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立规范 定标准 融数据 三大手段护法无人驾驶安全

发布日期:2017-07-27  来源:中国汽车报

核心提示:图/中国汽车报网无人驾驶,顾名思义就是在没有驾驶员介入的情况下能够自动应付各类路况和突发事件。尽管近几年无人驾驶相关技术
 立规范 定标准 融数据 三大手段护法无人驾驶安全

图/中国汽车报网

无人驾驶,顾名思义就是在没有驾驶员介入的情况下能够自动应付各类路况和突发事件。尽管近几年无人驾驶相关技术突飞猛进,但它并未达到如同人类的智能水平,特别是在事故发生前的取舍抉择方面,它还是做不到像人类一样权衡利弊。如何确保无人驾驶的安全性得到社会广泛关注。本期本刊将从产品技术和社会道德两个方面来解析无人驾驶安全性问题。

近两年,无人驾驶成为人工智能领域的一大热点。包括谷歌、Uber等在内的多家科技公司和福特、丰田等传统车企都在推出自己的无人驾驶技术。在我国,百度、清华大学等公司和高等院校在无人驾驶技术方面也投入巨大,并且取得了实质性成果。国防科技大学自主研制的红旗HQ3无人车,首次完成了从长沙到武汉286公里的高速全程无人驾驶试验。

北京理工大学机械与车辆学院车辆工程副教授龚建伟指出,自动驾驶是未来汽车出行的发展趋势。研究结果表明,在城市交通系统中,如有一辆车出现驾驶犹豫,车速忽快忽慢,就会对交通流效率产生一定的影响。相对于人类驾驶习惯、驾驶技术的不同,自动驾驶可以大幅度提升出行效率。另外,自动驾驶汽车对交通路况的识别和反应会更快,实现自动驾驶可以减少交通事故的发生。

一时间,大家觉得“一边看电影,一边开车”的日子似乎为期不远。但现实中,无人驾驶一些关键技术尤其是安全问题,还没有得到彻底解决,一起接一起的无人驾驶事故还在重复上演。

■安全规范亟需确立

近年来,得益于信息技术的提升与人工智能的演进,无人驾驶迅猛发展。例如,物理计算能力与动态视觉技术的大幅优化,为无人驾驶汽车提供了敏锐的“眼睛”;而人工智能技术、数字地图与无线通信技术的发展,则让汽车有了灵活的“大脑”,可以准确地进行驾驶决策。

尽管如此,不少人仍然担忧无人驾驶车辆的安全性。如果无人驾驶车辆的硬件和软件出现问题,尤其是在都市繁忙的道路系统之中发生,后果不堪设想。无人驾驶还不可避免触发所谓的“电车难题”争议,质疑者提出,无人驾驶汽车在必须选择撞向路人或牺牲车内乘客的时候,无法提交令人满意的答案。因为无人驾驶是由机器而不是具备道德和感情的人来进行风险价值计算。这令很多人深感不安。

对此有业内人士指出:“目前无人驾驶技术已趋成熟,但随之而来的信息安全问题、道路安全问题、公众认知程度、技术水平不完善,甚至道德领域的难题等多方面的因素,都将成为无人汽车普及路上需要跨越的门槛。当然,就像当初汽车普及一样,这只是时间问题。目前这个行业最需要的是政府部门尽快出台相应的政策、标准来进行规范。”

诚然,公众对无人驾驶的信心不会在一夜之间建立起来。除了需要突破无人驾驶技术的挑战外,检验车辆的自我管理能力、制定规范的无人驾驶自主等级和安全测评标准、确立交通事故处理的法律和保险索赔等,也是加快无人驾驶进程的重要举措。而只有通过技术检测、审批、立法等层面保障无人驾驶的安全性,才能让公众“放弃方向盘”,享受无人驾驶的便捷和快乐。

目前,我国政府也正在针对无人驾驶安全的相关问题展开行动。今年6月7日,国内首个国家级智能网联汽车(上海)试点示范区封闭测试区启动,车企有机会在100种模拟复杂道路状况下进行测试。6月13日,工信部网站正式对外发布《关于征求〈国家车联网产业标准体系建设指南(智能网联汽车)(2017年)〉(征求意见稿)意见的通知》,初步确立了95项无人驾驶标准,并面向公众征求意见,为期一个月。

■高标准严要求确保安全

不妨试想这样的情景:在倾盆大雨或茫茫大雾中,一辆汽车以130km/h的速度在高速公路上飞驰。一旦路况发生变化,人类驾驶员即使借助驾驶辅助系统的帮助,如电子稳定系统(ESP)、车道偏离警告(LDW)和自动紧急制动系统(AEB),也会手忙脚乱。现如今,无人驾驶汽车利用100多个处理器和传感器,可以灵活应对种种极端状况,不但带来更舒心的行车体验,更能保障车辆的安全性。当然前提是所有的系统在车辆的整个生命周期中,能确保毫无缺陷地高效运转——这对无人驾驶汽车的检测认证提出了更高的要求。

其中,以无人驾驶汽车的自动紧急制动系统(AEB)监管要求为例,如何预测接下来将要发生的事情,取决于不同参数的变化。例如:检测概率、车辆速度、行人速度、道路摩擦力、汽车和行人之间的距离等。假设一辆汽车迎面驶来,各种情况和参数就会立即由此计算出来,系统迅速作出驾驶决策,确保汽车与行人相安无事。

那么,无人驾驶的安全性究竟如何保障?开发一套完整的,基于实际情景的评估方法,以用于系统开发过程、立法建议以及型式审批和产品安全确认就变得尤为重要。

此种评估方法可全面分析场景、环境、系统配置和驱动程序特征。它通过确定一些重要且完整的测试项目,借助不同的测试级别开展评估工作,包括虚拟、验证和现场测试——先根据假设确定情境,例如交通高峰期、大雾天气、傍晚在超大城市超车,再进行虚拟测试,继而在实验场地进行轨道测试来验证虚拟测试结果,最后通过实地测试进行情景验证。


 
关键词: 无人驾驶
 
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