车价网:为什么对于自动驾驶而言 向“左转”是件难事

字号+ 作者:车价查询网 来源:互联网 2019-10-07 10:58 我要评论( )

想象一下,你驾驶一辆车,正打算从一个十字路口左转:

这条路没有交通信号灯或停车标志——你不仅需要在快速的车流中找到行驶空档,还要确保一旦这样做,右车道的车辆会与你相撞。

这种「无保护左转」(即没有交通信号灯或停车标识引导的左转)有多个形式,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)示意让你前进,如果你想向左转,就必须在迎面而来的车流中找到一个空隙。

你可能没有注意到,一个看似简单的「左转」可能会引起一系列的问题。

比如,司机要转入的车道可能已经排起了长龙。

这时,到底该开始转弯还是等车队动起来后再转?或者是确定有空间能转入之后就立刻转弯?对向车道有车辆过来吗?距离自己有多远?车辆移动速度多快?能否及时完成转弯?行人走到要转入的车道中间吗?

图片上传中...

  

人类每天要应对如此复杂思考过程上百万次,但是很多时候,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 甚至取消左转,规定司机到达任何目的地的正确方法是避免左转弯; 路线规划地图软件 Waze 甚至推出一项特殊的功能,允许用户在没有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:我们为什么这样开车?》的作者 Tom Vanderbilt 这样说道。

1、为什么说自动驾驶左转很难?

右转有多容易呢?

——只需要引导汽车进入右转车道,在许多十字路口,司机甚至可以在红灯的情况下右转,因此这对自动驾驶汽车来说十分简单。

左转就不同了。

——路口复杂的车流、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。

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对于这种情况,人类司机一般是这样处理的:

他们会等待并观察交通路况。如果左转的机会很少,他们会调整自己的驾驶策略:

1)可能会加速得更快,比如强行左转,在车流中找到空档;

2)有时会小心翼翼进入左边有车辆行驶的车道,以示他们打算转弯,并期望其他车辆腾出空间,尤其是在车流密集、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,移动到目标车道。

对人和自动驾驶汽车而言,左转需要观察多方面的信息来判断合适的转向时机,尤其在无保护情况下的左转。

目前,即使是最熟练的自动驾驶汽车可能也很难做到流畅地左转。工程师们发现让无人车安全左转是他们遇到最大难题之一。

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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没有信号灯的路口左转时,常遇到麻烦——找不到机会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。人类司机很快完成的左转。Waymo 的自动驾驶汽车无法在无保护的情况下左转,车辆在交叉路口等待很长一段时间才能最终左转,严重影响在其身后的人类驾驶员的耐心。

其他公司,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问题。

显然,能否顺利完成左转,也成为了衡量自动驾驶公司技术水平的一个重要指标。

麻省理工学院自动驾驶研究方向的教授这样形容左转:「每天都有很多挑战,左转几乎在问题列表的最上方。」

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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 带领的这个团队主要专注如何让自动驾驶汽车按照计划的路线驾驶,解决包括「让汽车固定在各自的车道」,「在驾驶中做出决策并预测其他车辆的行为」等多层问题。

因此,要解决这个问题,很重要的一点是,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。

如果自动驾驶汽车开始转弯时,需要计算其他人是否会减速,这就像人类在做同样的操作时需要在心里做出预估一样。

或者,自动驾驶车辆需要弄清楚如何「礼貌要求」其他车辆让路。当然,有时路上的其他人并不都会配合这个请求。

这就是为什么工程师们说左转很难——因为了解人的心思很难。

据汽车之心(微信 ID:Auto-bit)了解,人类驾驶员可以通过手势或眼睛跟其他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)来判断在复杂多变的交通状况下,什么时候才能安全左转。然而自动驾驶汽车却做不到这一点。

原因在于,自动驾驶汽车并不使用大脑灰质和肌肉记忆,而是通过编程、AI 和车载感知系统(如激光、摄像头和雷达)换道。

所以,教会一台机器在复杂的交通状况中左转困难无比。

对自动驾驶汽车来说,判断来车的距离和速度反而变成了简单的部分。通过 GPS 导航装置、摄像头、激光雷达和毫米波雷达等,自动驾驶汽车可以准确地测量任何在其路径上的物体的位置和速度。

但自动驾驶不能判断这些汽车和行人下一步将会做什么。

因此,自动驾驶汽车需要读懂人类的心理——来自其他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完全依赖于对人类驾驶员期望的理解和匹配。想做好这一点,不但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「人为因素」这一关键挑战,Urmson 剖析了三次备受关注的自动驾驶事故。

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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,有一次事故需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转弯的方式来转弯,但是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,然后看到一辆公交车。

对于公交车司机来说,道路上有足够的空间让他开过去。

但是对谷歌无人驾驶汽车来说,系统预测公交车会减速让无人车并线进来,但是这辆公交车并没有,结果两辆车就撞到了一起。

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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,其右侧的两车道由于车辆较多陷入了拥堵。Uber 测试车看自己车道顺畅,直接选择了继续行驶。

不过这时,却有一位司机驾车向左并线想直接左转,在并线时其他车辆遮挡了司机视线。司机可能认为其他车辆会减速慢行,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。

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被撞惨的特斯拉 Model S

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

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