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还需要做这些系统测试 自动驾驶分分钟出人命

发布日期:2018-08-15 08:05:01 更新时间: 2019-04-18 编辑: 晓春
不可不看!自动驾驶分分钟出人命?!

5月初,某著名品牌车型的自动驾驶系统在美国发生了?#40644;?#19982;拖挂车相撞的交通事故,该事?#25163;?#25509;导致该车型驾驶员死亡,这也是世界范围内第?#40644;?#30001;自动驾驶引发的致命交通事故。


这个事故是这样?#27169;?#24403;时该车主正启动着自动驾驶系统 ,行驶在路上,当时路况良好,但日照强烈。此?#20445;?#26377;一台白色的拖挂车正在转向,该车自动驾驶系统因为无法识别白色的拖挂车,从而导致车?#23616;?#25509;在拖挂车?#36335;?#38075;过,并造成车辆失控,造成车内驾驶员死亡。


就是这样?#40644;?#20107;故,让整个汽车业界大为震惊,人们开始怀疑自动驾驶系统 这种技术是否安全可靠。今天,我们就?#27492;?#35828;,当前的自动驾驶系统,到?#36164;?#24590;么一回事,存在什么问题。

当今自动驾驶系统的工作原理


其实严格?#27492;擔?#29616;阶段无论哪个厂?#19994;?#31867;似系统,都只能称作是“驾驶辅助系统?#20445;?#32780;非自动驾驶系统,?#31185;?#21407;因,就是因为当今的技术?#23548;?#19978;还无法做到真正的自动驾驶。现在大部分搭载了?#27515;?#25216;术的车型,它们能实现某种程度的自动驾驶,靠的是以下几个系统的工作。


首先,在挡风玻璃上端会有一个摄像头,这个摄像头用于识别它安装位置水平线及以下(这是重点)的所有物体,并通过计算机分辨出这些到?#36164;?#20154;还是物还是标志。然后,在车辆前保险杠中?#36335;劍?#20250;有一个毫?#25758;?#38647;达,用于测量前车的车距、速度和行车轨迹,这是自动跟车功能的必要手段。在车身四周,还会密密麻麻布满很多的雷达,用于检测车?#23616;?#36793;的全部路况和状态,这是实现自动方向盘控制的基础。

因此,自动驾驶系统,无论是只能跟着前车速度的?#31995;?#29256;本还是能完全接管方向自动驾驶的高级版本,都是基于以上3个系统。但?#23548;?#19978;,?#25302;?#22312;的技术而言,这3个系统存在一些无法解决的问题。

自动驾驶系统 的问题


首先是最开始我们提到?#27169;?#37027;个在挡风玻璃?#31995;?#25668;像头。它是整个自动驾驶系统 的核心。但这个摄像头无法分辨出高度?#20154;?#39640;太多的物体(使用超广角镜头会导致画面扭曲,不利于后期处理),而且在强烈阳光直射下,摄像头的识别能力会受到严重影响。大家可以试试看,用您的手机摄像?#20998;苯用?#23545;着直射的阳光或者强?#19994;?#28783;光拍一张照片,您能在这张照片里分辨出什么东西呢?


因此,造成前面说的那个事故的根源,就?#24039;?#20687;头在强烈光照下无法准确识别,再加上拖挂车白色的车身,最终导致了摄像头“致盲”。这个问题是无解?#27169;?#24403;然,我们可以通过激光雷达的方式避免摄像头的问题,但在激光雷达还无法实现量产的条件下,当今的驾驶辅助系统的核心,都只能?#24039;?#20687;头。

因此我们?#37096;?#20197;看到,目前大多数厂家对于这种系统的命名,仍然是“驾驶辅助系统?#20445;?#32780;非“自动驾驶系统?#20445;?#21407;因正是在于,当前无法真正实现自动驾驶。

?#38382;?#33021;真正实现自动驾驶?


预计要到2018-2020年,比较成熟?#27169;?#22522;于激光雷达的系统才会大规模装车。而欧美对于相关技术规则的实施,也要等到2020年,因此,真正安全的的自动驾驶系统 ,最早会出现在2021年之后,而等到自动驾驶大规模普及到日常平民车型中,也还需要4-5年的时间。也就是说,真正能实现完全地,安全地自动驾驶的平民车型,至少要等到2026年左右,换句话说,10年之后的事情。返回搜狐,查看更多

自动驾驶汽车上路前,还需要做这些系统测试

随着做自动驾驶系统的公司越来越多,如何保证自动驾驶的?#34892;?#24615;和安全性就是一个很有趣的话题,这里进行简要的分析。


L1:具备1种横向或者纵向的辅助功能介入车辆和控制功能

L2:组合功能——以汽车为主体执行多种操作功能

L3:当以汽车为主体的驾驶,行不通时可指示驾驶员切换为手动驾驶

这个核心的问题就在于,L1在一步步实施的过程中,其安全性和测试方案以及效果得到验证,而更高阶系统的安全性和?#34892;?#24615;,需要长期接受挑战和迭代,这里就需要从L1开始一个个进行测试完善。


每个功能的测试,其实需要大量的工具和测试体系的完善:

1、测试的要素是人、车、路

2、车辆性能

3、道路的特性

4、驾驶员行为

5、多系统的耦合性,需要抽象出其他系统的行为

6、环?#36710;?#22810;扰动性:不同天气、不同灯光

按照常理,总不能真拿车开着跑,需要建立大量的?#23548;?#22330;景相关联的测试系统和测试体系来支持这些功能的运行:

1、采集?#23548;?#30340;环境数据

2、回放来分析系统行为


这里就涉及到了系统验证的程度和?#34892;?#24615;,特别是如果算法采用多数据融?#31995;?#26102;候。


这个场景数据,还有整个?#34892;?#24615;,相当受质疑啊,上图可视化一些,需要一个测试体系来支撑,后面也需要一个测试系统来执行。


从安全性上来看,其实只要介入以后,就需要一个单个架构的安全性。本身ECU的系统性设计和功能安全的导入就天生需要单个部件与其他系统进行配合,每个部件的安全需求都不低。


所以我个人的观点是,从测试验证的角度,是一个个逐级测试,然后通过大量的系统性的组合测试保证安全性,L1=>L2=>L3不存在你能跳跃这种测试方法,你最多是重构整个系统的结构,但是验证路径还是逐步完成和实施的。


而且你会发现,这个玩意是子系统、部件级别高度依赖?#27169;?#20998;离每个部件和子系统的时间需求还挺难的。分离之后的回归需要大量的测试和验证。这里面需要大?#21487;?#38065;摸门道。


小结:

1、自动驾驶系统本身是为了安全,而不是制造更多的安全问题,这给开发者和部署者提了很高的要求。

2、先行者建立了一整套工具和方法,后来者还是需要慢慢摸索,这个部署L2L3的进化过程和时间点,可能比我们预估的还要偏后一些。

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