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美東時刻2016年5月7號正午，人類歷史上第一同無人駕馭的致死事端發(fā)作了。和以往Google無人車上被積雪壓垮的松樹枝擋住攝像頭視野，無人車由于“看不清”而致使的急停事端不一樣，這一次的事端真真切切發(fā)作于咱們?nèi)祟愸{馭員的實在駕馭旅途中。

一輛Tesla 2015 Model S的車主，前海豹突擊隊隊員，由于過于信任Autopilot體系，挑選在駕馭的時分觀看《哈利波特》，加上特別環(huán)境致使兩個傳感器（核算機視覺與毫米波 雷達）一起失效，全速撞上了一輛左拐的白色拖車，從車底穿往后，又撞上了兩個護欄，終究重傷后身亡。

事發(fā)地點Google地圖如下：

事端發(fā)作前后兩邊駕馭路線如下：

筆者在參閱NHTSA（美國國家公路交通安全管理局）的答復，Tesla的官方博客以及Elon Musk的自己的發(fā)言后，企圖整理全部事端，并答復幾個要害的問題：

1、假如人類駕馭，這次事端是不是能夠防止 ?

答案是肯定的。事發(fā)地點地勢開闊，且當天氣候狀況良好，人類駕馭員有足夠的時刻對大貨車做出反響，并做出剎車或繞道等躲避動作。

2、為何來自Mobileye的核算機視覺傳感器失效了?

Tesla 用來做無人駕馭的首要的傳感器，來自于一家叫做Mobileye以色列公司的一款叫做EyeQ3的視覺傳感器。可是，基于以下幾個因素，該傳感器在那個特色的時刻和特定的地點失效了：

1）拖車過于無窮，且采用了純白色涂裝(見上圖)；

2）當天過于激烈的陽光反射，沒有紋路的白色的車體使得攝像頭無法獲取紋路，分辨出是一輛有要挾的車輛；

3）其時藍色的天空布景，加上大片的白色面積，致使EyeQ3以為呈如今前面的白色塊是一朵漂浮在空中的云朵……；

4）和通常的行車記錄儀運用的廣角攝像頭不一樣，EyeQ3選用一般攝像頭，所以車頭駕馭艙的信息未能被收集到，核算機能看到只要純白色的車身；

5）那輛白色的轎車下方未作任何的裝修。如下圖所示，假如像英國那樣，強行對一切的貨車、拖車下方給出柵門維護，或許EyeQ3會分辨出來。且Tesla會在前艙被撞后激活它的被動維護體系（如安全氣囊等）。

3、為何毫米波雷達失效了？

有人以為是由于毫米波雷達安裝過低，發(fā)射的毫米波從當時的貨車下方空隙出處穿越曩昔。他們低估了毫米波雷達設計者們的才智……事實上，依據(jù)Musk 自己的Tweet（見上圖）來看，狀況恰恰相反: 雷達準確的測算了出了前方有一個無窮的障礙物。 可是，由于貨車過大的反射面積以及過高的車身。從毫米波雷達的角度來看，它更像是一個懸掛在路途上方的交通指示牌。所以，毫米波雷達體系做出了決議計劃: 雖然轎車前方有一個無窮的障礙物，但那是懸掛在操控的指示牌，能夠安全經(jīng)過。

4 、為何兩個傳感器會一起失效？

明顯，特斯拉沒有做好傳感器交融的作業(yè)。視覺體系以為是一朵白云, 毫米波雷達以為是一個懸空的交通指示牌。兩個傳感器得出互相對立的定論，但特斯拉的算法以為，雖然二者有對立的成果，但二者成果都是能夠安全經(jīng)過的，所以 放心大膽的讓轎車持續(xù)全速前進，悲慘劇就此發(fā)作。采這種交融算法的本源在于傳感器無法確保高精度的辨認，使得更高層的交融算法不得不采取某種折衷戰(zhàn)略。

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5 、咱們該怎么防止相似的事端持續(xù)發(fā)作？

總結一下, 事端發(fā)作的幾點因素在于：

1） 激烈的陽光照在白色車體上，讓核算機視覺失去了獲取紋路的功用；

2）無窮的白色色塊與長焦攝像頭，以及藍色布景，讓核算機視覺以為呈如今前方是白色的云；

3） 過于無窮的反射面積，讓毫米波誤以為是廣告牌或交通指示牌；

4） Tesla未能完善的傳感器交融算法，讓兩個互相沖突的邏輯一起經(jīng)過；

5） 車主過于信任Autopilot 體系，致使拋棄了對車身操控；

走運的是，現(xiàn)有的技能條件下，此類事端完全能夠防止: 假如添加一個廣角攝像頭，收集到了車頭的信息；假如毫米波雷達丈量更準確，或許在前方安裝了多個雷達，做雷達網(wǎng)絡交融；假如特斯拉的傳感器交融技能思考的 更全面；假如安裝了冗余的激光雷達; 假如大貨車有法規(guī)規(guī)則，強行進行涂漆裝修。這起事端都能夠被防止。

一起，作為國內(nèi)毫米波雷達研發(fā)人員，咱們也現(xiàn)已得知:

1）事發(fā)前Mobileye開發(fā)的下一代的核算機視覺現(xiàn)已加上了廣角鏡頭，將更多的信息包括進來；

2）新一代的毫米波雷達體系將具有更高精度的辨認和反響時刻。

3）毫米波雷達本錢的迅速下降，也將使五個毫米波雷達（一個77G長距離雷達，加上4個短距離雷達）變成標配，而不是如今Tesla如今這么運用單個長途77G雷達。

咱們有理由信任，跟著技能的前進，相似的事端發(fā)作概率會被逐步下降。但在此之前，是一個人工智能和手動駕馭長時間磨合的進程，仍需求駕馭員全神貫注地參加轎車的駕馭。