为什么说自动驾驶“左转”很难?

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作者:semi

出品:汽车之心(微信 ID:Auto-bit)

想象一下,你驾驶一公里车,正打算从一三个小 十字路口左转:

这条路没人交通信号灯或停车标志——你不仅前要在快速的车流中找到行驶空档,前要确保一旦没人 做,右车道的车辆会与你相撞。

你什儿 「无保护左转」(即没人交通信号灯或停车标识引导的左转)有多个形式,稍微不没人复杂性的版本是:

当你在红绿灯处时,圆形绿灯(删改都会绿色箭头)示意让人前进,也不你想向左转,就前要在迎面而来的车流中找到一三个小 空隙。

你也不没人注意到,一三个小 看似简单的「左转」也不会引起一系列的疑问。

比如,司机要转入的车道也不也不排起了长龙。

这时,到底该刚开始了了减速运动运动运动还是等车队动起来后再转?也否有选则有空间能转入我很久 就立刻减速运动运动运动?对向车道有车辆过来吗?距离买车人有多远?车辆移动下行传输速率 多快?可不前要及时完成减速运动运动运动?行人走到要转入的车道底下吗?

人类每天要应对没人复杂性思考过程上百万次,也不或多或少我很久 ,还是会出错。

2010 年美国交通部的一项研究通过对超过 200 万起事故调查后发现,左转判断失误是意味了其中 22.2% 的事故,而右转只占其中的 1.2%——左转存在的事故几乎是右转的二十倍。

美国快递巨头 UPS 甚至撤销左转,规定司机到达任何目的地的正确土土土办法是处理左减速运动运动运动; 路线规划地图软件 Waze 甚至推出一项特殊的功能,允许用户在没人左转的状态下规划路线。

「左转基本上是人类在复杂性的驾驶世界中做的最复杂性的事情了。」《开车经济学:大伙儿为那此没人 开车?》的作者 Tom Vanderbilt 没人 说道。

1、为那此说自动驾驶左转没能?

右转有多容易呢?

——只前要引导汽车进入右转车道,在或多或少十字路口,司机甚至可不前要在红灯的状态下右转,也不这对自动驾驶汽车来说十分简单。

左转就不同了。

——路口复杂性的车流、蠢蠢欲动的行人、各种各样的标线与交通标志,对自动驾驶车辆的环境感知与预测都提出了极高的挑战。

对于你什儿 状态,人类司机一般是没人 处理的:

大伙儿会停留并观察交通路况。也不左转的也不很少,大伙儿会调整买车人的驾驶策略:

1)也不会加速得放慢,比如强行左转,在车流中找到空档;

2)有都会小心翼翼进入左边有车辆行驶的车道,以示大伙儿打算减速运动运动运动,并期望或多或少车辆腾出空间,尤其是在车流密集、移动缓慢的状态下,大伙儿前要「见缝插针」;

3)也不试图在各车道之间找到一三个小 底下位置,再从底下位置向左转,移动到目标车道。

对人和自动驾驶汽车而言,左转前要观察多方面的信息来判断大概的转向时机,尤其在无保护状态下的左转。

目前,即使是最熟练的自动驾驶汽车也不也没能做到流畅地左转。工程师们发现让无人车安全左转是大伙儿遇到最大疑问之一。

在 Waymo 凤凰城总部周围的一三个小 丁字路口,Waymo 的自动驾驶汽车在你什儿 没人信号灯的路口左转时,常遇到麻烦——找可以 也不并线切入正常行驶中的车流中。

这条路的限速约 70 公里/小时。人类司机放慢完成的左转。Waymo 的自动驾驶汽车无法在无保护的状态下左转,车辆在交叉路口停留很长一段时间要能最终左转,严重影响在其肩头的人类驾驶员的耐心。

或多或少公司,如 Zoox、Nuro.ai、Pony.ai 的报告都高频描述了无人车在路口左转时出错的疑问。

显然,可不前要顺利完成左转,也成为了衡量自动驾驶公司技术水平的一三个小 重要指标。

麻省理工学院自动驾驶研究方向的教授没人 形容左转:「每天删改都会或多或少挑战,左转几乎在疑问列表的最底下。」

Waymo 行为团队负责人、软件工程师 Nathaniel Fairfield 表示:无保护的左转是自动驾驶中最棘手的事情之一。

Fairfield 带领的你什儿 团队主要专注如何让自动驾驶汽车按照计划的路线驾驶,处理包括「让汽车固定在每每其他人的车道」,「在驾驶中做出决策并预测或多或少车辆的行为」等多层疑问。

也不,要处理你什儿 疑问,不得劲要的或多或少是,自动驾驶汽车前要与人类驾驶的汽车有交互,并做出实时计算。

也不自动驾驶汽车刚开始了了减速运动运动运动时,前要计算买车人否有会减速运动运动运动,这就像人类在做同样的操作时前要在心里做出预估一样。

也不,自动驾驶车辆前要弄清楚如何「礼貌要求」或多或少车辆让路。当然,有时路上的买车人我觉得都会配合你什儿 请求。

这也不为那此工程师们说左转没能——也不了解人的心思没能。

据汽车之心(微信 ID:Auto-bit)了解,人类驾驶员可不前要通过手势或眼睛跟或多或少驾驶员进行非语言交流,通过彼此间细微的信号(比如手势、眼神、鸣笛、转向灯等)来判断在复杂性多变的交通状态下,那此我很久 要能安全左转。然而自动驾驶汽车却做可以 你什儿 点。

是意味在于,自动驾驶汽车我觉得使用大脑灰质和肌肉记忆,也不通过编程、AI 和车载感知系统(如激光、摄像头和雷达)换道。

或多或少,教会一台机器在复杂性的交通状态中左转困难无比。

对自动驾驶汽车来说,判断来车的距离和下行传输速率 反而变成了简单的每项。通过 GPS 导航装置、摄像头、激光雷达和毫米波雷达等,自动驾驶汽车可不前要准确地测量任何在其路径上的物体的位置和下行传输速率 。

但自动驾驶可以 判断那此汽车和行人下一步也不做那此。

也不,自动驾驶汽车前要拿下人类的心理——来自或多或少司机和行人的微妙的信号——来完成路上最最困难的操作。这其中不仅涉及技术,还涉及心理学。

2、人与车的博弈:人类意图才是根本挑战

对自动驾驶汽车来说,人类意图(Human intent)才是最根本的挑战。

2017 年 5 月,Auroa CEO Chris Urmson 在卡耐基梅隆大学做了题为《Perspectives on Self-Driving Cars》的演讲。

他提到,自动驾驶汽车做出的抉择删改依赖于对人类驾驶员期望的理解和匹配。想做好你什儿 点,不但要猜到本车驾驶员的意图,前要揣摩或多或少驾驶员的动向。

为了阐明「人为因素」你什儿 关键挑战,Urmson 剖析了三次备受关注的自动驾驶事故。

谷歌自动驾驶汽车与大巴相撞

在仅有的 25 次自动驾驶事故中,有一次事故前要谷歌自动驾驶汽车承担一定的责任。

在这起事故中,谷歌无人车准备采用出道减速运动运动运动的土土土办法来减速运动运动运动,也不前方遇到了一堆沙袋。当交通灯变成绿灯后,它先等几辆车驶过,也不就看一公里公交车。

对于公交车司机来说,道路上有足够的空间让人开过去。

也不对谷歌无人驾驶汽车来说,系统预测公交车会减速运动运动运动让无人车并线进来,也不这辆公交车并没人,结果两辆车就撞到了一起。

Uber 自动驾驶汽车遭遇翻车事故

在遭遇严重车祸前,Uber 的自动驾驶汽车正停在最左侧车道,其右侧的两车道也不车辆较多陷入了拥堵。Uber 测试车看买车人车道顺畅,直接选则了继续行驶。

不过这时,却有一位司机驾车向左并线想直接左转,在并线时或多或少车辆遮挡了司机视线。司机也不认为或多或少车辆会减速运动运动运动慢行,于是直接并入了最左侧的车道,我很久 两车相撞,Uber 的测试车直接被撞翻倒地。

被撞惨的特斯拉 Model S

即使特斯拉多次强调使用 Autopilot 前要将双手插进方向盘上,但这位遭遇车祸的司机却对该功能深信不疑。

当时,车辆认为司也不时刻注意路况,成为最后一道安全防线,但司机却我觉得 Autopilot 能处理你什儿 场面。不过,大伙儿都错了,当那辆大卡车出現在汽车肩头时,车主和汽车都没发现它的存在,也不致命事故不可处理的存在了。

此次事故后,特斯拉做出了不少调整,为的也不让车辆更了解司机驾驶时的状态。这起事故表明,想用人类注意力来补足车辆的短板局限性很大。

上述案例或多或少反映了没人 一三个小 事实:为那此自动驾驶汽车与人交流的能力没人重要。

大伙儿来考虑没人一三个小 疑问:

当你在没人红绿灯的人行横道上行走时,会存在那此?一公里朝你驶来的汽车也不会减速运动运动运动。

当你在汽车前面走过时,让人与司机进行眼神交流以选则大伙儿就看你,司也不也不停车。

现在,想象在上述状态下的自动驾驶汽车——没人人来驾驶,你为什么我知道这辆车否有检测到了你?明白我不我很久 做那此?决定为你停车?

像你什儿 状态的交流,存在的频率也不要比你想象的多,也不会涉及到行人,骑自行车的人也不或多或少司机。自动驾驶汽车前要进行更复杂性的沟通。

3、人与车:如何进行有效沟通?

科学家曾提出了一项称为「心理理论」(theory of mind)的研究。

「心理理论」指的是,通过他人的微小信号,类事声音、肢体语言甚至仅仅看别人的眼睛,人类可不前要猜到买车人我很久 做那此。

「心理理论」是人类在拥挤的地铁站或是足球比赛中,能预测彼此的走左边还是右边。

你什儿 理论在司机和行人接近繁忙的十字路口的我很久 同样介入并起作用。

你什儿 介入十分及时也不你几乎不需要意识到,大伙儿刚开始了了交换或多或少肉眼可见的线索用以判断可不前要安全通过,或多或少信息通过相当微小的信号进行交换。

如今的自动驾驶汽车没到人类没人聪明,它们无法识别肢体信号或是来自人类的一瞥,那此信息对自动驾驶汽车来说还没人任何意义。

一起,「心理理论」的影响是双向的。人类同样无法理解一公里自动驾驶汽车的「想法」。

也不一名行人打算在绿灯的最后一秒冲过斑马线,一公里正在减速运动运动运动的自动驾驶汽车会停下来还是继续减速运动运动运动?也不没人一位人类驾驶员在车里点头或挥手致意,行人为什么我能知道?

因而行业有一三个小 共识是:汽车厂商也不前要开发新的信号系统来指引自动驾驶汽车的下一步行动,未来也不前要像教小孩识别交通信号等一样,让司机和行人可不前要识别自动驾驶汽车发出的信号。

在一篇报道中,硅谷的自动驾驶公司 Drive.ai 在这方面做出了很好的尝试:

首先,Drive.ai 先从视觉下手,将自动驾驶车队的外观喷涂程亮橙色,便于司机和行人识别;

其次,在车辆的左右两侧,还有贯穿的深紫色 彩条,彩条上则用白色字体标注了「自动驾驶汽车」的字样。Drive.ai 甚至弃用了「autonomous」你什儿 复杂性单词,换成了大伙儿能看懂的「self-driving」。

第三,车辆前部保险杠上也写了「自动驾驶汽车」的字样,行人过马路时就能就看。

第四,车身上挂着 4 块外置屏幕,分布在引擎盖、车肩头部和三个小 前轮底下(每块 22.5X7.5 英寸大小)。

那此屏幕充当车辆的「喉舌」。当车辆即将停下给行人让路时,显示屏会先闪烁,我很久 显示「你先过」的文字和行人穿过人行横道的图示。后方显示屏内容会有所不同,车辆停下来礼让行人时,显示屏上会出現「行人过马路」的字样。

整个设计根据用户在测试中的反馈,观察大伙儿的反应进行迭代。

从传统汽车到自动驾驶汽车有一三个小 很长的过渡时期,不过正是也不过渡时期,诸如 Drive.ai 没人 的通用处理方案还是会被忽略。

但一旦公路上跑的删改都会自动驾驶汽车,当所有汽车可不前要互相通信时,左转就会变得非常简单。

就像飞机塔台指挥一样, 车-车之间的互相通信会让所有汽车知道彼此将要为什么我行驶。

4、可以 左转,删改都会算法疑问?

你什儿 行业删改都会「激进」玩家。

今年 5 月,Cruise 对外发声,称在旧金山的复杂性环境中执行 1200 次无保护的左减速运动运动运动。

Cruise 处理左转疑问的土土土办法是,利用机器学习来应对左转挑战:Cruise 开发了一种生活算法,可不前要计算出在左转我很久 ,多个交叉路口底下的距离。

实际上,交叉路口的地理因素是多样的,包括车道的数量和位置,以及有没人类事铁轨和人行横道没人 的设施,更重要的是,还有动态的因素,包括或多或少车辆如摩托车到大型卡车的下行传输速率 等等。

在仿真中,Cruise 通过测量「选定间隙」长度——这是汽车进入交叉路口和迎面而来的汽车进入交叉路口之间的时间距离,把你什儿 值最大化以提高安全性, 也不在仿真环境中不断练习,借助可视化工具分析数据,积累了一定量数据我很久 ,Cruise 就能做出不错的左转决策。

Waymo 也通过模拟仿真测试和道路测试,同样具备了没人 的能力。Waymo 称,大伙儿的车辆每天模拟里程可达到 2000 万英里。

尽管可不前要通过模拟仿真来获得「无保护左转」的经验,但 Waymo 在「左转」这件事上看起来略为保守。

去年 8 月,外媒报道 Waymo 的自动驾驶汽车会自主规划路线,以处理出現棘手的状态,如「尽量处理无保护下的左转或在高速公路行驶」。

一位 Waymo Early Rider 的早期成员就爆料,Waymo 为处理左转,绕着街区向右走了很长一段路。

我觉得 Waymo 声称会定期「练习左转」,但 Waymo 看起来十分谨慎,这家自动驾驶行业的标杆也承认:「高速公路上无保护的左转是最困难的驾驶操作之一。也不……是新技术,大伙儿将慎之又慎,也不安删改都会大伙儿的重中之重。」

不知在「左转」这件事上,Cruise 是删改都会可不前要说「领先」Waymo 了。

但话又说回来,我觉得自动驾驶汽车使用类事「处理左转」策略可不前要减少或多或少麻烦,看似是捷径,但从长远看,「左转疑问」并没人得到彻底处理。

删改都会一种生活观点认为,当自动驾驶汽车在十字路口犹豫不决时,是意味删改都会算法的疑问,也不自动驾驶汽车发现在当前状态下执行左转的安全余量太小: 风险太高。

你什儿 疑问可以 通过更好的算法处理,而可以 要能 通过提高自动驾驶汽车可接受的风险水平进行优化。

十字路口左转的风险取决于十字路口的布局、物理形态以及或多或少交通参与者的潜在行为范围,那此删改都会能被自动驾驶汽车改变。

参考资料:

https://www.popsci.com/self-driving-cars-unprotected-left-turns

https://apps.bostonglobe.com/business/graphics/2017/04/driverless/series/teaching-a-driverless-car-to-turn-left/

https://www.driverless-future.com/?p=93

来源:盖世汽车大V说 作者:汽车之心 *本文由盖世汽车大V说专栏作者撰写,大伙儿为本文的真实性和生立性负责,观点仅代表买车人,不代表盖世汽车。本文版权归原创作者和盖世汽车所有,禁止转载,违规转载法律必究。