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作者:admin 2019-10-15 22:48 浏览

【编者按】自动驾驶难得重重,左转是自动驾驶路上的窒碍之一,每占有一个难得,吾们离自动驾驶就近一步。但最难得的不是技术,而是人类。

文章转载自汽车之心,作者semiii;由亿欧编辑,供走业人士参考。

想象一下,你驾驶一辆车,正打算从一个十字路口左转:

这条路异国交通信号灯或停车标志——你不光必要在迅速的车流中找到走驶空档,还要确保一旦如许做,右车道的车辆会与你相撞。

这栽「无珍惜左转」(即异国交通信号灯或停车标识引导的左转)有众个式样,稍微不那么复杂的版本是:

当你在红绿灯处时,圆形绿灯(不是绿色箭头)暗示让你进取,倘若你想向左转,就必须在劈面而来的车流中找到一个闲逸。

你能够异国珍惜到,一个看似浅易的「左转」能够会引首一系列的题目。

比如,司机要转入的车道能够已经排首了长龙。

这时,到底该最先转曲照样等车队动首来后再转?或者是确定有空间能转入之后就立刻转曲?对向车道有车辆过来吗?距离本身有众远?车辆移动速度众快?能否及时完善转曲?走人走到要转入的车道中间吗?

人类每天要答对如此复杂思考过程上百万次,但是很众时候,照样会出错。

2010 年美国交通部的一项钻研经历对超过 200 万首事故调查后发现,左转判定失误导致了其中 22.2% 的事故,而右转只占其中的 1.2%——左转发生的事故几乎是右转的二十倍。

美国快递巨头 UPS 甚至作废左转,规定司机到达任何方针地的正确手段是避免左转曲; 路线规划地图柔件 Waze 甚至推出一项稀奇的功能,批准用户在异国左转的情况下规划路线。

「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了。」《开车经济学:吾们为什么如许开车?》的作者 Tom Vanderbilt 如许说道。

为什么说自动驾驶左转很难?

右转有众简单呢?

——只必要引导汽车进入右转车道,在许众十字路口,司机甚至能够在红灯的情况下右转,因此这对自动驾驶汽车来说相等浅易。

左转就分歧了。

——路口复杂的车流、蠢蠢欲动的走人、各栽各样的标线与交通标志,对自动驾驶车辆的环境感知与展看都挑出了极高的挑衅。

对于这栽情况,人类司机清淡是如许处理的:

他们会期待并不悦目察交通路况。倘若左转的机会很少,他们会调整本身的驾驶策略:

1)能够会添速得更快,比如强走左转,在车流中找到空档;

2)未必会战战兢兢进入左边有车辆走驶的车道,以示他们打算转曲,并憧憬其他车辆腾出空间,尤其是在车流浓密、移动缓慢的情况下,他们必须「见缝插针」;

3)或者试图在各车道之间找到一个中间位置,再从中间位置向左转,移动到现在标车道。

对人和自动驾驶汽车而言,左转必要不悦目察众方面的新闻来判定适当的转向时机,尤其在无珍惜情况下的左转。

现在,即使是最谙练的自动驾驶汽车能够也很难做到流畅地左转。工程师们发现让无人车坦然左转是他们遇到最大难题之一。

在 Waymo 凤凰城总部附近的一个丁字路口,Waymo 的自动驾驶汽车在这个异国信号灯的路口左转时,常遇到麻烦——找不到机会并线切入一般走驶中的车流中。

这条路的限速约 70 公里/幼时。人类司机很快完善的左转。Waymo 的自动驾驶汽车无法在无珍惜的情况下左转,车辆在交叉路口期待很长一段时间才能最后左转,主要影响在其身后的人类驾驶员的耐性。

其他公司,如 Zoox、Nuro.ai、Pony.ai 的通知都高频描述了无人车在路口左转时出错的题目。

隐微,能否顺当完善左转,也成为了衡量自动驾驶公司技术程度的一个危险指标。

麻省理工学院自动驾驶钻研倾向的教授如许形容左转:「每天都有很众挑衅,左转几乎在题目列外的最上方。」

Waymo 走为团队负责人、柔件工程师 Nathaniel Fairfield 外示:无珍惜的左转是自动驾驶中最棘手的事情之一。

Fairfield 带领的这个团队主要凝神如何让自动驾驶汽车遵命计划的路线驾驶,解决包括「让汽车固定在各自的车道」,「在驾驶中做出决策并展看其他车辆的走为」等众层题目。

因此,要解决这个题目,很危险的一点是,自动驾驶汽车必须与人类驾驶的汽车有交互,并做出实时计算。

倘若自动驾驶汽车最先转曲时,必要计算其他人是否会减速,这就像人类在做同样的操作时必要在内心做出预估一致。

或者,自动驾驶车辆必要弄晓畅如何「礼貌请求」其他车辆让路。自然,未必路上的其他人并不都会协调这个乞求。

这就是为什么工程师们说左转很难——由于晓畅人的心思很难。

据汽车之心(微信 ID:Auto-bit)晓畅,人类驾驶员能够经历手势或眼睛跟其他驾驶员进走非说话交流,经历彼此间微弱的信号(比如手势、眼神、鸣笛、转向灯等)来判定在复杂众变的交通状况下,什么时候才能坦然左转。然而自动驾驶汽车却做不到这一点。

因为在于,自动驾驶汽车并不行使大脑灰质和肌肉记忆, 原创减肥成功后的阿芮尔,穿红裙现身派对,身姿轻盈更自夸了而是经历编程、AI 和车载感知编制(如激光、摄像头和雷达)换道。

于是,教会一台机器在复杂的交通状况中左转难得无比。

对自动驾驶汽车来说,判定来车的距离和速度逆而变成了浅易的片面。经历 GPS 导航装配、摄像头、激光雷达和毫米波雷达等,自动驾驶汽车能够实在地测量任何在其路径上的物体的位置和速度。

但自动驾驶不及判定这些汽车和走人下一步将会做什么。

因此,自动驾驶汽车必要读懂人类的生理——来自其他司机和走人的奇妙的信号——来完善路上最最难得的操作。这其中不光涉及技术,还涉及生理学。

人与车的博弈:人类意图才是根本挑衅

对自动驾驶汽车来说,人类意图(Human intent)才是最根本的挑衅。

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。

他挑到,自动驾驶汽车做出的抉择十足倚赖于对人类驾驶员憧憬的理解和匹配。想做益这一点,不光要猜到本车驾驶员的意图,还要揣摩其他驾驶员的动向。

为了阐明「人造因素」这一关键挑衅,Urmson 剖析了三次备受关注的自动驾驶事故。

在仅有的 25 次自动驾驶事故中,有一次事故必要谷歌自动驾驶汽车承担肯定的义务。

在这首事故中,谷歌无人车准备采用出道转曲的手段来转曲,但是前线遇到了一堆沙袋。当交通灯变成绿灯后,它先等几辆车驶过,然后看到一辆公交车。

对于公交车司机来说,道路上有有余的空间让他开以前。

但是对谷歌无人驾驶汽车来说,编制展看公交车会减速让无人车并线进来,但是这辆公交车并异国,终局两辆车就撞到了一首。

在遭遇主要车祸前,Uber 的自动驾驶汽车正停在最左侧车道,其右侧的两车道由于车辆较众陷入了拥堵。Uber 测试车看本身车道通顺,直接选择了不息走驶。

不过这时,却有一位司机驾车向左并线想直接左转,在并线时其他车辆遮盖了司机视线。司机能够认为其他车辆会减速慢走,于是直接并入了最左侧的车道,随后两车相撞,Uber 的测试车直接被撞翻倒地。

即使特斯拉众次强调行使 Autopilot 时要将双手放在倾向盘上,但这位遭遇车祸的司机却对该功能深信不疑。

那时,车辆认为司机会时刻珍惜路况,成为末了一道坦然防线,但司机却觉得 Autopilot 能处理这一场面。不过,他们都错了,当那辆大卡车出现在汽车眼前时,车主和汽车都没发现它的存在,因此致命事故不走避免的发生了。

此次事故后,特斯拉做出了不少调整,为的就是让车辆更晓畅司机驾驶时的状态。这首事故外明,想用人类珍惜力来补足车辆的短板限制性很大。

上述案例或众或少逆映了如许一个原形:为什么自动驾驶汽车与人交流的能力这么危险。

吾们来考虑这么一个题目:

当你在异国红绿灯的人走横道上走走时,会发生什么?一辆朝你驶来的汽车能够会减速。

当你在汽车前线走过时,你会与司机进走眼神交流以确定他们看到你,司机会因此停车。

现在,想象在上述情况下的自动驾驶汽车——异国人来驾驶,你怎么晓畅这辆车是否检测到了你?晓畅你要做什么?决定为你停车?

像这栽情况的交流,发生的频率能够要比你想象的众,能够会涉及到走人,骑自走车的人或者其他司机。自动驾驶汽车必要进走更复杂的疏导。

人与车:如何进走有效疏导?

科学家曾挑出了一项称为「生理理论」(theory of mind)的钻研。

「生理理论」指的是,经历他人的微弱信号,例如声音、肢体说话甚至仅仅看别人的眼睛,人类能够猜到其他人想要做什么。

「生理理论」是人类在拥挤的地铁站或是足球比赛中,能展看彼此的走左边照样右边。

这个理论在司机和走人挨近繁忙的十字路口的时候同样介入并首作用。

这栽介入相等及时而且你几乎不会认识到,人们最先交换一些肉眼可见的线索用以判定能否坦然经历,一些新闻经历相等微弱的信号进走交换。

现在的自动驾驶汽车没到人类那么智慧,它们无法识别肢体信号或是来自人类的一瞥,这些新闻对自动驾驶汽车来说还异国任何意义。

同时,「生理理论」的影响是双向的。人类同样无法理解一辆自动驾驶汽车的「思想」。

倘若别名走人打算在绿灯的末了一秒冲过斑马线,一辆正在转曲的自动驾驶汽车会停下来照样不息转曲?倘若异国一位人类驾驶员在车里点头或挥手致意,走人怎么能晓畅?

因而走业有一个共识是:汽车厂商能够必要开发新的信号编制来指引自动驾驶汽车的下一步碾儿动,异日能够必要像教幼孩识别交通信号等一致,让司机和走人能够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 在这方面做出了很益的尝试:

最先,Drive.ai 先从视觉入手,将自动驾驶车队的外面喷涂程亮橙色,便于司机和走人识别;

其次,在车辆的旁边两侧,还有贯穿的蓝色彩条,彩条上则用白色字体标注了「自动驾驶汽车」的字样。Drive.ai 甚至舍用了「autonomous」这个复杂单词,换成了行家能看懂的「self-driving」。

第三,车辆前部保险杠上也写了「自动驾驶汽车」的字样,走人过马路时就能看到。

第四,车身上挂着 4 块外置屏幕,分布在引擎盖、车身后部和两个前轮上方(每块 22.5X7.5 英寸大幼)。

这些屏幕充当车辆的「喉舌」。当车辆即将停下给走人让路时,表现屏会先闪耀,随后表现「你先过」的文字和走人穿过人走横道的图示。后方表现屏内容会有所分歧,车辆停下来虚心走人时,表现屏上会显现「走人过马路」的字样。

整个设计根据用户在测试中的逆馈,不悦目察他们的逆答进走迭代。

从传统汽车到自动驾驶汽车有一个很长的过渡时期,不过正是由于过渡时期,诸如 Drive.ai 如许的通用解决方案照样会被无视。

但一旦公路上跑的都是自动驾驶汽车,当一切汽车能够互一致信时,左转就会变得专门浅易。

就像飞机塔台指挥一致, 车-车之间的互一致信会让一切汽车晓畅彼此将要怎么走驶。

不及左转,不是算法题目?

这个走业也有「激进」玩家。

今年 5 月,Cruise 对外发声,称在旧金山的复杂环境中实走 1400 次无珍惜的左转曲。

Cruise 解决左转难题的手段是,行使机器学习来答对左转挑衅:Cruise 开发了一栽算法,能够计算出在左转之前,众个交叉路口中间的距离。

实际上,交叉路口的地理因素是众样的,包括车道的数目和位置,以及有异国一致铁轨和人走横道如许的设施,更危险的是,还有动态的因素,包括其他车辆如摩托车到大型卡车的速度等等。

在仿真中,Cruise 经历测量「选定间隙」长度——这是汽车进入交叉路口和劈面而来的汽车进入交叉路口之间的时间距离,把这个值最大化以挑高坦然性, 然后在仿真环境中不息演习,借助可视化工具分析数据,积累了大量数据之后,Cruise 就能做出不错的左转决策。

Waymo 也经历模拟仿真测试和道路测试,同样具备了如许的能力。Waymo 称,他们的车辆每天模拟里程可达到 1000 万英里。

尽管能够经历模拟仿真来获得「无珍惜左转」的经验,但 Waymo 在「左转」这件事上看首来略为保守。

往年 8 月,外媒报道 Waymo 的自动驾驶汽车会自立规划路线,以避免显现棘手的情况,如「尽量避免无珍惜下的左转或在高速公路走驶」。

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

固然 Waymo 声称会按期「演习左转」,但 Waymo 看首来相等庄重,这家自动驾驶走业的标杆也承认:「高速公路上无珍惜的左转是最难得的驾驶操作之一。由于……是新技术,吾们将慎之又慎,由于坦然是吾们的重中之重。」

不知在「左转」这件事上,Cruise 是不是能够说「领先」Waymo 了。

但话又说回来,固然自动驾驶汽车行使一致「避免左转」策略能够缩短很众麻烦,看似是捷径,但从永远看,「左转难题」并异国得到彻底解决。

也有一栽不悦目点认为,当自动驾驶汽车在十字路口徘徊未准时,因为不是算法的题目,而是自动驾驶汽车发现在现在情况下实走左转的坦然余量太幼: 风险太高。

这个题目不及经历更益的算法解决,而只能经历挑高自动驾驶汽车可批准的风险程度进走优化。

十字路口左转的风险取决于十字路口的组织、物理特性以及其他交通参与者的湮没走为四周,这些都不及被自动驾驶汽车转折。

参考原料:

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=936


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