Uber 撞死的不只是人,更是所有機器學習的心

此前,自動駕駛技術一直飽受爭議,對它的安全性更是半信半疑,因為特斯拉等品牌的自動駕駛技術出現過多次交通事故,甚至還多次導致駕駛員死亡。而在近日,不幸再次降臨,Uber公司的一輛自動駕駛車輛在美國亞利桑那州坦佩市發生了嚴重的交通事故,撞死了一位在路上行走的女性,這是全球首例自動駕駛汽車致死事件。

Uber 撞死的不只是人,更是所有機器學習的心

據當地警方消息,在18日晚,Uber公司的一輛自動駕駛汽車在美國亞利桑那州的坦佩,撞死了一名49歲的女性,事故發生時該女性正推著自行車在非人行橫道線區域橫穿馬路,而汽車正處於自動駕駛模式,車上的安全駕駛員不時的低頭,沒有仔細看路面情況。據瞭解,這是自動駕駛車全球首例撞死行人。事故發生之後,Uber臨時暫停了在坦佩、舊金山、匹茲堡和多倫多的自動駕駛車的測試。

Uber 撞死的不只是人,更是所有機器學習的心

在後面的調查中,當地警方將事故發生時的視頻公之與眾。發現這名女子是從暗處突然闖進機動車輛,這種情況無論是人類或者自動駕駛,交通事故都是無法避免的。

雖然調查結果警方認為Uber自動駕駛並沒有錯,行人違規過馬路是主要原因。但是有許多人怨道,“自動駕駛不是很安全嗎,應該能檢測到人類不能覺察到的場景,意外闖入行道對任何自動駕駛系統來說都是必須面對和解決的問題”。這讓更多人質疑自動駕駛技術,質疑機器學習。

自動駕駛車可能檢測到有行人過來了

從自動駕駛的技術角度來看,Uber配置有一個車頂激光雷達、各種傳感器、攝像頭和中央計算機。

車頂激光雷達、各種傳感器、攝像頭作為自動駕駛車的眼睛,用於收集汽車周圍的信息。

車頂激光雷達:這是一套光檢測和測距系統,利用紅外激光脈衝將物體反射回傳感器,它每秒鐘可以多次生成汽車周圍環境的3D圖像,激光雷達可以在白天或夜晚非常詳細地檢測靜止和移動的物體。

攝像頭:它主要用於在用光線的情況下捕獲周圍的圖像,通過圖像識別處理技術獲取自動駕駛數據。目前視覺識別的方案相對來說發展得比較成熟,做無人駕駛汽車可用的技術比較多。

此外,Uber此前也公佈過,Uber的自動駕駛車輛配備了幾類不同的成像系統,這些系統既可以用於普通的道路識別(包括監控附近的車輛、交通標誌和車道標線),也可以用於特殊道路情況的應急處理。

從此可看,即使是黑暗環境,激光雷達依然是可以對周圍環境有所認知的,也就是說可能是已經覺察到橫穿馬路的行人了。但是自動駕駛車為什麼沒有剎車或者減速?問題可能是出現在決策層面上。

自動駕駛車在收集到各種傳感器採集到的數據後,會被傳輸到中央計算機進行分析和處理,最終做出決策。為什麼無人車在察覺到行人的情況還繼續行駛?可能無人車認為行人不會有橫穿馬路的行為,目前的位置還不足以阻擋正常的駕駛行為,於是選擇了繼續駕駛,直到行人出現在車前,因為距離太近,毫無反應時間地撞上了行人。

預測障礙物的活動路徑,對於無人車來說依然是個相當有技術難度的問題,對於人來說,判斷是不是有人會出現在車前面只要看一下這個人在朝哪兒走,是不是會繼續走到車前就好了,但是對於無人車來說,要經過一個相當長的邏輯判斷流程。首先,無人車要通過傳感器識別到車前方的周圍有人,其次,要識別到這個人在動,之後,要識別出這個人的活動路線,並且對人下一步的活動路線進行預測。這是一個比較難的問題。

所以Uber的這次事故,最有可能的原因就是無人車並沒有預判行人會走到車前,當行人出現時,已經來不及反應了,所以撞上去了。

Uber 撞死的不只是人,更是所有機器學習的心

人工智能前途依然坎坷

雖然全球範圍內許多知名企業早已涉足無人駕駛領域,但是這項新型技術還是不夠成熟。從無人駕駛技術開始到目前為止,已經發生了多起交通事故,每一次無人駕駛的事故,都會為AI發展帶來啟示,無人駕駛還有很長一段路要走,讓機器人成為“人”,還是很遙遠的!


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