解密Uber自動駕駛：多重傳感器保護為何撞死人？

北京時間3月20日，優步自動駕駛汽車周一撞死一名行人。這是第一起由自動駕駛汽車引發的致命事故，關注度肯定會超過以往的自動駕駛汽車事故。然而，從表面上看，除了整個系統的故障外，很難理解為什么會發生這樣的致命事故，因為自動駕駛汽車是為了防止此類事故而設計的。意外進入駕駛路徑的人或物幾乎是自動駕駛汽車工程師最先考慮的緊急情況。這樣的情況有很多，比如突然停下來的汽車、鹿和路人。工程師在設計自動駕駛系統時會盡快找到他們，確認并采取適當措施，可能會減速、停車、繞行等。

優步自動駕駛汽車配備了一組傳感器。優步自動駕駛汽車配備了多種不同的成像系統，既可以執行普通任務（監控附近的汽車、標志和車道線），也可以執行特殊任務，例如上述減速措施。在這次事故中，應該有不少于四個圖像系統可以拯救受害者。頂部激光雷達是一個位于汽車頂部的桶形物體，是一個激光雷達系統，可以每秒多次生成汽車周圍的3D圖像。激光雷達使用紅外激光脈沖，在遇到物體后會反彈到傳感器上，以便在白天或晚上對靜止和移動的物體進行相當詳細的檢測。大雪和大霧會使激光雷達的激光變得模糊，并且精度會隨著距離的增加而降低。然而，在幾英尺到幾百英尺的范圍內，頂級激光雷達仍然是一種非常重要的成像工具，幾乎存在于每一輛自動駕駛汽車中。

如果頂部激光雷達單元正常運行，并且沒有完全遮擋，激光雷達生成的圖像應該能夠區分受害者。同時，汽車距離行人100多英尺（30多米），行人圖像可以傳輸到“大腦”進行驗證。前端雷達和激光雷達一樣，發出信號并等待信號反彈，但它使用無線電波而不是激光。這使得雷達具有更強的抗干擾能力，因為無線電可以穿透雪和霧，但也會降低分辨率并改變其距離輪廓。

特斯拉的自動駕駛系統主要依靠雷達。根據優步部署的雷達數量，它提供的距離分布可能會有很大不同。優步很可能會在汽車前后部署多個雷達，以實現360度無死角覆蓋。如果優步要補充激光雷達，雷達和激光雷達的成像可能會有很大的重疊，但可以使用更多的雷達來探測其他車輛和更大的障礙物。短焦和長焦光學相機激光雷達和雷達很容易確定物體的形狀，但它們不善于讀取標記和理解物體的顏色。這項任務交給了可見光相機，該相機內置了復雜的計算機視覺算法，可以實時分析成像。優步自動駕駛汽車上的這些攝像頭會密切關注剎車（突然紅燈）、紅綠燈和穿過十字路口的行人的指示標志。特別是，汽車前端將使用多角度、多類型的攝像頭，從而獲得汽車前方道路的完整圖像。檢測行人是工程師們試圖解決的最常見的問題之一，這種算法已經非常成熟。這個過程通常被稱為圖像的“分割”，通常涉及標記、樹、人的動作等。

光學相機拍攝的圖像很難在夜間工作，這是一個明顯的問題。然而，這個問題通過前兩個系統解決了，激光雷達和雷達可以在夜間工作。即使在不透明的環境中，穿著全黑衣服的人也可以被激光雷達和雷達識別。然后，這些雷達會警告汽車應該減速，或者通過汽車前燈確認行人。這可能就是自動駕駛汽車通常沒有夜視系統的原因。安全駕駛人人類非常善于發現障礙物，即使人眼沒有激光。人類的反應時間不是最好的，但汽車不會做出反應或錯誤的反應，經過培訓的安全部門會做出正確的……

響應。值得指出的是，自動駕駛汽車中還有一個中央計算單元，可以收集各種傳感器提供的信息，然后生成更完整的汽車周圍環境圖像。目前尚不清楚這起悲劇發生時的具體情況，但優步的自動駕駛汽車必須配備能夠檢測行人的技術，從而使汽車能夠做出正確反應。此外，即使一個系統出現故障，另一個系統也應該能夠正常工作。隨著優步、當地執法機構和聯邦機構對事故的調查，更多細節將被披露。北京時間3月20日，優步自動駕駛汽車周一撞死一名行人。這是第一起由自動駕駛汽車引發的致命事故，關注度肯定會超過以往的自動駕駛汽車事故。然而，從表面上看，除了整個系統的故障外，很難理解為什么會發生這樣的致命事故，因為自動駕駛汽車是為了防止此類事故而設計的。意外進入駕駛路徑的人或物幾乎是自動駕駛汽車工程師最先考慮的緊急情況。這樣的情況有很多，比如突然停下來的汽車、鹿和路人。工程師在設計自動駕駛系統時會盡快找到他們，確認并采取適當措施，可能會減速、停車、繞行等。

優步自動駕駛汽車配備了一組傳感器。優步自動駕駛汽車配備了多種不同的成像系統，既可以執行普通任務（監控附近的汽車、標志和車道線），也可以執行特殊任務，例如上述減速措施。在這次事故中，應該有不少于四個圖像系統可以拯救受害者。頂部激光雷達是一個位于汽車頂部的桶形物體，是一個激光雷達系統，可以每秒多次生成汽車周圍的3D圖像。激光雷達使用紅外激光脈沖，在遇到物體后會反彈到傳感器上，以便在白天或晚上對靜止和移動的物體進行相當詳細的檢測。大雪和大霧會使激光雷達的激光變得模糊，并且精度會隨著距離的增加而降低。然而，在幾英尺到幾百英尺的范圍內，頂級激光雷達仍然是一種非常重要的成像工具，幾乎存在于每一輛自動駕駛汽車中。

如果頂部激光雷達單元正常運行，并且沒有完全遮擋，激光雷達生成的圖像應該能夠區分受害者。同時，汽車距離行人100多英尺（30多米），行人圖像可以傳輸到“大腦”進行驗證。前端雷達和激光雷達一樣，發出信號并等待信號反彈，但它使用無線電波而不是激光。這使得雷達具有更強的抗干擾能力，因為無線電可以穿透雪和霧，但也會降低分辨率并改變其距離輪廓。

特斯拉的自動駕駛系統主要依靠雷達。根據優步部署的雷達數量，它提供的距離分布可能會有很大不同。優步很可能會在汽車前后部署多個雷達，以實現360度無死角覆蓋。如果優步要補充激光雷達，雷達和激光雷達的成像可能會有很大的重疊，但可以使用更多的雷達來探測其他車輛和更大的障礙物。短焦和長焦光學相機激光雷達和雷達很容易確定物體的形狀，但它們不善于讀取標記和理解物體的顏色。這項任務交給了可見光相機，該相機內置了復雜的計算機視覺算法，可以實時分析成像。優步自動駕駛汽車上的這些攝像頭會密切關注剎車（突然紅燈）、紅綠燈和穿過十字路口的行人的指示標志。特別是，汽車前端將使用多角度、多類型的攝像頭，從而獲得汽車前方道路的完整圖像。檢測行人是工程師們試圖解決的最常見的問題之一，這種算法已經非常成熟。這個過程通常被稱為圖像的“分割”，通常涉及標記、樹、人的動作等。

光學相機拍攝的圖像是……這是一個明顯的問題……

辦公室要求攝像機在晚上工作。然而，這個問題通過前兩個系統解決了，激光雷達和雷達可以在夜間工作。即使在不透明的環境中，穿著全黑衣服的人也可以被激光雷達和雷達識別。然后，這些雷達會警告汽車應該減速，或者通過汽車前燈確認行人。這可能就是自動駕駛汽車通常沒有夜視系統的原因。安全駕駛人人類非常善于發現障礙物，即使人眼沒有激光。人類的反應時間不是最好的，但汽車不會做出反應或錯誤的反應，經過培訓的安全部門會做出正確的反應。值得指出的是，自動駕駛汽車中還有一個中央計算單元，可以收集各種傳感器提供的信息，然后生成更完整的汽車周圍環境圖像。目前尚不清楚這起悲劇發生時的具體情況，但優步的自動駕駛汽車必須配備能夠檢測行人的技術，從而使汽車能夠做出正確反應。此外，即使一個系統出現故障，另一個系統也應該能夠正常工作。隨著優步、當地執法機構和聯邦機構對事故的調查，更多細節將被披露。

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