
  有3起事故是其他人類司機闖紅燈/闖禁行標志導致。
  剩下的大部分是無人車被人類司機追尾,后文會提到。
  另外,還有6起事故發生后,另一責任方直接揚長而去,無一例外都是人類交通參與者。
 
  實際上,從這一數據來看,在如今的自動駕駛技術條件下,僅從保障日常駕駛安全性而言,人類并未對加州的無人車們形成壓倒性的優勢。
 
  并且,加州的自動駕駛車輛事故報告中,一起車輛損傷等級達到嚴重的車禍,當時是人類駕駛,車輛來自豐田研究所。在三車道的高速場景中,一輛失控的現代撞上了豐田普銳斯,普銳斯如臺球一般撞上了左側的豐田研究所雷克薩斯,造成雷克薩斯撞向中心隔離帶,車輛前側與右側嚴重受損。
 
  4、十字路口成無人車*難題
 
  DMV的事故報告中還反映出了一個無人車們的噩夢場景——十字路口。整理報告的數據,可以發現近半數事故發生在十字路口。而在十字路口,無人車容易遭遇的問題是追尾。
 
  由于路況復雜、視野不佳,無人車在十字路口往往如臨大敵,駕駛動作也往往謹小慎微——行人過馬路,減速、剎停;右轉時有同向車流,減速、剎停;稍有風吹草動,減速、剎停。
 
  而人類司機則容不得這般磨蹭,無論是在綠燈亮起步時,還是在紅燈亮剎車時,又或者是在轉彎時,都會與無人車追尾。114起無人車事故中,追尾事故57起,剛好占50%。
 
  而按照中國法律,追尾事故后車全責,如此一來,114起事故中,大部分都是人類的鍋。但是,也有聲音表示,如果駕駛無人車的是技藝嫻熟的人類駕駛員,有很多小剮蹭可以憑借人類的長期駕駛經驗予以判斷、主動避免,而不是靠傳感器等事故即將發生時再作反應。
 
  二、通用無人車能撞 谷歌無人車過路口“賊眉鼠眼”
 
  駕駛技藝不如人類,難以順利融入人類目前的交通流中,是全體無人車的共性問題。而除了這些問題之外,各家無人車又各有各的痛點。
 
  1、通用無人車兩年撞53次
 
  在12家自動駕駛公司中,有兩家的無人車堪稱“碰碰車”——通用與谷歌Waymo,在DMV四年的自動駕駛事故記錄歷史中,分別貢獻了53起、41起碰撞事故,占了加州自動駕駛車所有碰撞事故的82%。其他公司的自動駕駛事故數,每家多也不超過5起。
 
  無人車中“能撞”的通用Cruise,更是僅花了兩年就積累了如此多事故數,而谷歌Waymo的41起用了4年。
 
  當然,事故數量并不能和自動駕駛水平掛鉤,反而是與公司的自動駕駛路測規模直接相關。熟悉自動駕駛行業的讀者知道,相較于加州其他自動駕駛公司,谷歌Waymo與通用Cruise在L4級的無人車路測上,簡直就是“*打架”。
 
  以DMV2017年的數據為例,在大多公司上報的無人車測試車不超過5臺,全年路測里程不超過5000英里(約合8046公里)時,Waymo去年在加州投入了75臺車,總共測試了352545英里(約合567366公里);通用則投入了94輛車,路測131676英里(約合211911公里)。
 
  進入2018年,兩家公司開啟無人車租車商業化競賽后,雙方無人車進行路測的強度更是大幅度攀升。而通用Cruise團隊成立時間只有4年,沒有已經9歲的谷歌無人車團隊那樣豐富的經驗,長期的路測數據收集,反映在通用的無人車事故數上,便是兩年時間實現爆表,一舉“*”。
 
▲2015年-2018年谷歌、通用無人車事故數量對比(加州地區)
 
  2、谷歌無人車過路口愛張望
 
  相較于通用無人車的事故頻發,谷歌的無人車顯得要安全許多,在維持著高強度的路測時,事故次數控制得較低。
 
  這與谷歌無人車的控制策略也不無關系——它總是顯得很小心。
 
  加州部分道路與中國一樣,在直行道紅燈時,車輛可以右轉。谷歌的無人車在多年歷練之后,會像人類司機一樣,在右轉之前先觀察(Observe)路況,確定沒有橫向來車,或是其他突然殺入的交通參與者。而通用的無人車事故報告中,則很少提到“觀察”的事情。
 
  在十字路口這樣的復雜場景下,谷歌無人車的策略無疑提高了無人駕駛的整體安全性。
 
  然而,谷歌無人車的策略也不是的。總計6次,谷歌無人車因為在路口觀望導致被追尾,這一情況從2015年一直都今年都有。
 
  有意思的是,這個問題對離職創業的前谷歌人才也有繼承性。
 
  谷歌無人車團隊前CTO 克里斯·厄姆森創辦的自動駕駛公司Aurora,在的一次事故報告中,描述的事故過程也是“在路口停車觀察路況時被追尾”。
 
  3、蘋果無人車兩次被日系車曝光
 
  而一向以保密性著稱的蘋果無人車項目,此前的保密工作都做得不錯,但卻在今年兩次遭到了日系品牌車輛的阻擊。
 
  一次發生在8月,蘋果的基于雷克薩斯RX 450h改裝的無人車在嘗試匯入車流時,被一輛日產聆風追尾;另一次則發生在10月,一輛豐田凱美瑞并道時,剮蹭到了蘋果的無人車。
 
  隨著兩起蘋果無人車事故曝光,各路關心蘋果無人車事業的群眾,也知道了蘋果無人車的日常活動區域——加州桑尼維爾,圣克拉拉。
 
  好歹蘋果無人車用的雷克薩斯也是日系車,豐田旗下的資產,豐田凱美瑞又何苦為難自家人,聆風又何苦為難日系同胞。
 
  三、無人車車技瓶頸:從感知到預測
 
  自動駕駛的三大關鍵步驟(技術),是感知、規劃(預測)、控制。
 
  從DMV的事故報告中,還可以看到經過數年的發展,無人車的某些技術已經取得了長足的發展。比如,原來對無人車車技形成極大限制的感知能力,已經大大增強。
 
  在2016年2月的一次事故報告中,谷歌的無人車在自動駕駛模式下嘗試十字路口右轉時,被一堆擋住去路的沙袋“迷了眼”,無法辨別這是什么物體,因而磨蹭了許久,沒有繞開,導致被后車追尾。
 
  在2017年2月的事故報告中,通用Cruise的無人車竟然不明白十字路口不斷閃爍的黃燈是什么意思,隨即減速剎停,被后車追尾。
 
  那么無人車感知能力為何增強了?
 
  一方面是無人駕駛傳感器獲得了長足的進步——無論是激光雷達還是毫米波雷達,他們的探測距離更遠、分辨率更高,高精度地圖也在被不斷地繪制,這對無人車的感知能力形成了莫大的助益。
 
  比如,谷歌自研了大探測距離150米的激光雷達,近還試圖自研毫米波雷達,而谷歌地圖的團隊則在大規模地繪制高精度地圖。
 
  通用的無人車感知系統也迭代到了第三代,頭上頂著5枚激光雷達。
 
  另一方面,更多的數據(尤其是圖像數據)被喂入自動駕駛的感知系統,絕大多數的交通參與者,以及一些日常生活中能見的物體、動物,在正常的天氣條件下已經很難對自動駕駛的感知系統形成挑戰。
 
  此時,無人駕駛車輛的車技瓶頸,更多轉移到了一個更難的問題上——對其他交通參與者行為的預測。
 
  例如,這兩年無人車無法識別物體、交通標志的情況很少再出現,至少不再造成自動駕駛事故。反而是那些無人車停車等行人通過、它車強行并道引發的人為事故多了起來。
 
  事實上,谷歌無人車在十字路口小心翼翼,就是因為難以準確判斷路旁的行人是否要過馬路,某輛靜止的自行車是否要啟動了。
 
  無人車缺乏先驗的知識,導致工程師必須在一些場景(甚至是大多的駕駛場景)使用謹慎的駕駛策略;如果不這樣做,近被曝因為采用激進駕駛策略而在自動駕駛事故中致人死亡的Uber,便是反例。
 
  國內進行無人出租車研發的Roadstar.ai的聯合創始人周光,也向車東西表示,不獨是谷歌,此前被傳自動駕駛商業化遭遇瓶頸的通用Cruise,面臨的難題也是在無人車隊其他交通參與者的行為預測上。
 
  如果要突破這一點,除了進行大量的數據采集、路測訓練,或許還需要借助更新的人工智能工具。
 
  四、無人車心酸事:醉漢砸車 高爾夫球破窗
 
  在加州五年的事故報告中,還有頗多不是普通事故的“事故”——它們往往是一些無人車的研發者都沒設想到的意外,其中有些還讓人忍俊不禁。
 
  2017年9月的一天,一輛通用的無人車正在手動駕駛的過程中,一輛自行車逆行著沖了過來,直直撞上了通用無人車的保險杠,然后跌下了車。無人車的安全員一看,車主是個醉漢,沒敢下車。
 
  此名醉漢爬起來之后,舉起自行車的前輪砸向無人車副駕的車門泄憤,隨后又對著車前的雷達一通猛拽。駕駛員見此景,等自行車滑下車身時,發動無人車溜了。
 
  而在2018年1月28日,通用的無人車停車待行時,一輛出租車的司機停車走了下來,對著無人車的車窗砸了一圈,似乎意識到這輛車未來會讓其失業。在此次事件不久前,通用的無人車剛剛遭遇了一位奇葩行人,無人車在停車的狀態下,這位行人尖叫著沖了過來,徑直撞上了保險杠。
 
  還是通用,今年6月11日,兩輛通用Cruise的Bolt AV前后行駛,前車采用自動駕駛模式,后車手動。然而在一個轉彎處,后方的手動無人車追尾了前方的自動無人車,場面一度十分尷尬。禍不單行,第二天,一輛自動駕駛的通用無人車遭遇“飛來橫禍”——正常行駛時一枚高爾夫球從天而降,擊裂了車輛的前風擋玻璃,所幸沒有造成傷亡。
 
  依然是通用,今年7月,一輛通用無人車在等紅燈時,一位行人直接踩著引擎蓋站上了車輛的車頂盒,在上面留下了一個凹痕后,揚長而去。對這位涉嫌蓄意破壞財產的行人,通用沒有報警。
 
  盡管通用無人車的種種磨難讓人忍俊不禁,但其實也說生動地說明,真實的路況上,永遠有各種難以想象的情形會發生。無人車要成為一個真正的老司機,還有很長的一段路要走。就連今年掀起無人車租車商業化風暴的谷歌Waymo,近也放出了聲音,L5級自動駕駛太難了,各位要放低預期。
 
  從DMV的114場自動駕駛事故報告中不難看出,無人車絕非洪水猛獸,甚至比人類駕駛員要“可愛”得多,但無人車真的要正式上路,依然任重道遠。
關鍵詞 無人駕駛無人車事故
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