中文 英语

人与自动驾驶汽车

为什么汽车科技公司如此关注与人的互动。

受欢迎程度

如果您是编剧 - 或汽车推销员 - 您已经考虑了将非科幻自动驾驶汽车写入电影脚本的方法。汽车一直是格里格尼尔犯罪电影的情节,抢劫般的轻弹,浪漫喜剧,显然,道路电影。

显然,无人驾驶汽车将不再是理想的逃跑工具,尤其是在没有方向盘或油门踏板的情况下。虽然不难想象一个由技术控制人类的世界,但替代脚本涉及由人类司机、行人、摩托车甚至骑车人驾驶的自动驾驶汽车。

“你可以欺负自动驾驶汽车,”佛罗里达州中部大学(UCF)的杰出研究教授和Mit²实验室负责人彼得汉考克说,他研究了自治车辆和心理学。“一旦你知道它会做出反应的方式,你就可以在其车道上移动或使它减速,因为你可以成为更大的欺负,你知道它会避免击中你。如果你开始向车道编辑,它将开始向你的边缘。“

谁应该害怕谁?目前,人们似乎害怕自驾,而且数字似乎没有改善。AAA于2018年5月举报,美国人更害怕骑在一个完全自主的车辆中,而不是去年。事实上,AAA表示,73%的驾驶美国人害怕骑自行车的车辆。

“可能有一些人从不相信自动化系统,”汉考克说,他在实验室中的系统和人类信赖的基础。“当特斯拉和Waymo正在营销时,他们必须向那些相信这些系统的人推出。”

但如果有人需要害怕,它可能会因自动驾驶汽车OEM及其程序员而重量。

ArterisIP首席技术顾问Ty Garibay表示:"这将是一个大问题,迄今为止我们还没有看到解决方案。"“最大的问题是机器人或自主的东西与人互动。虽然在工厂里这可能不是问题,因为人们的工资是和机器人一起工作的,但城市里的自动驾驶汽车肯定是个问题。我看不出自动驾驶汽车如何在城市地区工作。如果孩子知道机器人什么都做不了,你就可以在国内市场上看到同样的情况。”

原因很简单——人类是不可预测的、好斗的,有时甚至是恶毒的生物。

混合驱动方式
这提出了一个问题,因为自动驾驶汽车和人类司机将分享多年。“It’s going to be very interesting as we look to the future with that mixed fleet because the autonomous cars are driven and behave differently than their human counterparts, and that’s often a good thing,” Greg Brannon, director of automotive engineering at the American Automobile Association, told Semiconductor Engineering. “Self-driving cars are more cautious. They are more likely to obey speed limits. They are less likely to be distracted. All those things are good. But they will stand out among human-driven counterparts for some time, until the programming develops in the sensor fusion and all of the artificial intelligence to the point that they mimic a safe human driver.”

不同的驾驶风格增加了复杂的自动驾驶汽车程序员必须与之竞争。城市和各国在预期的情况下变化以及司机如何互动。在从不同的地方访问时,人类的司机和行人必须学习这些款式。这是一个自驾车是一样的吗?

“我刚从意大利回来,”汉考克说。“我自己也会开车。在意大利,自动驾驶汽车是如何工作的,因为你总是被黄蜂(Vespas)挡在外面?”他得出结论,走路更快。

他说,使用运输系统的人类之间存在一个不成文的代码,以意大利为例。起初,这种本地系统对陌生人没有意义。但是,司机了解司机互相通信的本地方式。意大利的司机不允许缓慢的司机坐在快车道上。人类逐渐学会欣赏为什么当地海关存在,但自动驾驶汽车需要将其编程到其逻辑中。

“如果你去国外旅行过,或者在美国旅行过很多次,你就会开始意识到不同的地理区域有不同的驾驶风格,自动化系统可能会很好地发挥作用,自动化系统可能必须以地理位置为导向,”布兰农同意道。事实上,这是一项非常复杂的任务,但当我们展望未来时,这是需要考虑的。”

“想象一辆汽车——一辆自动驾驶的汽车——在进入荷兰隧道之前等待适当的交通中断。在进入隧道之前,自动驾驶汽车可能会在那里待上十年。“布兰农笑了。“所有这些问题都需要解决。所以这将是一个混合体,有很多非常非常聪明的人在这个领域工作,但这是一个巨大的挑战。”

汽车必须适应,否则就必须受到监管。

Synopsys汽车战略副总裁Burkhard Huhnke表示:“目前出现了两种情况。“其中之一正在发生在中国,你可以拥有一个完全自主的城市,避免人类驾驶员和自动驾驶汽车的混合。另一种是当你有一个混合世界的人驾驶和自动驾驶汽车,这就是我们今天。一辆汽车在市场上停留的平均时间是8年,在接下来的8年里,你会看到越来越多的自动驾驶技术进入市场。最大的问题是,这将如何影响你的日常通勤。”

不过,造成问题的不只是人。自动驾驶汽车如何与其他自动驾驶汽车相互作用也有待解决。

Huhnke说:“如果你的最高速度比你的竞争对手的车低10%,那就会造成问题。”“即使有加速,它是全速行驶还是平稳行驶?”通过编程让所有东西一起工作是一个相当大的挑战。人们看到限速标志,有时会认为我们可以开得更快。所以这是一个规则解释的问题。对于自动驾驶汽车,你必须具备应对这一问题的灵活性。”

欺负的机扑车
人们期望自动驾驶汽车是可预测的、有礼貌的、有耐心的驾驶员。人类很快就会学会如何摆布这类人。行人会不会开始乱穿马路,或者跳到自动驾驶汽车前面?

“天哪,我肯定希望没有,”Aaa的Brannon说。“也有一些叫做物理学的物理。无论技术如何,这很难克服。“

这可能会致力于如何成为人类的技术。“现在的钥匙是人们可以告诉它是一个自治车,”英特尔自主驾驶解决方案的首席系统架构师杰克萨斯特说。“他们保守地驾驶,这使它成为目标。有一种技术原因,它是使用增强学习实现的决策算法。这是基本上奖励行为,这可能是目的地或燃料经济性的时间。AI系统的问题是它们是概率主义的,所以你是最好的猜测。有多个传感器可识别汽车和行人,所以如果一个传感器未命中,另一个传感器才能挑选它。但决策中没有冗余。由于错误的决定可能导致事故,因此安全的重量具有更高的奖励。这就是自治车辆过于保守的原因。 You see them jerking back into their lane. You also see human drivers getting annoyed by them.”

英特尔解决此问题的方法是创建AI堆栈,而不是端到端系统,建立AI函数的层次结构。顶部是它所谓的责任敏感安全,该公司已作为开源发布。


图1:使用RSS处理不可预测性。来源:英特尔/ Mobileye

“这允许汽车更自信和人类,”SET。“如果我坐在一个自治车的后座,我无法判断它是否被一个人的驱动或是自主的。这是我们前往的地方。这是一个混合的环境未来。即使在纽约市,人类驾驶员也不会击中制动踏板,直到最后一个可能的第二次。自治车辆也可以这样做。他们可以楔入交通以创造空间,寻找车辆让路,并返回他们的车道,如果他们没有。这种方法的起源返回安全,RSF的安全值是它可以正式验证。这与当前行业方法不同,'这是一个黑匣子,相信我。'如果你驱动了100万英里,那就没关系了。端到端的AI方法是危险的。 You need layering or stacking or stages, so if one algorithm changes the independent safety seal remains static.”

UCF的汉考克说,另一个问题是最安全的旅行距离。一个安全的行驶距离可以在它所跟随的汽车后面很远的地方,或者只有一英尺的距离。“一只脚之所以被证明是安全的,是因为前面的汽车只能改变很小的速度,所以没有足够的空间造成碰撞。”如果一英尺的驾驶距离也是自动驾驶汽车可以选择的最佳后续距离之一,它可能会引起恐慌,除非人类司机知道他身后是一辆安全的自动驾驶汽车。

西门子开发了一个验证和模拟器系统,帮助发现边缘情况与虚拟化引擎和模拟器。这些边缘案例可以用于培训自动驾驶汽车。当谷歌进行数百万次道路测试时,“他们寻找的是一些复杂的交通场景出现在行人或其他情况的边缘情况,”西门子公司(Siemens Business)门特(Mentor)的汽车营销总监安德鲁·麦克罗伊德(Andrew Macleod)说。“这一切都可以在虚拟世界中实现,所以西门子有了一种虚拟化能力,我们可以创建车辆场景,针对行人以特定的速度从车辆前面经过,等等。我们可以模拟来自传感器的所有不同数据,无论是相机,雷达,激光雷达。然后我们可以加上天气。如果下雪,相机感应器会作何反应?我们对所有这些建立模型,并创建这些边界情况,然后将数据输入车辆模拟器,看看车辆如何反应。例如,在某些情况下,车辆必须转弯以避开障碍物、行人或其他任何东西。我们可以在一个极端的例子中模拟车辆的行为。”

不太明显的是人们会作何反应。Marvell汽车产品营销高级总监Tim Lau表示:“汽车原始设备制造商目前正从驾驶员和行人两方面应对这一问题。”目前的碰撞避免系统可能会阻止人类司机尝试欺凌。“他们真的希望有能够预测驾驶员意图的系统。为了能够预测这一点,汽车需要了解很多信息,包括驾驶员的状态。现在已经有了很多技术,比如用于避撞的ADAS。”

但是欺负的行人?“一旦我要求汽车OEM他们如何保护它,”刘说。“计划是什么?该系统旨在保护和收集数据并做出最佳决策,但如果有人想要在汽车前面进行恶意和步骤,我认为今天没有系统可以解决这一问题。“

创建与行人通信的系统可以提供帮助。这些所谓的V2X系统有许多用途,世界各地都有各种技术。“这将是不同的技术,就像智能​​车库有传感器,告诉你拍摄的斑点是什么,”刘说。“让能够拥有汽车到车,车辆的车辆对基础设施沟通至关重要。它可以绑在手机或手表中。即使拐角处的可见性也是可能的。“

但是,真正的转折点将是智能城市。“智能城市为您提供LIDAR和相机和雷达等传感器,也不是车载通信和基础设施,”导师的Macleod说。“The question of autonomous vehicles bullying each other and nudging each other on the road wouldn’t happen once we can communicate with each other because the most efficient path to get from A to B will be defined, with a driving scenario mapped out in terms of when to accelerate and when to brake. Eventually, traffic lanes probably wouldn’t be needed. The cars will just communicate with each other.”

达到第5级
尽管沃尔沃最近宣布了自主通勤豆荚的概念,但乘客可以坐在桌子上或睡在床上,因为车辆遍历数百英里的巷道,短期未来似乎更为温和。最有可能第一辆自动驾驶汽车将用于城市有限地区的骑行共享。除此之外,围绕晚上高速公路的卡车车队可能会将货物交付到一个简单的终点。


图2:在方向盘上睡着在沃尔沃的概念机器人车360c中有了新的含义。来源:沃尔沃

麦克劳德说:“我们不认为会有更多的自动驾驶汽车出现时,街道上突然到处都是自动驾驶汽车。”“但你可以在晚上把一堆自动驾驶卡车开在路上,从a点开到B点,这很容易预测。然后是校园和机场,然后是3到5平方英里的市中心地区,这将是完全自主的自动驾驶出租车。”

这与福特目前的预测城市移动性和送货服务相匹配 - 尽可能为自动化系统的首先用途。该公司正在使用创业机构ARGO AI工作。福特已经设定了2021年在路上自驾的目标,但布莱恩萨斯基的首席执行官表示,这项技术将在准备好之前释放

Salesky表示:“我们每天都在测试中学习和发现新的场景,我们希望确保系统能够处理这些场景。”福特公司正在佛罗里达州的迈阿密-戴德县测试这些汽车。即便如此,该汽车仍将在特定城市、特定地理围栏区域内行驶,并发挥拼车服务的作用。另一种选择是夜间自动运输。

福特在测试车上安装了两个人,监控道路测试中发生的情况,并随时准备在需要时接管驾驶。如果车辆周围发生了与行人或其他车辆有关的奇怪互动,人类会向《逃离德黑兰》报告。Salesky表示:“在我们运营的城市,我们没有看到任何与你通常看到的不同的反应。”“他们像对待其他车辆一样对待我们。事实上,我们已经从社区得到了积极的回应,因为我们的车辆很谨慎。他们不会分心。他们能够在人行横道前停车,让人们使用人行横道。我们的车不会开到人行横道上挡住它。我们的车辆会挪过去,给在路边慢跑的行人更多的空间。”

福特也在尝试用灯光与行人交流。这还有很长的路要走。“我们所做的是,随着时间的推移,建立这个回归测试数据库,在新代码行可以添加到系统之前,需要通过这些测试。这个场景设置是我们开发过程中非常关键的一部分,”Salesky说。他的工作开始于DARPA车辆,作为卡内基梅隆大学国家机器人工程中心的一部分,以及谷歌的自动驾驶汽车。

Argo和Ford在代码经过彻底测试并证明没有错误之前不会将其推到汽车上,即使更改可能只是修复一个问题的简单更改。Argo拥有自己的AI数据库和代码。

自动驾驶汽车能拯救生命吗?
半导体和汽车行业认为,自动驾驶汽车将拯救生命。一些学者同意,保守、守法的自动驾驶汽车将会做到这一点。但这里有一个陷阱。

在美国,每年约有3.5万到4万起与汽车相关的死亡事故,具体数字取决于统计者。国家安全委员会正在带头努力,通过“零排放之路”联盟,在2050年前将这一数字降至零。但NSC说,深入研究这些数字,2014年14%的死亡与摩托车有关。此外,几乎一半的道路死亡发生在农村道路上,这是最危险的道路。

那么自驾车会很快就会在这些数字中做出凹痕吗?速度和损伤(醉酒,吸毒,昏昏欲睡或发短信)是死亡人士的因素,自驾驶汽车可能有一个重要的作用。该联盟的结论是,自主驾驶援助系统将有所帮助,它指出他们只是解决方案的一部分。他们还希望为不安全行为提供零容忍的文化,以及更好的道路和基础设施。(他们的报告是这里).

“我们继续在美国巷道上看到死亡,每年约35,000人,其中80%到90%的死亡是人为错误的结果,”AAA的Brannon说。“这个想法是,如果您可以删除人为错误,则该数字将减少。这并不是说自治车辆不会沿途犯错误。“

但拯救生命是卖点不一定要加起来据汉考克教授说。“问题是这些系统不可能没有缺陷。这是物理上不可能的。缺陷可能存在于设计中,可能存在于软件中,也可能存在于软件集成中。在未来的几十年里,这不会是一个没有碰撞的系统。事实上,自动系统也会产生自己的新型事故。我们将看到这些类型的碰撞出现,不是由于自动化,而是由于他们做出的一些假设。”

黑客来自车里
不过,并不是所有恼人的人类行为都来自汽车外部。任何自动驾驶级别的车辆的司机/乘客都可能学会黑进汽车来降低或关闭功能。例如,2018年6月,美国运输部的国家公路交通安全管理局发布了一份勒令停止信出售售后市场的Autopilot Buddy的第三方供应商,该设备可以减少手从方向盘上移开时特斯拉的困扰。

美国汽车协会的布兰农担心,人类驾驶员可能过于信任汽车中的半自动系统。“这是一个权衡,”他说。“这要回到方向盘后面的人,确保这个人理解他们所驾驶的任何技术的优点和局限性,无论是1990年的福特F150还是最新的特斯拉。每个人都应该了解系统,而不是他们驾驶的车辆。”

正如埃隆•马斯克(Elon Musk)在2015年英伟达(Nvidia)会议上思考的那样,无论有朝一日人类驾驶汽车是否会成为非法行为,有一件事是肯定的:自动驾驶汽车将永远深刻地改变我们的汽车文化。

-埃德·斯珀林对此报道有贡献。

有关的故事
自主车辆崩溃的解剖学
事故是会发生的,但对自动驾驶汽车来说,撞车只是一个开始。
找到有缺陷的汽车芯片
零缺陷之路需要一些新的策略。
自治之路
汽车制造商和芯片公司透露了他们在实现自动驾驶汽车方面的计划。



6评论

JM帕拉西奥斯 说:

行人踩在汽车前面不构成欺凌。如今,行人害怕这样做(即使是在有标志的人行横道上),因为他们担心分心的司机不会停车。但看看19世纪的城市:行人在他们喜欢的地方穿过街道。街道上有行人、马车和马车,人们表现得很礼貌。一旦速度更快的汽车开始接管街道,行人仍然期望同样的礼貌待遇,但司机的反应时间成为一个问题,行人开始被汽车杀死。汽车制造商没有限制汽车,而是开始营销活动来改变行人的行为,当行人不遵守类似于汽车必须遵守的规则时,发明了“乱穿马路”的概念。这个营销活动非常成功,州和地方市政当局都通过了法律,要求人们像开车一样有秩序、有规范地走路。对受伤或死亡的恐惧仍然是阻碍行人不规律行为的主要因素,但如果你消除了这种风险,人们就会恢复到默认的过马路的习惯。

称之为“欺凌”就类似于称之为“乱穿马路”。两者都是由汽车制造商推动,试图改变人们的行为。但我称之为普通的礼貌。街道是给人的,不是给车的。今天,汽车不会停下来让步行的人进入他们的路径,因为司机是好斗的。当这种行为发生显著变化,行人可以穿过车辆的路径,并指望他们不会撞到他们时,这将是礼貌的胜利,而不是欺凌的胜利。

苏珊兰博 说:

有趣。谢谢你的评论。你说得对,JM·帕拉西奥斯。(是的,我同意这一点:“对受伤或死亡的恐惧仍然是阻止行人古怪行为的主要因素。”)那么,你认为会有什么我们现在还没有的东西被写入法律吗?我曾想象,在某种程度上,篡改自动驾驶汽车将成为非法行为。我脑海中闪过这样一个想法:防止驾驶糟糕和扰乱自动驾驶汽车的终极办法是在汽车上安装一个警察摄像头/录音机——至少可以说,这是一个令人尴尬的想法。说到老大哥!

M Banuchi 说:

抱歉太晚了。不需要警察相机。所有无人驾驶汽车都将是众所周知的“黑匣子”,并根据NTSHA的要求记录通过其传感器阵列在其动态环境中通过其传感器阵列进行全部发生的事情。

据未来欺凌关注,加州国家交通法2.16.xx颁布了2019年9月。(未来的解决方案)

“任何故意妨碍无人驾驶汽车(AV),将导致impedimentor的识别和/或任何其他同伙,将识别结果传感器阵列的汽车黑匣子录音和视频数据,并罚款5000美元,或1年监禁可能导致法官自由裁量权的。”

在摩托车警察执行完这条未来的新法律后,在汽车通知交通控制其欺凌情况后,欺凌就到此为止了。

事实上,在扣留方面,除非我们的立法者在法庭案件中证明交通违规行为,否则将有一个法院挑战,除非我们的立法者在法庭案件中,使用“在附近”AV黑匣子中的数据。All driverless cars should be clearly marked with similar lights used in driverless car races, that can be seen by human drivers, before they get into the range of the car’s sensors, so that the human car driver will be alerted to recording devices used by driverless car sensors. That’s the only way to avoid an entrapment allegation.

没有系统是完美的,毫无疑问,在技术完善之前,无人驾驶汽车技术将掌握它的死亡人数。但是,通过将事物保持透视,我们发现,当这些技术开始时,就像电梯技术,无马车技术和飞机技术的发展一样,经过100多年的飞机和现代无马车,我们仍然崩溃了飞机和飞机人类驱动的汽车,虽然电梯悲剧非常罕见。

福特汽车公司(Ford Motor Company)在自动驾驶技术上投入了40亿美元,但这与它在无人驾驶技术全球部署市场中占据最大份额的公司相比可谓小巫见大巫。据估计,全球无人驾驶技术的市场规模为7 - 9万亿美元。或者这项技术最终将如何开始降低从一个地方到另一个地方的死亡人数,比如无辜的乘客、行人和人类驾驶的汽车司机。

丹尼尔·佩恩 说:

在所有谈论自主车辆中,我很少听到汽车公司如何通过驾驶太近,停止太慢地击中骑自行车者,或者只是在已经在自行车道的骑自行车者面前右转,或者绕过交通转动并没有以右路注意到自行车。从个人经验,当一辆停止的车辆的汽车乘客突然打开车门时,我一直在骑自行车,导致我崩溃和骨折。只有美洲虎谈到了一个汽车系统,警告司机和乘客从后面接近的自行车交通并警告他们不要打开门(我希望这辆车锁门,直到骑自行车的人通过。自主车辆有这么多的情景是警惕,即我不能指望程序员考虑到必须编码安全的所有奇怪情况,因此我希望第一个自主系统在其安全算法中具有辉煌的漏洞,导致焦急公众。

苏珊兰博 说:

也许答案是机械的。没有一扇门可以打开。有一个口袋门,就像我们在家里做的那样。即便如此,你还是需要知道是否有骑自行车的人来了,这样当你从路边下车时就不会被骑自行车的人撞到。这就是智慧之路的切入点吗?此外,在我所在的城市和许多其他城市环境中,自行车大厅正在将4车道街道变成2车道的自行车道。虽然这绝对会添加很多汽车congestion-I看过之前和之后我认为自行车道的可能解决方案的一部分,因为我们也有很多出租摩托车现在在我的城市道路,人们喜欢使用它们。在车道上骑摩托车是奇怪和危险的,但这是骑自行车的人不得不做的从第一天。如果骑自行车和骑摩托车的人使用专用的自行车道,这可能会有帮助。但这并不能阻止自动驾驶汽车撞到他们。 I will be interested to know how this all evolves in our existing infrastructure.

Tanj Bennett. 说:

城市是为人们的有序流动而建的。人们也在车里。人行道的使用,拐角通行权的规则,交通信号灯的相互使用——这些规则以不同的模式组织人们,而不是人与机器,就像船帆与蒸汽的通行权一样。现在,如果自动驾驶汽车开始发挥作用,它们符合之前设计的一个计划。说没有人开车,人们就可以重新乱穿马路,这在一个平衡两者的环境中是不明智的。总的来说,它是有效的,尽管作为一个行人,我同意有些地方显然是由从不步行的人组织的。

至于自动驾驶的成功,我认为它需要在基于规则的行为方面取得突破。当车辆在某种程度上遇到超出其所学模式的情况时,现有的ML系统是脆弱的。它将如何应对变得不可预测。我们可能需要分层的方法将环境分解成公认的元素,然后使用训练和一些模型和规则(更像是基于经典规则的系统,而不是现代AI)来定义如何保持安全。这就是我们人类驾驶员通常在新情况下的工作方式——把它分解成各种元素,然后进行推理。当然,我们也有失败率。

发表评论


(注意:此名称将公开显示)