一辆轿车正在高速行驶,面对突然冲出的行人,司机已没有时间作出反应,机器便主动采取了紧急措施,在马上要发生事故的时刻自动停下。
这是人们对于自动辅助驾驶的理想化场景,汽车识别到行人或其他障碍物,会主动选择避让,或者采取制动以保证安全。甚至,机器能比人类做出更快的反应和更正确的决定。同时,它也满足了我们对于汽车智能化的理解。
如今,越来越多搭载L2级别辅助驾驶系统的车辆行驶在路上,诸如自适应巡航、车道居中保持和自动刹车辅助等功能都成为了系统的标配,但是,对于它们的安全性,我们依然很难拍着胸脯打下保票。
L2辅助驾驶「全军覆没」
可以说,L2辅助驾驶系统一定程度上点燃了人们对于智能汽车的热情。
尽管车企们把L2级别辅助驾驶系统的重点放在了「辅助」,但是仍有车主把辅助驾驶当做高科技玩具。行驶过程中双手离开方向盘、用一瓶水或一颗橙子逃过传感器的「监视」,甚至在车上睡觉,把驾驶权全部交给机器。
用一颗橙子就能躲过辅助驾驶的警告| The Drive
各种因不正确操作辅助驾驶而导致事故的发生,其原因都是不负责任的驾驶表现。于司机、于车辆,于行人而言,都是巨大的安全隐患。
拿辅助驾驶系统标配的功能:自动刹车辅助系统(AEB)举例,车身周围配备了许多传感器和摄像头,但是面对行人,机器不一定能做出准确的判断。
近日,美国汽车协会(AAA)针对自动紧急制动和行人检测警告两个功能进行了一系列测试。结果显示,这些号称可以检测到行人并自动刹车的系统,还远未达标。
美国汽车协会选择了四辆2019年的中型轿车:雪佛兰迈锐宝、本田雅阁、特斯拉Model 3和丰田凯美瑞。场地为封闭式道路,使用假人当做目标路人。
四款车在测试自动紧急制动系统|美国汽车协会
在行人横穿马路的测试结果表现是最好的。白天状况下,以20英里(约32公里)/小时速度行驶的车辆遇到以5km/h速度穿越马路的行人,丰田凯美瑞在5次测试中均在行人面前停了下来,平均每次碰撞发生前1.2秒发现行人。
丰田凯美瑞在5次测试中都避免了碰撞|美国汽车协会
其他三辆车表现就没有那么好了。本田雅阁平均碰撞发生前0.71秒发现行人,3次避免撞到了行人,1次及时进行了减速。雪佛兰迈锐宝与Model 3在5次测试当中,虽然发出了提醒,也采取了减速措施,但都不可避免地都撞到了行人。
本田雅阁在测试中撞击行人|美国汽车协会
AAA称,上述情况下,系统有40%的几率可以避免碰撞。如果把速度提高10英里,即30英里(约48公里)/小时,情况更差。仅本田雅阁在该速度范围内两次避免了碰撞,其余车辆在测试中无一避免,全部将行人「撞飞」。
特斯拉Model 3撞击儿童行人|美国汽车协会
更可怕的是,如果把行人换成儿童,结果只会变得更糟。汽车协会同样做了儿童突然冲出的测试,四款车在32km/h的速度下行驶,有89%的几率会发生车祸。当两名行人站在路边,后方车辆以32km/h速度靠近时,发生撞车的几率也高达80%。车辆右转后遇到行人穿过马路时,所有车辆均发生事故。
本田雅阁撞击路边行人|美国汽车协会
上述的都发生在白天状况下,在夜晚,更惨不忍睹。美国汽车协会宣称,AEB功能在夜晚「完全无效」。
辅助驾驶的「角色局限」
为什么L2级别辅助驾驶系统的标配功能,表现和人们想象的完全不符合?
L2级别辅助驾驶毕竟不是自动驾驶,事实上,车企们都会在车辆用户手册里表明这不是「自动驾驶」,它依然需要人为监管。
首先在技术方面,辅助驾驶的「能力」依然不能主动「担当责任」。其原因在于多方面,目前几乎所有量产车都采用了摄像头视觉方案,依靠算法来检测前方的各类障碍物,随着数据的叠加,算法对障碍物的判断也越发精准。
特斯拉L2级别辅助驾驶系统传感器探测范围示意| Medium
但是,摄像头能接收的画面范围有限,如果从侧方出现行人快速从车前经过,依靠摄像头采集到的画面,很可能无法作出即时反应,上述测试中右转遇到行人就是典型场景之一。这时就需要另一个工具:毫米波雷达来配合摄像头共同构成检测道路的任务。
不过,毫米波雷达的缺点显而易见,由于对行人的反射强度极小,所以它基本不会识别到周围的行人,或者说识别行人需要比较长的时间。
毫米波雷达对行人检测并不友好|网络
其次,为了尽可能消除硬件的局限性,保障车辆安全,车企们在设计研发时会将各个传感器的数据做融合,通过系统做出综合的判断。
但在这里,因为辅助驾驶的「角色」是「不需要承担责任」,这种「锦上添花」的任务就为车企带来了另一个问题「如何不添乱」。于是在算法上,车企们的调校就变得「极为谨慎」。
自动驾驶解决方案企业MINIEYE L2研发负责人俞吉在接受极客公园(ID:geekpark)采访时表示,在控制策略方面,系统会提高阈值。「有可能其中一种传感器探测到了,但是为了控制误检/误刹(高速上突然减速或者刹车很容易引发侧翻、追尾等事故),系统会主动把不是特别确定的检测结果过滤掉,宁漏不误。」
俞吉称,在美国汽车协会的测试中,低速驾驶条件下车辆表现明显比高速驾驶条件下要好,原因就是控制策略对车辆做了约束。车辆速度越高,越会谨慎地刹车/减速。「L2级别辅助驾驶系统还是以人来主导驾驶行为,所以量产车在其功能上还是偏保守一些。」
不可掉以轻心
沃尔沃XC60是最早搭载主动安全防护系统的车型之一,于2008年推出。至今11年时间,ADAS才逐渐兴起,面向公众的量产车越来越多。一些安全专家们称AEB功能为近年来最重要的安全技术之一,甚至可以比肩安全带。
这一结论并非空穴来风。根据美国汽车协会统计,美国每年平均有近6000名行人丧生,占所有交通事故死亡人数的16%,并且该数字自2010年以来一直增长。如果有辅助驾驶系统的加持,在发生事故前进行提醒,可能会避免一起车祸的发生。
然而,主动安全系统并不意味着司机可以放松警惕。
以特斯拉举例,其车辆的传感器套件包括8个摄像头、12个超声波雷达,和一个前向毫米波雷达。在测试当中,以ADAS著称的特斯拉Model 3并未占到任何便宜,其表现令人失望,可见面对行人的AEB功能尚未达到非常理想的状态。
特斯拉在右转时撞击行人|美国汽车协会
有些用户会曲解辅助驾驶系统的含义,或者使用一段时间并没有发生意外后,开始大胆尝试机器能做到的极限。不夸张地说,这些都是巨大的安全隐患。
相比之下,激光雷达在很大程度上能弥补AEB的缺点,不管在探测盲区和有效距离方面,或是恶劣天气情况下,激光雷达都可以正常工作,准确度和效率更高。但是高成本也导致了很少有量产车会选择激光雷达,特斯拉CEO马斯克更是抛出了「激光雷达注定被淘汰」这样的大胆言论。
激光雷达对于辅助驾驶来说可靠程度更高| Velodyne Lidar
据业内人士透露,目前1个摄像头 1个毫米波雷达的硬件成本在2000元左右,如果批量供货,成本还有下探空间;而加上激光雷达,成本要翻不止十倍。
但如果要说服车企在这个安全功能上加入更多硬件预算、投入更多的软件研发力量,这需要用户的大量需求来催化,可目前来看,更多的用户还在关心车辆的「基础安全」,消费者观念的转变需要时间,这是产业面临的尴尬问题。
在L4级别自动驾驶来临之前,保证辅助驾驶的安全性依然是不小的难点。一位业内人士向极客公园(ID:geekpark)透露,在2019年举办的无人驾驶大赛中,AEB系统也成为了众多参赛企业的弱点。
「自动驾驶主要是各方面数据的融合感知,方便后期的决策判断,」上述业内人士说到。「这一方面不是每一家都能做好的。」
说到底,辅助终归是辅助,L2级别的辅助驾驶系统依然需要一个敬业的驾驶员,来随时接管车辆。安全永远是人们考虑的第一要素,如果技术能够解决人类不安全的驾驶行为,那么我们就静待技术成熟的那一天,在此之前,不要对机器掉以轻心。
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