自動駕駛的棘手難題：how safe is safe enough

即使是一點小氣候變化，都會給自動駕駛系統帶來很大的問題。儘管在過去幾年時間裡，許多自動駕駛初創公司都在用自己的路測表明自己都能夠很好的處理這些問題。

近日，密歇根州立大學的最新研究表明，毛毛雨和小雨都會混淆自動系統用來檢測行人、自行車手和其他道路使用者的演算法。

這些發現再次明確了這樣的前提，即除非這些演算法能夠更好地處理各種天氣條件，否則自動駕駛汽車可能僅限於陽光合適的天氣，或者當天氣條件低於系統臨界標準時，有人接管車輛。

這項研究的重點是測試計算機視覺系統的能力，因為攝像頭通常是汽車製造商和技術公司用來對行人和其他道路使用者進行分類的主要感測器。

但問題不在於相機，這次研究的參與者強調，而是從相機中提取信息的演算法。

「一旦有幾滴雨，演算法就會感到困惑，」他說，這就像眼藥水滴在眼睛裡，人的生理反應就是希望馬上就能看到外面世界。」

研究人員評估了各種參數，包括雨滴的大小、每平方英寸的雨滴數量以及風速的影響。從晴朗的天氣到暴風雨的尺度，他們發現，當降雨強度是最壞情況的10%時，演算法無法檢測到多達20%的物體。當降雨強度增加到30%時，多達40%的物體不再能被探測到。

來自雷達和激光雷達的信息可以緩解一些問題，但是最終的感測器融合數據仍然需要視覺去分辨和識別物體的類型。

在密歇根州立大學，研究人員在蘭辛大學東校區周圍的紅綠燈上安裝了攝像頭，使他們能夠收集有關行人、自行車和車輛運動的數據，並更好地預測他們的運動，這對於自動駕駛系統來說至關重要。

而早在2015年7月，密歇根州立大學在位於密歇根州安娜堡市的該大學校區內就修建了自動駕駛汽車測試場「交通轉換中心」（簡稱Mcity）。

該測試場位於平坦地帶，全長6.5km，其中有再現高速公路的直線路段、再現十字路口等的市區道路，周邊還有土路。同時，密歇根大學過去一直與美國交通運輸部及密歇根州運輸局合作，由市民參與，使用約3000輛汽車在普通公路和高速公路上進行路車間和車車間通信的驗證試驗。

這項測試還產生了另一個與天氣有關的發現。根據氣候的變化，自動駕駛系統用來確定其位置的高解析度地圖可能需要季節性更新。

比如，秋天當樹葉從樹上落下時，研究人員意識到他們的地圖已經過時了。而到了夏天，你可以想像在靠近道路的樹木或灌木上長滿了樹葉，它們是地圖的重要組成部分，所以夏天和冬天是完全不同的。

寒冷天氣也會給自動駕駛車輛的感測器造成問題。去年冬天，研究人員發現10華氏度的溫度以及更低的溫度增加了感測器的「數據噪音」，或者說增加了激光雷達感測器的低質量或者不相關的返回量。

而激光雷達製造商告訴研究人員，他們不能保證感測器能在極端寒冷的環境下工作，他們正在努力擴大感測器的溫度範圍。

不管是寒冷的天氣、樹葉還是小雨，研究人員表示，這些缺點都突出了這樣一個事實：在可預見的未來，天氣會削弱自動駕駛技術的能力。

同時，如果一旦攝像頭失效，自動駕駛系統被迫依靠其他替代感測器和GPS及高精定位來確認本車的位置，這種狀況並未在公共道路上進行大量測試。

未來許多年，具有挑戰性的天氣條件將是一個問題。

Waymo在2017年向美國交通部提交的一份43頁的安全報告中這樣寫道：我們的車輛已經具備在惡劣天氣下駕駛的能力，如中雨，白天和夜間都能正常工作。

而在Waymo今年10月發布的自動駕駛車輛事故應急指南中明確提出：Waymo自動駕駛車輛的設計使其可在高速公路、公路、城市街道和鄉村道路等限速達65英里/小時的地方駕駛，也可在停車場、在小雨和霧中日夜不停地行駛。

但是Waymo明確提出，在大雨、下雪和冰冷的天氣等惡劣天氣、被水淹沒的道路、山區道路以及無路區該車的自動駕駛功能將受到限制。

顯然，Waymo仍在不斷努力克服這樣的天氣障礙。在今年穀歌I/O 2018開發者大會上，Waymo介紹了如何藉助機器學習技術來減少雪花帶來的「信號噪點」，讓自動駕駛汽車看穿積雪路面並安全行駛。

比如，上圖的上半部分，展示了自動駕駛汽車感測器掃描到的無數噪點，密密麻麻地圍成了一片紫雲。如果不能濾除所有噪點，自動駕駛汽車會誤認為自己被各種堅實的物體包圍，選擇蠕行、甚至乾脆停下來不走了。

而目前谷歌的機器學習技術能夠用演算法過濾掉噪點之後，信號收集畫面簡潔得如同正常天氣狀態。

此外，面對惡劣天氣環境，還必須要做到如何保持車外感測器清潔和不被遮擋。

現在，研究人員和製造商主要關心的問題之一是開發用於惡劣天氣的安全和道路測試協議，這對於依靠先進技術感知周圍環境的車輛來說可能是一場鬥爭。

而美國聯邦公路管理局（FHWA）估計，每年有500多萬起不同的車禍中，22%直接與惡劣天氣有關，顯然，未來自動駕駛車輛也同樣可能遭遇類似問題。

自動駕駛汽車發展的決定性問題不是圍繞著某單一的技術功能展開，至少在幾年內不會有答案。研究人員表示：「『how safe is safe enough』是我們必須解決的最棘手的問題。」

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