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聊聊Tesla的事故的觀點

本文探討從兩個部分展開:

1.t從事故本身我們可以探討的問題為

?為什麼駕駛者會過於相信autopilot ?如果他切換到自己駕駛是否來得及 ?

?這裡感知的錯誤是因為場景還是卡車的特殊性?

2.從整個行業的角度來看

?t什麼ME公司只提供AEB的L1會被tesla用在了類似L3上

?t我們是不是需要未來廠家宣傳的自動駕駛與行業分級考慮(SAE等組織)進行關聯來提高客戶的認知度?

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1 事故本身討論

1)為什麼駕駛者會過於相信autopilot ?

Joshua D. Brown 是遇難車主,在遇到事故之前在Youtube分享了不少的視頻,如《Autopilot Saves Model S》下面的敘述是這樣的:車主本人說拿到車以後,對車進行一系列的感測器和軟體能力測試,均感到滿意。對側面碰撞的案子,他還沒試過。

圖1 Joshua D. Brown分享的說明

事情都是很湊巧的,下面的這次側撞他用生命去做了實驗。從整個示意圖中,我們可以看到,在卡車V01轉彎過程中,如果依靠V02的ADAS系統,真正能有效識別出來的窗口為:

  • V01車輛頭部進入V01行駛車道上,到V02尾部行駛出車道為止,這段對ModelS的系統來說車道被佔用的時間

  • 相比較,如果車主在用心注意這個事情,從這個卡車司機試圖轉向的時候,就會進行減速,這個窗口期在下面示意圖車輛出現的位置就已經發生了

圖2 事故分析圖

在美國,Tesla的車主是一批高素質的、愛新事物的人群構成,他們相對來說對這些新技術更加容忍。他們願意去嘗試科技帶來的便利,這個核心的問題是,傳統的汽車OEM企業,在做工程開發的時候,特別是車輛上市之前,是需要完整的辨識出邊界條件與邊界工況,確保車主使用過程中不會意外觸碰這些對車輛來說已經無法處理的事情。

  • 簡單來說,道路場景太複雜,不適合給車主去試

  • 在ADAS領域,一個錯誤代表一起嚴重的交通事故

圖3 車輛產品設計邊界考慮

簡單來說,在這個案子裡面不存在這個問題,但是我們需要細緻的思考下,當大量車輛宣稱具備這兩種Level的功能,對於緊急事故對於ADAS系統內部有故障意味著什麼?

  • 等級2 組合功能:駕駛員和汽車來分享控制權,系統同時具有縱向和側向的自動控制,且具備兩項以上。駕駛員可以放棄主要控制權,駕駛員需要觀察周圍情況,並提供安全操作 。駕駛員必須隨時待命,在系統退出的時候隨時接上。

  • 等級3 有限度的自動駕駛:在某些環境條件下,駕駛員可以完全放棄操控,交給自動化系統進行操控。如果系統需要人員做一些操作,駕駛員偶爾來幫下忙。駕駛員不需要全身關注看車外的情況。

B)t感知故障分析

這事大家都分析很多,我想提的角度是,我們只看到了車身,而沒有思考一個事情,場景探測分析。

  • 這個過程是車頭先過去,然後是車身

  • 整個場景復現,需要結合Model S本身車速來考慮

    • Radar在這個過程中認為是什麼?

    • 視覺系統對這個東西的過程?

圖4 拖車概覽

我們這裡看特斯拉的聲明:「在天空明亮光線的照射之下,自動駕駛功能和駕駛員都未能發現挂車的白色面,因此剎車功能就沒有啟動。」

再來看Dan Galves, Mobileye』s Chief Communications Officer:「We have read the account of what happened in this case,Today』s collision avoidance technology, or Automatic Emergency Braking (AEB) is defined as rear-end collision avoidance, and is designed specifically for that. This incident involved a laterally crossing vehicle, which current-generation AEB systems are not designed to actuate upon,」 the statement explains. Mobileye systems will include Lateral Turn Across Path (LTAP) detection capabilities beginning in 2018。

這裡的核心問題,我們不應過度關注視覺系統焦距的事情,而是在轉彎場景下,車輛的本身特徵與現在ME公司的特徵提取有差距,系統設計開始本身就不是對付這種狀態的。如下圖所示,車輛的前後側面均可識別出來,但是End to End設計的AEB是不會對側面有直接的反應。

圖5 ME公司對於車輛特徵提取

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2.從整個行業的角度來看

?t什麼ME公司只提供AEB的L1會被tesla用在了類似L3上

?t我們是不是需要未來廠家宣傳的自動駕駛與行業分級考慮(SAE等組織)進行關聯來提高客戶的認知度?

這兩個問題,我們一併來思考,為什麼ME公司提供的L1級別的AEB直接給車主濫用成類似L3的用法?為什麼Joshua D. Brown這類車主,在使用過程中不斷加大自己分心的力度,而系統沒有給予阻止?

從整體來看,從交通事故的分類來看,我們可以細分成造成事故的原因,首先得說明,這個事故是極端案例。

不過值得注意的是,如果高階ADAS系統和駕駛者之間出現了一個前者有死角,後者來不及的事,某種意義上,這事會進一步造成問題。

第一部分 系統&人的介面

廠家定義:一旦駕駛者的手移開方向盤之後,系統會發出警報,提醒他將手放回方向盤,而且隨時準備接管駕駛。使用者們往往會選擇性地忽視了特斯拉的安全警告,然後就一直警告下去?沒有動作?

  • 原來的4D是指分心、疲勞、酒駕和能力不足

  • 如果沒有把握好系統的問題,ADAS系統和車和道路環境之間又會出現更多的新問題

這還不是單獨的案子么,有以下的視頻(視頻無法貼出,請參看公眾號原文)

有個項目值得我們考慮,在DOT的《Human Factors Evaluation of Level 2 and Level 3 Automated Driving Concepts》的項目內做的實驗

通過幾組實驗,來將系統權交給使用者:

對於

L2:需要3~5秒中來讓駕駛者獲取

L3:系統需要留出20S~30S,給駕駛者來掌控局面,這段時間內,系統要繼續工作

第二部分 開發過程和監控需求

在廠家爭相踴躍推出消費者需要自動駕駛功能的,我們有義務給消費者知曉該怎麼用,極端情況離我們的距離有多近,這不是多少公里順利下來能覆蓋的事情,是1公里買菜快到家路上就會出事的事情。

1.行業&教育監管

這裡還是需要對消費者進行普及,到底不同的自動駕駛使用者該如何去用。

1.1 對廠家

需要有嚴格的駕駛員檢測,如果檢測到持續的風險這事真需要一定的監管。

  • L1的話,其實可以通過方向盤和加速剎車來判斷駕駛員狀態

  • L2:需要通過Driver Monirtoring來檢測駕駛員的對於駕駛集中度

  • L3:這個事就需要系統性到了L2再說了,今天在群里聊

    • 消費者需要明確知道L3的適用範圍(不能由駕駛員決定,而是根據系統適用範圍)

      • 低速:堵車階段的

      • 高速:高速公路上

2.開發過程

在自動領域,車、船、飛機和軍工很多地方都是相通的

我們拿個米國軍車的例子

  • 獲取信息應該從

    • 單體感知系統

    • V2X的聯網支持系統

  • 而執行方面的系統也是需要升級成Fail Operational方向走

大的過程來看其實都是類似

3.測試過程

其實這裡又回到我們最初開始設計,從設計和驗證這個迴路開始。ADAS每個功能的測試,其實需要大量的工具和測試體系的完善:

1.測試的要素是人、車、路

  • 車輛性能

  • 道路的特性

  • 駕駛員行為

2.多系統的耦合性,需要抽象出其他系統的行為

3.環境的多擾動性:不同天氣、不同燈光

測試不能真拿車開著跑,需要建立大量的實際場景相關聯的測試系統和測試體系來支持這些功能的運行,採集實際的環境數據=》回放來分析系統行為。

測試系統和測試場景

小結:

  1. 這個事我們以思考多一些,面對大家對迅猛自動駕駛科技的追求,不應該以小白鼠的實驗方式進行,而應該更細緻的來搞

  2. 我個人的觀點,L3一級的最好不適合給客戶直接路上試,還是放在道路實驗區來試。

開玩笑說,後面無人測試實驗區,上海有、北京有、重慶有、武漢有,全國大的汽車工業基地都會有^_^


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