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无人驾驶技术面临的问题与挑战(国内无人驾驶技术现状)

无人驾驶技术面临的问题与挑战(国内无人驾驶技术现状)

更新时间:2024-05-04 08:19:56

无人驾驶技术面临的问题与挑战

无人驾驶技术在发展过程中面临着一些问题和挑战,包括但不限于以下几个方面:

1. 安全性:无人驾驶技术的最大挑战之一是确保安全性。无人驾驶车辆需要能够准确地感知和理解周围环境,并做出正确的决策和行动。在复杂的交通环境中,如遇到突发状况或不确定性情况时,确保车辆的安全性仍然是一个巨大的挑战。

2. 法律和道德问题:无人驾驶技术的发展也引发了一系列法律和道德问题。例如,当无人驾驶车辆发生事故时,责任应该由谁承担?如何确保无人驾驶车辆在道德上做出正确的决策,如何权衡不同的道德选择等等。

3. 技术可靠性:无人驾驶技术需要依赖高度精确的传感器、计算机视觉、人工智能等技术。这些技术的可靠性和稳定性对于实现安全、高效的无人驾驶至关重要。然而,目前仍存在技术上的限制和挑战,如传感器的精确度、计算能力的限制等。

4. 社会接受度:无人驾驶技术的广泛应用还需要得到社会的接受和认可。人们对于无人驾驶技术的安全性、隐私保护等问题存在担忧,这需要通过教育、宣传和透明度来提高社会对无人驾驶技术的接受度。

5. 基础设施和法规:无人驾驶技术的应用还需要相应的基础设施和法规支持。例如,无人驾驶车辆需要与交通基础设施进行有效的通信和互动,同时还需要制定相应的法规和标准来规范无人驾驶车辆的行为。


总之,无人驾驶技术在实现全面商业化应用之前,还需要克服上述问题和挑战,并与社会各方共同努力推动相关技术、法规和社会认知的发展。

在谷歌自动驾驶汽车项目进行的早期,该公司员工(你可以称他们为beta测试人员)被允许开着配备自动驾驶技术的汽车回家。

该项目的领导者们发现,同伴们如此迅速地过度信任了这项还处于萌芽阶段的技术——他们选择放松注意力,并盯着手机,而不是观察前方的道路。

“我们的发现相当可怕。”Waymo的前首席执行官约翰·克拉弗西克(John Krafcik)回忆起2017年的测试时说。“他们已经失去了观察周围环境的意识。”Waymo是该项目的商业化后续。

Waymo前首席执行官约翰·克拉弗西克▼

一个测试者在方向盘后面打瞌睡,这让谷歌官员感到不安,他们放弃了对这种涉及人机结合的自动驾驶技术的追求,转而采用一种不让人类参与驾驶的自动驾驶路线。

其他公司,比如特斯拉,仍然看好人机共存,而对于将自动化引入汽车的同时仍需要人类承担操作责任的担忧,几乎没有消除。

特斯拉在2014年推出了Autopilot驾驶员辅助系统的硬件,并在2015年通过OTA升级启用了这一功能。2021年,这家汽车制造商以同样的方式发布了其“完全自动驾驶”(Full Self-Driving)系统。

2021年10月下旬,该公司的市值超过了1万亿美元,这在很大程度上要归功于这些功能,这两个功能在该公司狂热的车主中激发了相当大的热情。特斯拉在财务上的成功,让行业专家(至少在某些方面)怀疑Waymo是否做出了错误的决定。

然而,从安全的角度来看,担忧仍在增加。

自动化自满

美国国家交通安全委员会(NTSB)调查了多起涉及Autopilot的致命事故,并创造了“自动化自满”(automation complacency)这个词,来描述人类驾驶员过于信任驾驶辅助系统(并非自动驾驶系统)的行为。

美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)的联邦调查人员在2021年的大部分时间里对Autopilot和高级驾驶辅助系统进行了进一步调查。

2021年4月,该机构的撞车事故特别调查小组开始调查五年间发生的39起事故,这些事故造成了12人死亡,其中33起事故涉及特斯拉汽车。

最近,NHTSA开始对12起事故展开更严格的调查,在这些事故中,启动了Autopilot系统的特斯拉汽车撞上了停放的急救车辆。

2021年9月,特斯拉对其Autopilot软件进行了OTA升级,而现在监管机构想知道,这家汽车制造商为何进行了升级,却没有发起召回。

亚利桑那州立大学社会创新未来学院教授安德鲁·梅纳德(Andrew Maynard)表示,监管机构刚刚才开始考虑软件定义汽车的安全影响,这本身就是个问题。

“如果一家制造商说,‘我们推出了一种新型制动系统,我们不太确定它是否会起作用,但我们会把它放在一些汽车上,看看会发生什么,’没有人会认为这是可以接受的。”他说,“从监管角度来看,这是完全不可接受的。那么为什么软件可以这样做,而硬件却不行呢?”

注意力不集中

在驾驶辅助系统方面,这是几个没有明确答案的挑战之一,因为专家们认为驾驶辅助功能(而不是自动驾驶系统)至少在未来十年将成为主导技术,至少在传统车主购买和维护的车辆中是如此。

其他挑战同样是根本性的。人类很难监控大多数时候运行良好的自动化系统——这不仅是Waymo在十年前学到的教训,而且从航空到核能等各行各业都明白这一点。

麻省理工学院研究人员9月份发表的一项研究强调了这一点。

他们发现,当启用Autopilot时,特斯拉司机眼睛偏离道路的频率更高、时间更长。对其他汽车制造商驾驶辅助系统的进一步研究正在进行中。

如果系统引起了注意力不集中,它们会被认为是安全的吗?包括通用汽车在内的一些汽车制造商正在寻求和推广驾驶辅助技术,允许驾驶员将手从方向盘上移开。

卡内基梅隆大学专门研究嵌入式安全系统的教授菲尔·库普曼(Phil Koopman)说:“ADAS安全的问题在于,你是否正在构建一个非超人司机也能安全操作的系统?”

“我们告诉他们不要睡着,但我们知道事实并非如此。你不能忽视可预测的人类反应。”

随着驾驶辅助系统在汽车行业的普及,了解驾驶员的状态以及他们的反应准备,将比以往任何时候都更加重要。

监测司机

在多次调查与自动驾驶相关的致命事故后,NTSB发现特斯拉对驾驶员行为的监控能力不足。

该委员会的建议包括,汽车制造商、标准机构和NHTSA都应该开发更好的应用程序和规则,以监测人类驾驶员的状态。

2021年4月,行业组织汽车创新联盟概述了一套安全原则,以应对人们对驾驶员监控系统日益增长的需求。值得注意的是,特斯拉并不是这个行业组织的成员。

但这些自愿原则并没有与安装驾驶辅助系统的棘手问题发生冲突。他们只是说,例如,应该“评估”可预见的系统滥用。

NTSB的报告明确指出,特斯拉通过监测方向盘扭矩来监控驾驶员参与度的方法是不够的,该联盟只是表示,应该“考虑”基于摄像头的座舱系统——许多驾驶辅助系统的供应商都喜欢这种系统。

也许,与驾驶员监控技术的萌芽状态相比,这些原则的中庸性质是一个较小的问题。内视摄像头系统可以确保驾驶员的头部朝向前方的道路,更好的系统甚至可以透过太阳镜跟踪司机的眼神。

然而,在驾驶员注意力已经偏离,或者在他们需要纠误时,车载报警器才向发出鸣叫,不一定是最有效的。

“预测是预防的关键。”以色列初创公司Adam CogTec的联合创始人兼现任董事长埃雷兹·阿卢夫(Erez Aluf)说。该公司致力于开发一种技术,可以衡量司机的认知能力,并有助于提高人类的表现。

更好的决策

从这个意义上说,驾驶辅助系统不仅监控司机,还是一种驾驶员管理技术,试图促进人与机器之间的合作关系。“这不是一个或另一个,”阿卢夫说,“而是一加一。”

当汽车不仅了解司机是否在盯着前方的道路,还了解司机在驾驶工作中的参与程度,它就能更好地决定何时交出控制权或保持控制权。

信任是这种微妙合作的核心。德国亚琛工业大学的人类系统集成教授弗兰克·弗莱米施(Frank Flemisch)将其比喻为骑马者随着时间的推移,与他们的动物共同学习的一种直觉平衡。

但是,如果说机器驾驶员和人类驾驶员之间需要相互信任,那么在更广泛的层面上,驾驶员、大肆宣传自动化技术前景的汽车制造商、独立的第三方(如学术界和保险公司)以及监管机构之间,也需要这种信任。

建立这种信任,不仅仅要在事故发生时承担责任,还要确保每个利益相关者以透明和负责任的方式,开发和部署技术。

亚利桑那州立大学教授梅纳德说:“在一个更好的社会中,这个链条上的每个人,无论是特斯拉的首席执行官、制造产品的工程师,还是做决定的其他人,他们都有社会责任创新的心态。”

“在这种模式下,他们会不断问自己,‘这样做合适吗?’如果他们这么做了,我想事情就会不同了。”

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