自动驾驶汽车撞死行人前的10秒,将行人识别为汽车和“其他”,美国官方公布Uber案细节

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晓查 发自 凹非寺 
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

全球首起自动驾驶汽车撞死行人的事故已经过去一年半,事故的调查也已告一段落,今年3月,肇事方Uber被美国法院判决无罪。

就在所有人都几乎要淡忘的时候,本周美国国家安全运输委员会(NTSB)发布的一份报告,曝光了Uber自动驾驶汽车在碰撞前10秒的细节,揭露了Uber漏洞百出的自动驾驶系统。

美国网友在看到这份报告后纷纷表示,对Uber无罪判决结果感到诧异,涉事人员都应该被起诉,并希望美国政府关闭不负责任的Uber自动驾驶部门。

碰撞前的10秒钟

根据NTSB的这份报告,在Uber自动驾驶汽车撞到受害者之前的5.6秒,汽车的雷达检测到了行人,并估计了她的速度,但是系统把她错误识别为汽车。

在5.2秒时,汽车的自动驾驶系统又把她归类为“其他”,认为行人是不动的物体,不妨碍车辆行驶。

之后自动驾驶系统对物体的分类发生了几度混乱,在“汽车”和“其他”之间摇摆不定,浪费了大量宝贵的时间。

当系统再次正确识别到行人时,留给Uber的时间已经不多了。即使是这样,Uber还为紧急制动系统设定了延时,最终导致了悲剧的发生。

以下是事故发生前10秒,NTSB报告中给出的Uber自动驾驶汽车状态。

9.9秒~5.8秒:

汽车时速从56公里加速到70公里。

5.6秒:

雷达(Radar)第一次检测到前方物体,将其识别为汽车,并估测了“它”的速度。

5.2秒:

激光雷达(Lidar)第一次检测到前方物体,将其识别为“其他”,并认为其静止不动。

4.2秒:

激光雷达更改识别目标的类别,将其归类为汽车。

3.8秒到2.7秒:

识别对象的分类在“汽车”和“未知”之间来回摇摆,并且每次更改时,都不会提供对象的跟踪历史记录。自动驾驶系统将对象的路径预测为静止。

2.6秒:

激光雷达将检测到的物体识别为自行车,系统预测自行车的行驶状态为静止。

1.5秒:激光雷达再次把行人识别为未知物体,并给出避开物体的规划路线。

1.2秒:

激光雷达重新物体识别为自行车,之前生成的绕开自行车方案已不可行,汽车准备制动。

 碰撞前1.3秒的回放数据。黄线上的数据为距离(单位:米)。图片来自NTSB

0.2秒:

制动在检测到自行车1秒后才开始运作,此时车速为64公里/时,并开始发出警报,表明减速已经开始。

0.02秒:

车辆安全员控制方向盘,汽车脱离自动驾驶系统。

事故后0.7秒:

车辆安全员刹车。

NTSB报告指出,造成事故的关键问题是,软件无法正确预测受害者的类别和运动轨迹。如果系统及早正确地识别出前方物体是行人,就可能会大幅放慢速度,或者设法绕开避让。

但是Uber的汽车没有预料到这起碰撞,系统在很长一段时间里把行人当做是某个未知的物体,认为她并不妨碍行驶。

Uber自动驾驶汽车在整个事故过程中的时速几乎都在60公里以上,而且在识别到行人后1秒才开始制动,此时距离碰撞只有0.2秒,事故已经无法避免。

自动驾驶系统之所以行动如此迟缓,是因为Uber认为紧急制动系统会造成车辆的不稳定,所以关闭了该系统。

事件回顾

2018年3月18日晚,亚利桑那州坦佩市一位女性在推着自行车过马路时,被时速60多公里Uber无人驾驶汽车撞死。

经过当地警方的调查,当时Uber自动驾驶汽车上的安全员正在看手机视频,没有注意到路上的行人,而Uber的软件系统也出现bug,导致了这起事故。

今年3月,当地的检察官在一封公开信中表示,Uber为这次事故承担刑事责任“没有依据”,但自动驾驶汽车的安全员应交由警方进一步调查。

Uber自动驾驶业务一直发展不顺,负责人还被法院裁定窃取谷歌Waymo商业机密,再加上这起严重事故的影响,上个月,Uber宣布对自动驾驶部门进行裁员。

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最后附上完整事故报告:
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