解密Uber自动驾驶系统:多重传感器保护为何撞死人?

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据科技博客TechCrunch北京时间3月20日报道,Uber自动驾驶汽车在周一撞死了一位行人。这是首例自动驾驶汽车撞人致死事故,关注度肯定会超过以往自动驾驶汽车事故。

▲Uber自动驾驶汽车

然而,从表皮上看,除了整体系统跳出故障外,太难理解为什么在么在发生然后的致死事故,而且 自动驾驶汽车在设计时而且我为了补救然后的事故发生。

意外进入行驶路径的人或物几乎是自动驾驶汽车工程师首先考虑的突发事件。这个 具体情况有也不,这类总爱停下来的汽车、一只鹿、过路的行人。工程师在设计自动驾驶系统都不 尽早发现朋友,确认并采取适当措施 ,而且 会低速时、停车、迂回等。

Uber自动驾驶汽车配备了一整套传感器

Uber自动驾驶汽车配备了多个不同的成像系统,它们既可不须要执行普通任务(监控附过汽车、标记和车道线),也可不须要执行特殊任务,这类上述让汽车低速时等措施 。在这起事故中,并能拯救受害者的图像系统应该不少于一个。

顶部激光雷达

这个 发生汽车顶部的桶状物体而且我激光雷达系统,它并能以每秒多次的传输速率生成汽车附过的3D成像。激光雷达使用了红外激光脉冲,遇到物体都不 反弹,返回到传感器,从而在白天或晚上相当细致地侦测静止和移动的物体。

大雪和浓雾会让激光雷达的激光器变得模糊,准确性会随着距离的变长而降低,而且 在几英尺到几百英尺内,顶部激光雷达依旧是非常重要的成像工具,几乎发生于每辆自动驾驶汽车上。

激光雷达生成的影像

而且 顶部激光雷达单元运行正常,在没法被完全遮挡的具体情况下,它应该并能分辨出受害者。并肩,汽车距离行人还有50多英尺远(50多米),可不须要把行人成像传送给“大脑”进行核对。

前端雷达

和激光雷达一样,雷达发出信号,等待它弹回,但使用的是无线电波,而完全都不 激光。这使得雷达具有更强的抗干扰能力,而且 无线电可不须要穿透雪和雾,而且 也会降低分辨率,改变其距离像。

特斯拉自动驾驶系统Autopilot主要依赖雷达

根据Uber部署的雷达数量不同,它所提供的距离像而且 发生巨大差异。Uber很而且 在汽车前后部署了多个雷达,以实现350度无死角覆盖。而且 Uber是为了给激光雷达提供补充,没法雷达与激光雷达的成像而且 会发生大幅重叠,而且 更多雷达可不须要用于侦测有些车辆和更大型障碍物。

短焦和长焦光学相机

激光雷达和雷达易于选折 物体的形态学 ,但未必擅长读取标记,理解物体颜色等。这个 任务就交给了可见光相机,它内置了精密的计算机视觉算法,并能对成像进行实时节析。

Uber自动驾驶汽车上的哪几个相机密切关注标志着汽车刹车(总爱亮红灯)、交通灯以及穿越十字路口行人的指示器标记。汽车前端尤其会使用多深度、多种类型的相机,然后并能获取汽车前进道路的完全图像。

侦测行人是工程师们试图补救的最常见问題之一,这个 算法而且 非常性性性旺盛期期期期期期是什么是什么是什么。这个 过程通常被称作“分割”图像,一般都不 涉及标记、树木、人行动等。

光学相机拍摄的图像

对于相机来说,夜间工作很困难,这是好几个 显而易见的问題。不过,这个 问題交给前好几个 系统来补救,激光雷达和雷达并能在夜间工作。即便是在伸手不见五指的环境下,穿着全黑衣服的人也并能被激光雷达和雷达识别。然后,哪几个雷达就会向汽车发出警告,应该低速时而且 通过汽车大灯确认行人。这而且 而且我自动驾驶汽车通常没法夜间视觉系统的原应。

安全司机

人类很擅长发现障碍物,即便是人眼没法激光器。人类的反应时间完全都不 最好的,而且 汽车不让作出反应而且 作出错误反应,经过训练的安全司而且 作出正确反应。

值得指出的是,自动驾驶汽车中还有好几个 中央计算单元,它并能下发各个传感器提供的信息,而且 生成好几个 更加完全的汽车附过环境成像。

目前还不清楚这起悲剧发生时的具体具体情况,而且 Uber自动驾驶汽车肯定配备了本可不须要侦测到行人的技术,本可不须要让汽车作出正确反应。而且 ,就算好几个 系统失效,然后系统也应该并能发挥作用。

随着Uber、当地执法部门、联邦机构对这起事故的调查,更多细节而且 披露出来。

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