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Uber無人駕駛汽車撞死人竟因軟體問題

5月8日消息,據TechCrunch報道,網約車巨頭Uber的無人駕駛汽車捲入致命車禍的原因似乎是軟體層面的。具體來說,決定哪些對象需要忽略、哪些對象需要特別關注的功能出了問題,這就把過錯推到了Uber身上。

Uber無人駕駛汽車撞死人竟因軟體問題

考慮到這輛無人駕駛汽車上配備有複雜的視覺系統和備份系統,它們中的任何一個都能幫助汽車感知到伊萊恩·赫茨伯格(Elaine Herzberg),她直接從車載激光雷達和前置攝像頭前穿過馬路。然而,這輛車甚至沒有剎車跡象,也沒有發出警報聲。再加上粗心的安全駕駛員,這些失敗導致了赫茨伯格的死亡。

造成此次慘劇的可能性包括:A.對象識別系統故障,它可能沒有把赫茨伯格和她的自行車歸類為行人。這似乎不太可能,因為自行車和人是系統識別率最高的對象;

B:汽車高級邏輯錯誤,它決定了要注意哪些對象以及如何處理它們。例如,發現路邊停放的自行車,無人駕駛汽車是不需要減速的。但是在汽車前面的車道上突然轉彎,就需要無人駕駛汽車立即採取行動。這模仿了人類的注意力和決策方式,並防止汽車在探測到新物體時感手足失措。

消息人士稱,Uber已經確定了B是車禍發生的原因。具體地說,是系統設置出了問題,本應加倍關注的對象卻被其忽略。這意味著,赫茨伯格可能已經被汽車發現,但卻被認為是「假警報」。這不是個好消息,因為無人駕駛汽車具有超人的感官能力,激光雷達可以在黑暗中伸展數百米遠,目標識別系統能同時跟蹤數十輛汽車和行人,雷達和其他系統則可以觀察周圍的道路。

但是所有這些感覺都像人類那樣屬於「大腦」,即中央處理單元,它從攝像機和其他感測器中獲取信息,並將其與周圍世界的有意義圖片結合起來,然後實時地根據這張照片做出決定。這是迄今為止汽車製造中最困難的部分,正如Uber所展示的那樣。

不管你的眼神有多好,如果你的大腦不知道它在看什麼或者如何做出正確的反應,根本沒有意義。

Uber發表了以下聲明,但未對上述報道發表評論:「我們正在積極配合NTSB的調查。出於對這個過程的尊重,以及我們與NTSB建立的信任,我們不能對事件的細節發表評論。與此同時,我們已經開始對我們的無人駕駛車輛計划進行全面的安全審查,我們已經聘請了前NTSB主席克里斯多弗·哈特(Christopher Hart)為我們提供打造全面安全文化的建議,我們的審查從系統安全到車輛操作員的培訓過程。」

由於這是個沒有先例可循的情況,NTSB和其他機構可能特別難以給出報告,細節發布也極為緩慢。對於一家公司或個人來說,在發布前隱瞞太多信息並非是正常現象。

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