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为什么说自动驾驶“左转”很难?
2019-12-03 08:25:19

照片来源@ vision china

文|汽车之心(微信号:自动位),作者| semi

想象你正在开车,并计划在十字路口左转:

这条路上没有红绿灯或停车标志——你不仅需要在快速的交通中找到一个驾驶间隙,还要确保如果你这样做,在正确车道上的车辆会与你相撞。

这种“未受保护的左转”(即没有交通灯或停车标志的左转)有多种形式,稍微不太复杂的版本是:

当你在红绿灯处时,一个圆形绿灯(不是绿色箭头)指示你前进。如果你想左转,你必须在迎面而来的车流中找到一个缺口。

你可能没有注意到一个看似简单的“左转”可能会引起一系列问题。

例如,在司机将要转弯的车道上可能已经形成了长队。

在这个时候,我们应该开始转弯还是等车队移动后再转弯?还是为了确保有转身的空间?对面车道有车辆吗?离我有多远?这辆车跑多快?转弯能及时完成吗?行人走到车道中间去转弯吗?

人类每天要处理如此复杂的思维过程数百万次,但是很多时候,错误仍然会发生。

美国交通部2010年的一项研究发现,在调查了200多万起事故后,其中22.2%是由左转判断失误造成的,只有1.2%是由右转左转事故造成的,几乎是右转事故的20倍。

美国快递巨头ups甚至取消了左转,规定司机到达任何目的地的正确方法是避免左转。路线规划地图软件Waze甚至引入了一个特殊功能,允许用户不用左转就可以规划路线。

"左转基本上是人类在复杂的驾驶世界中做的最复杂的事情。"驾驶经济学:我们为什么这样驾驶?这本书的作者汤姆范德比尔特说。

向右拐有多容易?

-把车开到右转车道。在许多十字路口,司机甚至可以在红灯时右转,所以对于自动驾驶汽车来说非常简单。

左转是不同的。

-十字路口复杂的交通流、不安分的行人、各种标线和交通标志对自主车辆的环境感知和预测提出了极高的挑战。

对于这种情况,人类驾驶员通常是这样处理的:

他们将等待并观察交通状况。如果左转的可能性很小,他们会调整自己的驾驶策略:

1)它可能加速得更快,例如强行左转以在交通流中找到一个间隙;

2)有时他们会小心翼翼地进入左边有车辆的车道,以表明他们打算转弯并期望其他车辆腾出空间,特别是在交通拥挤和行动缓慢的情况下,他们必须“找到每一个机会”;

3)或者尝试在车道之间找到一个中间位置,然后从中间位置向左拐并移动到目标车道。

对于人和自动驾驶汽车来说,左转需要观察各种信息来判断合适的转弯时机,尤其是在没有保护的情况下左转时。

目前,即使是最熟练的自动驾驶汽车也很难平稳左转。工程师们发现,让无人驾驶汽车安全左转是他们最大的问题之一。

在waymo phoenix总部附近的一个t形路口,waymo的自动驾驶汽车在这个没有信号灯的路口左转时经常遇到麻烦——它找不到机会融入正常的交通流。

这条路上的限速大约是每小时70公里。人类驾驶员快速左转。瓦伊莫的自动驾驶汽车没有保护不能左转。汽车在十字路口等了很长时间,最后才左转,这严重影响了后面人类司机的耐心。

zoox、nuro.ai和pony.ai等其他公司的报告描述了无人驾驶汽车在十字路口左转时出错的问题。

显然,左转能否成功完成也成为衡量自动驾驶公司技术水平的重要指标。

麻省理工学院自动驾驶仪研究教授对左转的描述如下:“每天都有许多挑战,左转几乎是问题清单的第一位。ゥ?

软件工程师兼waymo行为团队负责人纳撒尼尔·费尔菲尔德(Nathaniel fairfield)表示:无保护左转是自动驾驶中最困难的事情之一。

Fairfield的团队专注于如何按照计划路线驾驶自主车辆,解决多层次的问题,包括“让汽车保持在自己的车道上”和“在驾驶时做出决策并预测其他车辆的行为”。

因此,为了解决这个问题,自动驾驶汽车必须与人驾驶汽车交互并进行实时计算,这一点非常重要。

如果自动驾驶汽车开始转弯,它需要计算其他人是否会减速,就像人类在做同样的操作时需要在心里做一个估计一样。

或者,自动驾驶车辆需要知道如何“礼貌地”要求其他车辆让路。当然,有时路上的其他人不会配合这个要求。

这就是为什么工程师说很难左转——很难理解人们的想法。

根据汽车的心脏,人类驾驶员可以通过手势或眼睛与其他驾驶员进行非语言交流,并通过微妙的信号(如手势、眼睛、喇叭、转向灯等)判断在复杂多变的交通条件下何时安全左转。)。然而,自动驾驶汽车不能做到这一点。

原因是自主汽车不使用大脑中的灰质和肌肉记忆,而是通过编程、人工智能和车载传感系统(如激光、照相机和雷达)来改变车道。

因此,在复杂的交通条件下,教一台机器左转是极其困难的。

对于自动驾驶汽车来说,判断汽车的距离和速度已经成为一个简单的部分。通过gps导航装置、摄像机、激光雷达和毫米波雷达,自动驾驶汽车可以精确测量其路径上任何物体的位置和速度。

但是自动驾驶不能判断这些汽车和行人接下来会做什么。

因此,自动驾驶汽车需要理解人类心理——来自其他司机和行人的微妙信号——来完成道路上最困难的操作。这不仅涉及技术,还涉及心理学。

对于自动驾驶汽车来说,人的意图是最根本的挑战。

2017年5月,傲罗首席执行官克里斯·厄姆森(chris urmson)在卡内基梅隆大学发表了题为“对自动驾驶汽车的看法”的演讲。

他提到驾驶自动驾驶汽车的决定完全取决于理解和符合人类驾驶员的期望。要做到这一点,不仅要猜测司机的意图,还要考虑其他司机的动作。

为了阐明“人为因素”的关键挑战,厄姆森分析了三起备受关注的汽车驾驶事故。

谷歌自动驾驶与公交车相撞

在仅有的25起自动驾驶事故中,有一起要求谷歌对自动驾驶汽车承担一些责任。

在这次事故中,谷歌无人驾驶汽车本来要在初次亮相时转弯,但前方有一堆沙袋。当交通灯变绿时,它会等几辆车通过后才能看见一辆公共汽车。

对公共汽车司机来说,路上有足够的空间让他开车经过。

然而,对于谷歌的无人驾驶汽车,系统预测公交车会减速,让无人驾驶汽车进入,但公交车没有,两辆车相撞。

优步自动驾驶汽车坠毁

严重事故发生前,优步的自动驾驶汽车停在最左边的车道,右边的两条车道挤满了更多的车辆。优步测试车看到自己的车道畅通,直接选择继续行驶。

然而,此时,一名司机试图在向左和平行线行驶时直接左转,其他车辆在平行线上挡住了司机的视线。司机可能认为其他车辆会减速并直接并入最左边的车道。然后两辆车相撞,优步的测试车被直接撞翻。

特斯拉s型受到重创

尽管特斯拉一再强调在使用自动驾驶仪时双手应放在方向盘上,但事故中的司机相信这一功能。

当时,车辆认为驾驶员会一直关注路况,成为最后一道防线,但驾驶员觉得自动驾驶仪可以处理这种情况。然而,他们都错了。当大卡车出现在汽车前面时,无论是车主还是汽车都没有发现它,所以不可避免地发生了一起致命的事故。

事故发生后,特斯拉进行了许多调整,以使车辆更加了解驾驶员的驾驶状态。事故表明,用人类的注意力来弥补车辆的短板是非常有限的。

上述案例或多或少地反映了一个事实,即为什么自动驾驶汽车与人交流的能力如此重要。

让我们考虑这样一个问题:

当你走在没有红绿灯的人行横道上会发生什么?向你驶来的汽车可能会减速。

当你走在汽车前面时,你会和司机进行眼神交流,以确保他们看到你,司机会停下来。

现在想象一辆自动驾驶汽车在上述情况下——没有人在驾驶,你怎么知道这辆汽车是否已经发现了你?知道你要做什么吗?决定为你停车吗?

像这样的交流可能比你想象的更频繁,可能涉及行人、骑自行车的人或其他司机。自动驾驶汽车需要更复杂的通信。

科学家们提出了一项名为“心理理论”的研究。

“心灵理论”(Theory of Mind)是指人类可以通过他人的微小信号,比如声音、肢体语言,甚至只是看着他人的眼睛,猜测他人想要做什么。

“心灵理论”是指在拥挤的地铁站或足球比赛中,人类可以预测彼此的左右。

当司机和行人接近繁忙的十字路口时,这一理论也起作用。

这种干预是非常及时的,你很难意识到人们开始交换一些可见的线索来判断他们是否能安全通过,并且一些信息是通过相当小的信号交换的。

今天的自动驾驶汽车没有人类聪明。他们无法识别人体信号或人类的一瞥。这些信息对自动驾驶汽车没有任何意义。

同时,“心理理论”的影响是双向的。人类也无法理解自动驾驶汽车的“理念”。

如果行人打算在绿灯最后一秒穿过斑马线,正在转弯的自动汽车会停下来还是继续转弯?行人怎么知道车里没有人点头或挥手呢?

因此,业界一致认为汽车制造商可能需要开发新的信号系统来指导自动驾驶汽车的下一步。将来,司机和行人可能需要能够识别自动驾驶汽车发出的信号,就像教孩子们识别交通信号一样。

在一份报告中,硅谷的自动驾驶公司drive.ai在这方面做了很好的尝试:

首先,drive.ai从视觉出发,用亮橙色来描绘自动驾驶车队的外观,以便于识别司机和行人。

其次,在车辆的左侧和右侧,有蓝色条贯穿其中。彩色条标有白色字体的“自动驾驶汽车”字样。Drive.ai甚至放弃了复杂的单词“autonomous”,代之以每个人都能理解的“self-drive”。

第三,汽车的前保险杠上还写着“自动驾驶汽车”的字样,以便行人过马路时能看到它。

第四,四个外部屏幕(每个22.5×7.5英寸)悬挂在车身上,分布在发动机罩、车身后部和两个前轮上。

这些屏幕充当车辆的“接口”。当车辆将要停下来给行人让路时,显示屏将首先闪烁,然后显示文本“你先通过”和行人穿过人行横道的图标。后显示屏的内容会有所不同。当车辆停下向行人让步时,“行人过街”字样将出现在显示屏上。

整个设计根据测试中用户的反馈进行迭代,并观察他们的反应。

从传统汽车到自动驾驶汽车有很长的过渡期,但仅仅因为过渡期,像drive.ai这样的通用解决方案仍然会被忽略。

但是一旦路上所有的车都是自动驾驶的,当所有的车都能相互交流时,左转就变得非常简单了。

就像飞机塔台控制器一样,车对车通信将让所有的汽车知道如何相互驾驶。

这个行业也有“激进”的参与者。

今年5月,克鲁斯大声说道,他已经在旧金山复杂的环境中进行了1400次无保护的左转。

克鲁斯通过使用机器学习处理左转挑战来解决左转问题:克鲁斯开发了一种算法,可以计算左转前多个十字路口之间的距离。

事实上,交叉口的地理因素是多种多样的,包括车道的数量和位置,以及是否有铁路轨道和人行横道等设施。更重要的是,还有动态因素,包括摩托车到大型卡车等其他车辆的速度。

在模拟中,巡航通过测量进入十字路口的汽车和即将进入十字路口的汽车之间的时间距离来最大化“选定间隙”的长度,以提高安全性。然后cruise可以在模拟环境中连续练习、用可视化工具分析数据并积累大量数据后做出良好的左转决策。

Waymo还通过了模拟测试和道路测试,并具有相同的能力。Waymo说他们的车每天可以行驶1000万英里。

虽然“无保护左转”的经验可以通过模拟获得,但瓦伊莫在“左转”问题上似乎有点保守。

去年8月,外国媒体报道称,韦莫的自动驾驶汽车将计划自己的路线,以避免棘手的情况,如“试图避免在没有保护或在高速公路上行驶的情况下左转”

瓦伊莫早期骑手的一名早期成员透露,瓦伊莫绕着街区向右走了很长一段路,以避免左转。

尽管waymo声称定期“练习左转”,但waymo看起来非常谨慎,汽车驾驶行业的基准也承认:“高速公路上无保护的左转是最困难的驾驶操作之一。如同......是一项新技术,我们会小心谨慎,因为安全是我们的首要任务。ゥ?

我不知道克鲁斯是否可以说在“左转”问题上领先于韦莫。

不过话说回来,尽管对自动驾驶汽车采用类似“避免左转”的策略可以减少很多麻烦,而且似乎是一条捷径,但从长远来看,“左转问题”还没有完全解决。

还有一种观点认为,当自动驾驶汽车在十字路口犹豫时,原因不是算法问题,而是自动驾驶汽车发现在当前情况下左转的安全裕度太小:风险太高。

这个问题不能用更好的算法来解决,只能通过提高自动驾驶汽车的可接受风险水平来优化。

在十字路口左转的风险取决于十字路口的布局、其物理特征以及其他交通参与者的潜在行为范围,这些都是自动车辆无法改变的。

参考:

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