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    Uber無人駕駛撞人事件:技術的漏洞需要技術去填補

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    今年3月18日,Uber的一輛自動駕駛測試車在進行路試時發生事故,導致一行人死亡。兩個月過去了,美國國家運輸安全委員會(NSTB)發布了關于Uber自動駕駛致命事故的報告。

    根據報告顯示,無人駕駛系統即沒有清晰的辨認出前方出現的是一個人,而非其他沒有生命的東西。以及其他各種因素的影響,最終造成了這次事故的發生。

    首先我們對事件受害人的去世表示惋惜,愿逝者安息。所以本文不會對此次事件包括無人駕駛本身做任何的評價,但對分析車輛在行駛過程中如何應對突發事件會做相應的闡述。

    事故發生地點左右兩個大路燈,環境因素復雜的情況下,視覺盲區帶來的危害是極大的,以至于自動駕駛系統根本來不及作反應,就已經撞上了受害者。



    根據Uber負責人介紹,Uber自動駕駛汽車本身配備了一整套傳感器,遺憾的是,目前沒有哪種傳感器能達到100%的安全、準確。即使最后一秒安全員發現了行人,但是已經來不及了。


    夜間駕駛盲區

    目前主流的自動駕駛傳感系統都是采用可見光+雷達的解決方案。但是這種配置在夜晚的使用就顯得有些力不從心。


    ●可見光攝像頭,覆蓋距離有限,無夜視功能,夜間不工作。

    ●雷達方案也存在致命硬傷:毫米波雷達存在識別區間限制,而激光雷達對于惡劣天氣經常誤判。

    請注意,毫米波雷達對金屬的反射過于敏感,路上的鋼板、凸起的井蓋,甚至易拉罐的底部,在毫米波雷達的眼中,都相當于一堵墻;當一個人從車流中突然竄出時,毫米波雷達無法對前方障礙物進行及時準確建模,于是慘案就發生了。

    Uber事件中坦佩市警察局長透露:“在觀看過車載錄像之后,受害人是從暗處突然闖入機動車道的。無論是自動駕駛還是手動駕駛,想要避開她都有些困難?!?

    這份解釋可以理解,但用在夜間駕駛上還是顯得有些不妥,難道解決事故的方案是夜間零出行?顯然是不可能的。

    路還是要走的,有沒有讓行人和駕駛員都安心的安全解決方案呢,其實在國外,紅外車載熱像行業發展已經初具規模,不過近年來國內對于這方面的研究也不曾落下,紅外熱像技術在公共交通上的使用已經進入初級階段。

    對一些特殊天氣包括夜晚行駛環境而言,相比較普通探測器,紅外熱像技術的存在對于安全性來說有著決定性的意義。

    紅外熱像技術應用的優勢

    ●紅外熱成像技術不受任何環境(煙、霧、霾)影響;

    ●不受光線(日、夜)影響;

    ●探測距離可遠達300米以上(普通車燈只能照射80米以內距離);

    ●唯一抗炫光(夜間會車時)解決方案;

    ●探測監控道路行人或動物,實現提前預警,保障安全。


    紅外熱成像技術的優勢就在于,不論環境如何復雜,它都能在第一時間把道路情況如實呈現在駕駛員眼中,不會造成視覺漏判或誤判。