自动驾驶货车最或许完成Level 4，2022年仍然等候自动驾驶轿车

liukang20246天前166吃瓜706

选自ACM

经典的自动驾驶卡车最可能实现Level 4，2022年依然等待自动驾驶汽车的图片

作者：Keith Kirkpatrick

机器之心编译

修改：杜伟、陈萍

主动驾驭一直是轿车范畴的热门话题，那么现如今它开展到什么程度了呢？全主动驾驭年代又何时到来呢？这篇文章供给了一些有用的洞见。

曩昔十年，技能和轿车专家猜测全主动驾驭轿车「行将」到来，它们无需任何主动监控或人类驾驭员的输入即可在公共路途上行进。伊隆·马斯克曾猜测特斯拉能够于2021年末交给全主动驾驭轿车，不过他在2017年、2019年和2020年也做过相似的猜测。惋惜的是，每次猜测都未能成真，首要是因为实际国际人们的安全忧虑，尤其是主动驾驭轿车如安在恶劣条件或状况下运转。

近来宣告在Communications of the ACM上的一篇文章《Still Waiting for Self-Driving Cars》中，作者对当时各类主动驾驭轿车的开展现状、主动驾驭面对的技能难题、各家轿车制作商选用的主动驾驭方案以及在品德和监管层面需求做出的改动等诸多方面进行了总述性剖析。

主动驾驭轿车的现状

虽然 2021 年10月特斯拉发布了AutoPilot全主动驾驭（FSD）功用，但应供认，全主动驾驭轿车仍未呈现。相反，大多数轿车制作商供给的体系具有了国际轿车工程学会（SAE）界说的六个自主等级中的前三个，这六个自主等级规模从Level 0（无驾驭主动化）到Level 5（一切条件下的全主动驾驭功用）。

现在，大多数新车具有一些Level 1驾驭辅佐技能，包含主动刹车、车道坚持辅佐和自适应续航操控。愈加高档的体系，如特斯拉的 Autopilot 或许通用的Super Cruise，归于Level 2等级，标明轿车能够主动操控速度和转向，但需求驾驭员坚持专心并在产生紧迫状况时接收车辆。本田和奥迪等其他制作商正专心于研制答应轿车彻底操控的Level 3主动驾驭体系，但仅限于十分特定的状况，比方低速行进、气候出色或许在事前同意的路途上。

特斯拉Autopilot体系。图源：tesla

中佛罗里达大学 Pegasus 教授和 Provost 出色研讨教授 Peter Hancock标明，许多轿车制作商都想要尽或许地逾越Level 2和Level 3。可是，最有或许具有Level 4功用的是主动驾驭长途货车。Hancock以为，因为全球货车司机缺少，或许会更有力地推进主动驾驭货车的开发，至少在美国州际公路上是这样。这些公路依照特定的规划规范制作，一般交通状况出色，并且在相向交通之间设有物理妨碍。事实上，主动驾驭技能草创公司Aurora Innovation宣告它正在树立一个Level 4主动驾驭体系，并方案在2023年推出主动驾驭货车事务，2024年推出主动驾驭叫车事务。该公司向Communication标明，它现已与联邦快递、优步、丰田以及沃尔沃和PACCAR等货车OEM合作开发合作伙伴生态体系（partnership ecosystem），专心于将主动驾驭技能推向市场。

独特的自动驾驶卡车最可能实现Level 4，2022年依然等待自动驾驶汽车的图像

主动驾驭货车。图源：aurora

主动驾驭面对的技能难题

种种迹象标明，主动驾驭的广泛运用间隔成为实际仍需等候数年时刻，这首要是因为开发精确传感器和摄像头以及改进处理传感器捕获数据的算法时面对着应战。主动驾驭轿车的车载摄像头和传感器能够检测到物理国际和车辆或许遇到的各种物体，比方路途标志、交通讯号灯、其他车辆或行人、特定的车道符号、坑洼、碎片、爆裂的货车轮胎、水坑等。

图源：pexels

大多数体系选用自下而上的办法来练习轿车导航体系，包含承受辨认上文特定物体或条件的练习。可是，考虑到或许遇到的各种潜在物体以及物体移动或对刺激物（stimuli）做出呼应的近乎无限的办法，比方因为照明条件、眩光或暗影，路途标志或许无法得到精确地辨认；动物和人在面对迎面抵触而来的车辆时做出不尽相同的反向。一切这些使得练习进程需求巨量的数据。数据被馈入到AI练习算法中，这些算法在规划时旨在协助车辆解说遇到的物体和举动，以安全地调整本身车速和方位，即使是在车辆未曾行进过的路途上或许从未遇到过的物体。可是，现在运用的算法依然难以辨认实际场景中物体。比方，在触及特斯拉Model X的一场事端中，车载感应摄像头未能在亮堂的天空中辨认出货车的白色旁边面。

不同车企选用不必的处理方案

许多主动驾驭轿车事端触及所谓的「紧迫状况，edge cases」，例如在路途上遭受行人和动物，具有攻击性的驾驭员进行破坏性驾驭或许驾驭员成心违背交通法规等紧迫状况。为了处理这些难题，研讨人员正在研讨高清 (high-definition，HD) 地图体系，这类技能比GPS还要精确。此外，研讨人员还能够开展通讯技能，使得车辆与公路上的基础设施能够交互，以协助主动驾驭轿车在这些紧迫状况下坚持安全。

图源：pexels

可是，通讯网络具有推迟性。奥迪、本田、丰田、沃尔沃和 Aurora Innovation 的主动驾驭开发团队选用的办法是结合光检测和测距技能，一般称为激光雷达（LiDAR）。Aurora 公司标明，他们现已规划了一款专有传感器 FirstLight Lidar，它选用 FMCW（Frequency Modulated Continuous Wave）激光雷达，能够看到前方四分之一英里（约 400 米）处的状况，还能够即时丈量车辆周围物体的速度。这项技能的运用为主动驾驭体系供给了更多的时刻来进行刹车或安全操作，尤其是重型主动驾驭货车。

与此同时，主动驾驭草创公司Waymo正专心于供给叫车服务。该公司标明，Waymo Driver主动驾驭技能在很大程度上是依照L4主动驾驭原则运转的，并细化了包含车道符号、交通标志、信号灯、路旁边石和人行横道等在内的地图。此外，该体系根据超越2000万英里的实在驾驭和超越200亿英里的模仿驾驭数据进行构建，使Waymo驾驭员能够精确猜测其他路途驾驭员、行人或物体或许会做什么。

图源：waymo

现在正在德国测验的一种潜在中心处理方案是运用长途驾驭员来操控车辆。总部坐落柏林的草创公司 Vay 一直在柏林测验一支遥控电动轿车车队，并方案今年在欧洲乃至美国推出出行服务。该服务答应客户订货一辆遥控轿车，并让轿车将用户带到想要抵达的目的地；假设车辆抵达目的地，用户下车，之后数英里外的人类长途驾驭员停放车辆或将其引导至下一个客户，该公司宣称其体系旨在满意最新的轿车安全和网络安全规范，并布置冗余的硬件组件和蜂窝网络连接。

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职业查询人士对这种长途操作车辆是否安全持怀疑态度。「推迟和连通性是一个大问题，虽然或许经过一些新技能或更先进的通讯技能得到改进。」技能和办理咨询公司 kVA by UL 担任主动驾驭和功用安全的全球工程司理 Gokul Krithivasan说。该公司首要从事关于主动驾驭轿车方面的安全和练习，以及相关安全规范的拟定。

虽然Krithivasan没有特别谈论Vay的模型或办法，但他标明，司机面对的紧迫状况一般是需求在几毫秒内做出决议，而网络冗余导致的任何推迟问题或许会让彻底长途的司机难以在紧迫状况下做出呼应。「在SAE L4主动驾驭运用的典型完成中，长途操作人员不需求接连操控车辆，而是需求履行或触发主动操控逻辑中现已装备的恰当的最小危险操作，」Krithivasan解说道。

练习一个能够了解人类行为的体系

可是，为了让主动驾驭体系在一切驾驭场景中都能安全运转，依然需求环绕算法开发和测验进行，以保证车辆导航体系能够处理路途中不同目标的交互状况，例如行人和司机的交互、司机和司机的交互。一般，假设行人行将过马路或正在过马路，驾驭员和行人会进行目光沟通，并运用非言语提示来指示对方移动的方向和速度。相同，假设缺少这种目光沟通，主动驾驭体系也应该会向驾驭员宣布信号，标明行人或其他驾驭员没有留意自己的驾驭，他/她应该采纳躲避办法以防止或减轻磕碰。

Hancock标明，咱们能够练习一个体系来辨认这些头绪，但这需求很多的核算量和练习时刻，或许花费数年时刻才干开宣布一个牢靠和值得信任的体系。与此主题相关的一个大范畴是感知功用支撑，人类和主动化之间存在很大的感知差异。咱们一般能了解人类驾驭事端，而对主动驾驭事端感到困惑，所以，当咱们看到一场人类驾驭事端时，咱们会说，是的，我能了解这是怎样产生的。但当咱们看到主动驾驭事端时，咱们会说，好吧，这太荒唐了——我不知道那辆车怎样会犯这样的差错。

一般，人类驾驭员会堆集满足的经历，能够安全地处理其他驾驭员做出的不合理或意外呈现的状况，一般是经过减速、靠边或简略地坚持其行进速度和方向，以便人类、动物或其他车辆能够在自己周围举动。

英国利兹大学运用行为建模主席 Gustav Markkula 说：当时的主动驾驭算法对人类行为没有满足杂乱的隐含了解，以有效地处理交通中的交互。在路途中人类之间有那种隐含的了解，例如司机了解行人在进行什么，行人和司机进行交互以保证本身安全。

监管方面面对的应战

全主动驾驭轿车商业化的最大妨碍或许是品德和职责问题，例如假设主动驾驭轿车形成人员伤亡或财产损失，由哪一方承当差错。多年来，美国政府回绝监管特斯拉的 Autopilot 和通用轿车的 SuperCruise 等辅佐驾驭体系。

不过这种趋势正在改动，2021年6月，美国政府标明，一切轿车制作商有必要陈述触及驾驭员辅佐体系的撞车事端。此外，美国国家公路交通安全办理局(NHTSA)于2021年8月启动了一项查询，查询触及特斯拉Autopilot导致的紧迫车辆追尾事端。此外，2021年10月，美国政府录用杜克大学研讨主动驾驭体系的工程学教授Missy Cummings为NHTSA的高档安全参谋。Cummings一直对特斯拉和联邦政府对Autopilot等驾驭辅佐体系的处理持批评态度。

虽然Cummings的录用不太或许促进政府当即拟定相关规矩，但 NHTSA长达五年的攻略明确规定，假设主动驾驭体系显示出可预见的违背驾驭安全依据，该组织有权进行干涉，这种状况常常呈现在You-Tube视频中，视频中司机在驾驭座位上睡觉、玩游戏或从事其他会搬运司机留意力的活动，虽然特斯拉的说明书中有正告。

彻底自主的 L5 驾驭体系或许需求十年或更长时刻，至少在布置到私家用户和运营车辆方面。技能问题、监管问题和继续的芯片缺少都成为阻止彻底自主体系开展的妨碍。彻底主动驾驭或许会首要布置在商用车辆上，包含主动驾驭货车、叫车服务和班车。除了具有购买这些车辆所需的资金外，商业施行更有或许将操作约束在特定的已知路途上，以及为主动驾驭车辆树立和履行公司特定的安全操作参数。原文链接：https://cacm.acm.org/news/259392-still-waiting-for-self-driving-cars/fulltext

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