2018.09.02 06:22 臺北時間

自動駕駛如何更快落地?最麻煩的是路人行為

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(圖片來源:麻省理工科技評論)
(圖片來源:麻省理工科技評論)
「你不該這麼過馬路。」
當首例自動駕駛汽車致死事件發生後,一些支持自動駕駛汽車發展的人這樣說道。他們堅持認為,這其中的問題不在自動駕駛汽車上,而是因為人們的行為是難以預測的。
據彭博近日報導,前百度首席科學家、人工智慧公司 Landing.ai 創始人吳恩達說:「我們一直告訴大眾的是,請遵守交通規則,請禮讓他人,」換句話說就是:請不要隨意橫穿馬路。
自動駕駛汽車是否能夠正確識別並避讓橫穿馬路的行人已成為一個極為關鍵的問題。今年3月,亞利桑那州的一名女子在夜間騎自行車橫穿馬路時被自動駕駛汽車撞上。目前該事件仍在調查中,而聯邦安全監管機構的一份初步報告稱,該汽車的感測器檢測到了這名女性,但其決策程式並沒有對這一檢測結果做出反應。
不過,有一條捷徑可以讓自動駕駛汽車更快上路:說服行人遵守規則。如果他們走人行橫道,遵守路面標記和交通指示燈,探測器的識別成功率將會有較大提升。
還有人認為,當下的技術還不足以造出人們理想中那樣的自動駕駛汽車。研究人類和人工智慧的紐約大學心理學教授Gary Marcus說 :「我們真正需要的人工智慧還沒有到來,目前唯一能保證自動駕駛安全的方法就是將它們與人完全隔離,而我們其實已經擁有了這樣的技術:火車。」
而吳恩達則認為,隨著技術的發展,人們的行為方式會發生改變,「比如大多數人已經學會了不要站在行進的火車前面,如今隨著自動駕駛汽車出現,人們的行為也應該有所改變。」
事實上,在20世紀20年代早期,美國汽車廠商為了提升汽車銷量而進行了大量遊說,結果是在美國大部分地區,橫穿馬路被認定為是一種犯罪行為。這是一個規範路人行為來為技術讓路的先例。
密西西比州立大學高級車輛系統中心的研究員Shuchisnigdha Deb提出了這樣的觀點:「我們需要讓人們更加瞭解自動駕駛車輛。」美國運輸部在其最新的自動駕駛汽車指導意見中,也強調了讓人們瞭解自動駕駛的重要性。
顯而易見的是,自動駕駛行業也不希望被公眾認為他們在將責任推卸給行人。Uber和Waymo都在電子郵件聲明中表示,他們的目標是開發能夠應對現實路況的自動駕駛汽車,而不是寄希望於改變人類的行為。
還有一個難題就是,無人駕駛汽車目前還是一個新奇的事物,這會引得部分行人在車輛面前做出一些反常的舉動來試驗人工智慧的反應。
Alphabet旗下的Waymo經常遇到這樣的行人,他們喜歡在自動駕駛汽車前「惡作劇」,不斷地閃到車子前方,阻礙他們的行進。而由於無人駕駛汽車經過了極為謹慎的設計,所以這樣的惡作劇一般沒有太大風險。
英國創業公司Oxbotica的聯合創始人Paul Newman說:「雖然我們的系統確實有很強的探測能力,但有些人在惡作劇的時候似乎忽略了牛頓定律,甚至曾經有人原本跑在車子後面,然後突然跳到車的前方。」
(圖片來源:麻省理工科技評論)
隨著時間的推移,無人駕駛汽車將變得不再那麼新奇,這樣的惡作劇也會隨之減少。與此同時,無人駕駛行業也在思考有哪些措施能夠讓人們更加瞭解這一行業。
Drive.AI已經嘗試對進行道路測試的自動駕駛汽車添加一些特殊標識。它們被噴成一種獨特的橙色,使人們更能注意到這是一輛自動駕駛汽車。Drive.AI還開創性地使用了外部LED顯示幕,類似於許多公車用來標注目的地的螢幕,可以用來將汽車的意圖傳達給行人。例如,一輛停在人行橫道上的汽車可能會顯示這樣一條消息「你先過馬路」。
優步則對這種做法進行了升級,打造成一個完整的系統,包括了多種信號燈和投射在汽車前面的全息圖。Oxbotica的Newman表示,他非常支援這種向外傳遞視覺信號以及發出特定聲音的想法,這有助於行人和車輛之間產生更多互動來確保安全。
Deb表示,她通過研究發現人們需要一些外部特徵資訊或是某種警告聲。但到目前為止,除Drive.AI外,這些公司在道路測試中使用的汽車都不包含這些功能。目前還沒有有效的管道能夠將行人和其他司機的意圖傳達給自動駕駛車輛,Deb表示這些也是未來避免事故發生的必要條件。
Pindeus的公司希望那些製造自動駕駛汽車的人能更關注人們的肢體語言和手勢。她說,自動駕駛汽車使用的大多數電腦視覺系統都存在這樣的問題,他們能檢測到周圍的物體,並對他們進行標注:停放的汽車,自行車,行人。而問題是,自動駕駛汽車無法對已識別的物體本身進行更細緻的分析。
(圖片來源:麻省理工科技評論)
未來,電腦視覺系統和AI的進一步發展可以給這個問題帶來新的答案。隨著自動駕駛技術的發展,人們可能會重建城市中的「地理圍欄」,為自動駕駛車輛劃定獨立的區域。與此同時,來自父母的提醒依然很重要:過馬路的時候,注意一站二看三通過。
本文係由DeepTech深科技授權刊登。原文連結:自动驾驶如何更快落地?约束路人行为或为捷径
更新時間|2023.09.12 20:27 臺北時間
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