詳解為何自動駕駛汽車Uber一時間被推上了風口浪尖
當地時間19日凌晨，Uber一輛自動駕駛汽車在亞利桑那州撞死了一名橫穿馬路的婦女。因是第一起自動駕駛汽車在公共道路上發生的致人身死事故，Uber一時間被推上了風口浪尖。
然而，僅幾個小時之後，負責調查此次事故的利桑那州坦佩警察局局長卻表示，根據事故的初步調查顯示，在此次交通事故中，Uber可能不存在過錯。
劇情的反轉，讓人有些摸不著頭腦。
從事故現場視頻和Uber事故汽車的配置看，雷達和攝像頭「失職」或是原罪
為了還原事故真相，利桑那州坦佩警察局公開了一段由事故汽車拍攝的視頻。從事故現場視頻看，Uber的自動駕駛事故汽車(沃爾沃XC90)當時正超速行駛在一段光線環境極差，甚至可以說完全黑暗的道路上，僅有的光線來自於汽車前燈。而受害者就是這樣的環境下「突然」出現在了汽車前方，加之汽車行駛速度極快，瞬間就被撞倒。顯然，無論是車上的測試人員還是自動駕駛汽車，都沒能及時反應過來。
然而，人沒反應過來，自動駕駛汽車就應該反應不過來嗎?自動駕駛汽車的出現，難道就僅在解放司機雙手，「駕駛技術」也只與人類司機持平就可以了嗎?
答案顯然是否定的。
那麼，到底是什麼讓Uber的這輛自動駕駛汽車「失職」的?解答這一問題之前，我們有必要了解一下，這輛事故車到底是如何做到自動駕駛的。
根據事故現場圖片看，Uber的這輛事故自動駕駛汽車正是由其ATG(Uber先進技術部門)研發的。依據Uber此前公開的相關信息，該汽車應是配備了一整套的感測器系統：
頂部激光雷達，能夠以每秒多次的速度生成汽車周圍的3D成像;
前端無線電波雷達，位於汽車前後，可實現360度無死角的探測;
短焦和長焦光學相機，對成像進行實時分析。
很顯然，Uber是希望能夠通過這一套感測器系統做到實時、全範圍探測的，但事故還是發生了。
這種情況下，造成事故最大的可能就是各感測器自身性能不足以及搭配方案不合理。甚至可以說，正是因為頂部、前端雷達與攝像頭圖像處理協作不善，才導致了這場事故的發生。
自動駕駛汽車想要安全上路，需要先了解各感測器特性及不足
對於Uber此次事故，美國國家運輸安全委員會前主席馬克·羅森克表示，這起事故或成自動駕駛技術未來發展的一個阻礙，必須設法解決其中的問題，才能重獲公眾對自動駕駛汽車的信任。顯然，雷達和攝像頭就是這些問題的重中之重。
· 雷達
雷達方面，當前已在自動駕駛領域廣泛應用的有三種：激光雷達、超聲波雷達和毫米波雷達。
激光雷達
激光雷達，也稱Lidar，就是激光(Laser)與雷達(Radar)的集合，通常有16線、32線和64線，線束越多，性能越強。
激光雷達，工作在紅外和可見光波段，其探測精度很高，探測範圍也很廣，能夠再短時間內區分障礙物除此之外，還可在光線條件差的環境中正常運行。
但其易被環境中「雜物」干擾，所以在雨雪等極短天氣中性能較差，無法提供全天候服務。此類雷達成本極高，因此，一輛汽車上通常只配備一個，且位於頂部。
超聲波雷達
超聲波雷達，通過發射近距離超聲波及收集、分析反射數據的方式進行探測。此類雷達能量消耗較緩慢，穿透性強，在短距離測量中，具有非常大的優勢。此外，因其測距的方法簡單，所以該類雷達成本很低。
除去自動駕駛，超聲波雷達在汽車領域早有廣泛應用，如警示周邊3米以內的障礙物，幫助駕駛員停車等。
毫米波雷達
毫米波雷達，是工作在毫米波波段探測的雷達，可穿透霧、煙、灰塵，具有全天候(大雨天除外)、全天時的特點，對金屬異常敏感。而由於毫米波短波長對應的光學區尺寸較小，其更適用於30km以下的近距離探測，但也只能做到識別出前方有一團東西，不知道具體是什麼。
因為成本低，且技術相對成熟，毫米波雷達是當前自動駕駛感測器中應用最普遍的。
· 攝像頭
相較於雷達，攝像頭較為簡單，其主要功能就是藉由鏡頭採集圖像，再通過攝像頭內的感光組件電路及控制組件對圖像進行處理並轉化為電腦能處理的數字信號，從而實現感知車輛周邊的路況情況，實現前向碰撞預警，車道偏移報警和行人檢測等功能。
當前，車載攝像頭有單目攝像頭、後視攝像頭、立體攝像頭和環視攝像頭四大類。其中，市場上主要以單目攝像頭為主。
縱觀各大自動駕駛汽車，大多選擇的是混合搭配上述設備的方案，以形成一套完整的感測探測系統。如撞人致死的Uber自動駕駛汽車，其頂部就配備了一個Uber自家的激光雷達，前後也配備了多個無線電波雷達以及短程和長程光學相機。
雖然尚不知曉Uber自研激光雷達和使用的其他感測器真實性能如何，但可以肯定的是，除去出感測器自身性能有限之外，Uber自動駕駛汽車在這種搭配方案之下，依就發生了事故，該方案就一定沒能做到360度無死角探測，才不足以保證汽車在光線環境較差、極端天氣等情況下正常行駛的。
從此事故可看出，無人駕駛依然存在一定的隱患。
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