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到底什么才是自動駕駛測試的衡量標(biāo)準(zhǔn)?

ml8z_IV_Technol ? 來源:YXQ ? 2019-06-10 14:27 ? 次閱讀
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Uber測試車引發(fā)的那場致命事故已經(jīng)過去一年多了,雖然 Elaine Herzberg的死讓自動駕駛行業(yè)泛起了一波接一波的漣漪,但在日新月異的科技世界,這起事故早已成了舊聞,被大多數(shù)人逐漸淡忘了。

不過,還是有人一直惦記著這起悲劇的,卡耐基梅隆大學(xué)教授兼 Edge Case Research聯(lián)合創(chuàng)始人 Phil Koopman就是其中之一。在他看來,Herzberg之死引領(lǐng)自己進(jìn)入了新的研究領(lǐng)域。現(xiàn)在,Koopman 開始懷疑,各家自動駕駛公司在測試車輛時是否用到了高效的安全測試平臺。

“我們真的從這次事故中學(xué)到了什么正確經(jīng)驗(yàn)嗎?”Koopman 發(fā)問道。

在 SAE 世界體驗(yàn)大會上,Koopman 聯(lián)合 Beth Osyk發(fā)表了一篇名為《自動駕駛汽車公共道路測試安全論證》的論文,深入探討了“影響自動駕駛汽車公路測試安全性的因素?!盞oopman 想通過這篇論文為業(yè)界提供新的養(yǎng)料,讓自己的思考作為自動駕駛路測項(xiàng)目穩(wěn)固的起跑線,防止悲劇再次發(fā)生。

“沒有卵用”的反思

雖然事故發(fā)生后有大量文章著墨于 Uber 測試車到底犯了什么錯,但通過研究 Koopman卻指出,其中的一些反思對于提升自動駕駛汽車路測安全根本無濟(jì)于事。

比如:

1. 認(rèn)為延遲自動駕駛汽車的部署是不負(fù)責(zé)任的行為,這波人堅(jiān)信即使上路的是半吊子自動駕駛汽車,拯救的生命也比殺掉得多。

2. 決定這次事故中到底哪個人的錯誤更多(是被撞身亡的 Herzberg?還是 Uber 的安全駕駛員?)

3. 找到自動駕駛出問題的原因。

說起第三點(diǎn),Koopman 更是直接表示:“誰不知道現(xiàn)在的自動駕駛汽車不成熟?。恳晃覀冞€測試干嘛!自動駕駛汽車出問題肯定是常事?!?/p>

搭建安全案例

“一直以來,計(jì)算機(jī)模擬、封閉道路測試和路測比率到底該如何分配是困擾整個自動駕駛行業(yè)的大問題。不過可以肯定的是,路測必不可少?!?strong>因此,Koopman 主張自動駕駛行業(yè)應(yīng)該將精力集中在“如何把測試車威脅其它道路參與者的風(fēng)險降到最低上”。

在論文中,他強(qiáng)調(diào)自動駕駛測試的操作員應(yīng)該搭建一個安全案例,這個案例“必須結(jié)構(gòu)清楚且有證據(jù)來論證”。

在 Koopman 看來,這樣的安全案例必須包括以下幾點(diǎn):

1. 及時的操作員響應(yīng);

2. 適當(dāng)?shù)牟僮鲉T減壓;

3. 合適的自動駕駛故障剖析。

Koopman 認(rèn)為,自動駕駛公司采集路測車輛性能表現(xiàn)數(shù)據(jù)相當(dāng)關(guān)鍵,因?yàn)槿祟惐3志窀叨燃幸簿?15-30 分鐘,而且掌管監(jiān)督大權(quán)后,人很容易感覺無聊并開小差。

需要注意的是,在這里采集數(shù)據(jù)并不困難,困難的是確定哪些才是正確數(shù)據(jù)。

被神化的“接管”概念

熟悉自動駕駛的你肯定聽過“接管”這個概念,它的誕生與加州政府的自動駕駛測試法規(guī)分不開。加州車管所(DMV)規(guī)定,凡是在它們地盤測試自動駕駛汽車的公司,都需要定期披露自己的測試?yán)锍?,以及安全駕駛員在危險情況下接管車輛控制權(quán)的頻率。

在 DMV 的詞典里,所謂的“接管”指的是“當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)故障或車輛運(yùn)行安全受到威脅時,安全駕駛員手動結(jié)束自動駕駛模式并接管車輛控制權(quán)”。

由于有官方站臺,因此“接管”這個概念成了大家判斷自動駕駛技術(shù)成熟與否的衡量標(biāo)準(zhǔn)。

是不是覺得挺科學(xué)的?Koopman 卻認(rèn)為這個概念被神化了。他指出,“接管率是一種錯誤的衡量標(biāo)準(zhǔn)”,因?yàn)樗鼤跐撘庾R里鼓勵操作員減少介入的次數(shù),而這對測試安全有百害而無一利。

當(dāng)下的現(xiàn)實(shí)是,由于自動駕駛行業(yè)起步較晚,因此測試車生成的數(shù)據(jù)還相對較少。Koopman 在論文中表示:“現(xiàn)在的自動駕駛測試衡量標(biāo)準(zhǔn)主要看某家公司的后勤實(shí)力,比如部署測試車的數(shù)量以及累積測試?yán)锍蹋瑢@些數(shù)據(jù)進(jìn)行量化后得到的就是接管報告。不過,接管報告并不能提升各家廠商的技術(shù),它反而成了排名專用數(shù)據(jù)。顯然,這樣的概念無法夯實(shí)自動駕駛測試的安全基礎(chǔ)?!?/p>

Koopman 甚至認(rèn)為,“在早期測試中,接管頻率越高反而越好,因?yàn)檫@樣你才能識別出自家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)缺陷?!?/strong>在他看來,每次的接管都能反映出機(jī)器的錯誤或人類的失察,無論接管的原因是大危機(jī)還是小 Bug。

換句話來說,你得事無巨細(xì)的掌握每一個故障的細(xì)節(jié)?!白R別并修復(fù)所有引發(fā)安全問題的根本原因相當(dāng)關(guān)鍵,只解決表面癥狀根本不起作用?!盞oopman 在論文中寫道。

人的因素

最后,我們還得認(rèn)真考慮人的因素。

Koopman 認(rèn)為,這點(diǎn)可以繼續(xù)拿上面的“接管”概念舉例。假設(shè)一輛自動駕駛測試車行駛在路況一致的熟悉路線,為了降低接管率,安全駕駛員會不斷學(xué)習(xí)車輛的“習(xí)性”,不到迫不得已就不去碰方向盤,而這樣的操作方法必然會有風(fēng)險。Koopman 指出,“安全駕駛員恐怕難以在大腦中建立正確的模型,預(yù)測自動駕駛系統(tǒng)的下一步動作?!?/strong>

畢竟我們是人類,無法診斷出系統(tǒng)還沒發(fā)生的潛在故障,而這次沒惹出大禍的小 Bug,下次可能就會帶來大麻煩。

簡言之,人類無法完美執(zhí)行監(jiān)督自動駕駛系統(tǒng)這個工作。

可以肯定的是,即使是經(jīng)過特訓(xùn)且每天被灌輸要提高警惕的安全駕駛員也不可能 100% 完全投入。因此,各家公司要做的就是盡量減少人為因素造成的安全風(fēng)險并完成可靠的安全論證。

回看 Uber 那場事故,你就會發(fā)現(xiàn),公眾拋出的問題不應(yīng)該是什么時候 L4 自動駕駛能真正落地,而是這些自動駕駛公司到底有沒有自己的路測安全案例。

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