轿车都在频繁撞!自动驾驶卡车能靠谱吗

轿车都在频繁撞!自动驾驶卡车能靠谱吗

【卡车之家 原创】近日,一则某品牌纯电动轿车在自动驾驶时发生的碰撞事故,刷爆了朋友圈,让很多人都关注起了自动驾驶这件事。其实在此之前,因自动驾驶发生的事故,并不在少数。甚至某国外被称之为“自动驾驶霸主”的纯电动车辆品牌,还出现过“白色卡车门”事件。轿车都会出事,那么自动驾驶卡车真的靠谱吗?下面,咱们就聊聊关于自动驾驶,卡友们比较关注的几个问题。

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我相信,在这种自动驾驶发生的事故里面,大家最关心的一定是发生事故之后,这责任到底怎么划分。毕竟当时司机并没有开车,而是车辆自己在驾驶。是车辆厂家的责任?还是司机的责任?还是谁呢?小编为此查询了一下相关的国家标准。

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根据国家标准全文公开系统显示,其实自动驾驶这件事,国家是曾经颁布过相关标准的。而在相关的国家标准里面,对于汽车驾驶自动化驾驶这件事,是有一定分级的。

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我们常见的自动驾驶,被分成了5级,也就是常说的L0-L5级。L0是纯人工驾驶,而L5是几乎纯车辆自动驾驶。目前咱们能看到的市面上在售的车辆,自动化程度最高的,也就基本上就是L2级了,超越这个等级的可以用稀有甚至是买有来形容。

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而在这个标准的附录表B.2里面,L1、L2等级的自动驾驶中,驾驶员也就是司机都要承担“监管驾驶自动化系统,并在需要时介入动态驾驶任务,以确保车辆安全”这一责任。从这个标准上来看,小编觉得出事故应该还是司机的责任。

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虽然这有点像是熊孩子惹事之后,你跟受害者说:“他还是个孩子呀”一样,但不可否认的是,你所购买的车辆,无论商用卡车还是家用轿车,都没到真正可以无需接管的自动驾驶等级,所以你就不能放任不管的让它自动驾驶。当然,以上只是推断,具体还是要以官方发布为准。

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这时候肯定就有人好奇了,这自动驾驶能出事故,到底是为什么呢?之前不是一直都宣传自动驾驶可厉害了,比人驾驶安全好几倍吗?为了找到其关键问题,咱们先聊聊自动驾驶汽车的基本原理。

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其实,自动驾驶汽车如果往简单了说,咱们并不难理解。它就像咱们人一样,有感知器(毫米波雷达、视觉摄像头、激光雷达等)、处理器、执行器组成。感知器感知到了周边环境,以及障碍物什么的,经过处理器分析,知道了什么是什么,然后判断出什么是安全的,最后通过执行器控制汽车动作。

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执行器这东西没什么可说的,就是控制车辆加速、减速、转弯的,出问题的概率非常低,用于决策的处理器,主要依靠于算法。其出不出问题,主要是看处理器的计算能力(算力),以及里面所使用的算法是否合理。

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其实现在很多厂商所开发的算法已经非常厉害了,我们在一些车辆的评测里面,就能够看到车辆显示屏实时现实的虚拟影像,基本上还是非常准的。不过每家厂商对于自己产品的调校不同,有的车就会比较激进,超车什么的比较积极,有的车就会比较保守。但对于自动驾驶出的事故,网上很多汽车行业的从业者认为,出问题的也不太可能是它。

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至于最后,就剩下感知器了。现在咱们常见带自动驾驶辅助的车辆,主要配备的感知器一般都是摄像头+毫米波雷达的组合。而这,也是网上对撞车事故分析中,对车辆的怀疑点。

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这里,小编引用一张自己手机,通过某跑分软甲内进行跑分时的截图,来帮助咱们卡友进行理解。

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车辆在行驶的时候,车辆的感知器会收集图像,让车里的决策器也就是处理器进行运算,分辨出前面的到底是什么东西。这种感觉,就跟上面图里显示的一样。摄像头采集到的信息,车辆会通过识别尾灯、车轮等特征点进行识别。但这种识别方式很容易被干扰,比如人和车重合,或者下雨的时候,识别率就会降低。而这时候就需要用雷达来进行识别了。

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图片仅为示意

有媒体曾采访过相关的毫米波雷达技术专家:东南大学国家毫米波重点实验室毫米雷达技术专家、毫米波雷达公司隼眼科技CTO张慧。在这篇报道中,专家表示:从最低层的原理来说,毫米波雷达主要是依靠多普勒效应来感知移动目标的。而多普勒效应的特性是,动态对动态最容易感知、动态对静态较难感知、静态对静态极难感知。

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也就是说,如果前方的车辆是静止的,那么目标信息就很容易和地杂波等掺杂在一起,需要经过一定的算法才能分辨出其中的目标,而如果是行驶中的汽车,就好分辨得多了。同时,该媒体还表示,当前的毫米波雷达技术中,一般的毫米波雷达没有高度信息,同时空间分辨率也不足。而这就导致雷达很难分辨横穿马路的是路牌还是桥下的车,甚至两个很近的物体,也会被混在一起。

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如果停在路边的车辆离护栏很近,而且都是静止的,那么车辆误判的几率就会非常高。换句话说,它可能会把这两个东西看成一个。而出事故,也就很有可能了。解决这个的问题,只能是雷达技术进步,或者增加其他的感知器。

●  编后语:

所以,其实自动驾驶车要解决的问题还有很多,它要做到“看得见”、“想得清”、“操控准”。而这些,还需要很多年的技术积累,才能让咱们放心使用。那么你对自动驾驶车辆,是怎么看的呢?(文/袁圣 部分内容引用自:国家标准全文公开系统)

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