據(jù)報道，美國當(dāng)?shù)貢r間3月19日凌晨，Uber一輛自動駕駛汽車在亞利桑那州坦佩市（Tempe）撞死了一名橫穿馬路的婦女。這也是全球首例自動駕駛汽車在公共道路上發(fā)生的第一起致人死亡的事故。因此，這也引發(fā)了全球?qū)τ谶@起自動駕駛汽車事故的廣泛關(guān)注，一時間不少人紛紛質(zhì)疑自動駕駛汽車的安全性。

目前，Uber已經(jīng)在其所有正在進(jìn)行路測的城市，包括匹茲堡、多倫多、舊金山和鳳凰城停止了所有的自動駕駛路測。同時，Uber發(fā)表聲明稱，他們將最大程度彌補(bǔ)受害者家屬，并充分配合地方當(dāng)局的調(diào)查。

事故責(zé)任不在于Uber？

就在外界紛紛指責(zé)Uber和自動駕駛技術(shù)之時，利桑那州坦佩警察局局長卻表示，根據(jù)事故的初步調(diào)查顯示，在此次交通事故中，Uber可能不存在過錯。

從Uber自動駕駛汽車配備的攝像頭拍攝的視頻看，事故發(fā)生時，該婦女橫穿馬路的方式，無論當(dāng)時Uber的自動駕駛汽車是在有人駕駛還是自動駕駛模式下，都很難避免該起事故的發(fā)生。

Uber的自動駕駛測試車前排座位上的司機(jī)也表示，因?yàn)槭芎θ说耐蝗怀霈F(xiàn)在他們面前的，根本反應(yīng)不過來。他所收到的第一個交通事故警報，就是二者相撞的聲音。

同時，美國國家運(yùn)輸安全委員會前主席馬克·羅森克也稱，公眾不應(yīng)對Uber自動駕駛汽車致死事故反應(yīng)過度。他提醒稱，美國平均每年發(fā)生逾600萬起交通事故，造成6000名行人和近40000人死亡?！暗@起事故仍將是一個阻礙，我們必須設(shè)法應(yīng)對來重獲公眾對自動駕駛汽車的信任，”他說道。

但值得強(qiáng)調(diào)的是，此次事故發(fā)生地區(qū)限速為每小時35英里（約56公里），但Uber汽車當(dāng)時速度為每小時38英里（約61公里）。顯然，超速可能也是造成這起事故發(fā)生的原因之一。

揭秘Uber自動駕駛系統(tǒng)

事實(shí)上，意外進(jìn)入行駛路徑的人或物幾乎是自動駕駛汽車工程師首先考慮的突發(fā)事件。這種情況有很多，例如前方突然停下來的汽車、一只鹿、過路的行人。工程師在設(shè)計自動駕駛系統(tǒng)時會盡早發(fā)現(xiàn)他們，確認(rèn)并采取適當(dāng)措施，可能會減速、停車、迂回等。

一般來說自動駕駛汽車都會配備多套安全系統(tǒng)，就算一個系統(tǒng)失效，另一個系統(tǒng)也應(yīng)該能夠發(fā)揮作用。除非所有系統(tǒng)都出現(xiàn)故障外，一般很難會發(fā)生這樣的致死事故（當(dāng)然，除了那些無法預(yù)測的一些突發(fā)情況，比如正常在人行道上行走的行人突然沖入到自動駕駛汽車前，無論是人類司機(jī)駕駛的汽車還是自動駕駛汽車都根本沒有足夠的時間采取措施，從而避免事故發(fā)生）。

Uber自動駕駛汽車配備了一整套傳感器

Uber自動駕駛汽車配備了多個不同的成像系統(tǒng)，它們既可以執(zhí)行普通任務(wù)（監(jiān)控附近汽車、標(biāo)記和車道線），也可以執(zhí)行特殊任務(wù)，例如上述讓汽車減速等措施。在這起事故中，能夠拯救受害者的圖像系統(tǒng)應(yīng)該不少于四個。

頂部激光雷達(dá)

這個位于汽車頂部的桶狀物體就是激光雷達(dá)系統(tǒng)，它能夠以每秒多次的速度生成汽車周圍的3D成像。激光雷達(dá)使用了紅外激光脈沖，遇到物體后會反彈，返回到傳感器，從而在白天或晚上相當(dāng)細(xì)致地偵測靜止和移動的物體。

大雪和濃霧會讓激光雷達(dá)的激光器變得模糊，準(zhǔn)確性會隨著距離的變長而降低，但是在幾英尺到幾百英尺內(nèi)，頂部激光雷達(dá)依舊是非常重要的成像工具，幾乎存在于每輛自動駕駛汽車上。

激光雷達(dá)生成的影像

如果頂部激光雷達(dá)單元運(yùn)行正常，在沒有被完全遮擋的情況下，它應(yīng)該能夠分辨出受害者。同時，汽車距離行人還有100多英尺遠(yuǎn)（30多米），可以把行人成像傳送給“大腦”進(jìn)行核對。

前端雷達(dá)

和激光雷達(dá)一樣，雷達(dá)發(fā)出信號，等待它彈回，但使用的是無線電波，而不是激光。這使得雷達(dá)具有更強(qiáng)的抗干擾能力，因?yàn)闊o線電可以穿透雪和霧，但是也會降低分辨率，改變其距離像。

特斯拉自動駕駛系統(tǒng)Autopilot主要依賴?yán)走_(dá)

根據(jù)Uber部署的雷達(dá)數(shù)量不同，它所提供的距離像可能存在巨大差異。Uber很可能在汽車前后部署了多個雷達(dá)，以實(shí)現(xiàn)360度無死角覆蓋。如果Uber是為了給激光雷達(dá)提供補(bǔ)充，那么雷達(dá)與激光雷達(dá)的成像可能會存在大幅重疊，但是更多雷達(dá)可以用于偵測其他車輛和更大型障礙物。

短焦和長焦光學(xué)相機(jī)

激光雷達(dá)和雷達(dá)易于確定物體的形狀，但并不擅長讀取標(biāo)記，理解物體顏色等。這個任務(wù)就交給了可見光相機(jī)，它內(nèi)置了精密的計算機(jī)視覺算法，能夠?qū)Τ上襁M(jìn)行實(shí)時分析。

Uber自動駕駛汽車上的這些相機(jī)密切關(guān)注標(biāo)志著汽車剎車（突然亮紅燈）、交通燈以及穿越十字路口行人的指示器標(biāo)記。汽車前端尤其會使用多角度、多種類型的相機(jī)，這樣才能獲取汽車前進(jìn)道路的完整圖像。

偵測行人是工程師們試圖解決的最常見問題之一，這種算法已經(jīng)非常成熟。這一過程通常被稱作“分割”圖像，一般還會涉及標(biāo)記、樹木、人行動等。

光學(xué)相機(jī)拍攝的圖像

對于相機(jī)來說，夜間工作很困難，這是一個顯而易見的問題。不過，這個問題交給前兩個系統(tǒng)來解決，激光雷達(dá)和雷達(dá)能夠在夜間工作。即便是在伸手不見五指的環(huán)境下，穿著全黑衣服的人也能夠被激光雷達(dá)和雷達(dá)識別。隨后，這些雷達(dá)就會向汽車發(fā)出警告，應(yīng)該減速或者通過汽車大燈確認(rèn)行人。這可能就是自動駕駛汽車通常沒有夜間視覺系統(tǒng)的原因。

安全司機(jī)

人類很擅長發(fā)現(xiàn)障礙物，即便是人眼沒有激光器。人類的反應(yīng)時間不是最好的，但是汽車不會作出反應(yīng)或者作出錯誤反應(yīng)，經(jīng)過訓(xùn)練的安全司機(jī)會作出正確反應(yīng)。

值得指出的是，自動駕駛汽車中還有一個中央計算單元，它能夠收集各個傳感器提供的信息，然后生成一個更加完整的汽車周圍環(huán)境成像。

而處于路測當(dāng)中的自動駕駛汽車一般都會配備安全司機(jī)。

小結(jié)：

雖然目前這起事故仍處于調(diào)查當(dāng)中，但不論最終結(jié)果如何，都將會對自動駕駛測試的未來以及自動駕駛汽車道路上的使用產(chǎn)生巨大的影響。或許，因?yàn)榇舜问鹿?，全球各地?a href="http://www.1cnz.cn/v/tag/472/" target="_blank">無人駕駛路測監(jiān)管將進(jìn)一步加強(qiáng)力度。