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谷歌无人车项目负责人Chris Urmson:讲述无人车开发台前幕后的故事

谷歌无人车项目负责人Chris Urmson:讲述无人车开发台前幕后的故事

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谷歌无人车项目负责人Chris Urmson:讲述无人车开发台前幕后的故事

在谷歌无人车行驶1.7百万英里后,我们不仅对无人车系统加深了了解,也发现了人类驾驶中所不为大众熟知的一些事…

每年美国的马路上都会有33000人死亡。这也是为什么有众多充满热情的无人车项目致力于如何降低事故发生率。随着我们能够无人车技术的发展,一键让无人车把某人从A送到B地已经没有什么障碍,我们也在思考如何衡量我们的进展以及对道路安全产生的影响。

其中一项最为重要的事情是我们需要了解汽车在传统城郊街道行驶中发生交通事故的最低概率,藉此来评判无人车的安全性能。当然,这也是非常简单的,因为有许多交通事故并没有统计到官方数据中,我们只需要找出无人车多久能被其他司机追尾或擦碰。尽管我们的软件和传感器能够探测到一个棘手的情况,然后可以比警示人类司机要更早、更快的采取行动,然并卵,有时候我们就是在等红绿灯时被意外追尾。虽然我们希望能够尽量避免所有交通事故,但是有些却又难以避免。

大部分事故发生时,我们的无人车正在在平时日复一日的在街道中行驶,碰撞很轻没有伤亡,以至于没有新闻报道,甚至没有通知警方。根据美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)的数据,这些事故占总事故量的55%。如果不是每天不断的驾驶,你很难知道道路上正在发生的事情。而这正是我们这个拥有二十多俩无人车和安全驾驶员的团队正在做的事情,在行驶的1.7百万英里内,无人车自动驾驶距离将近一百万英里,其平均每周要在城市街道中自动行驶1万英里,距离要比一个美国人一年的驾驶距离稍短。

本着帮助我们所有人成为一个安全的驾驶员,我在这里向大家分享几个遇到的场景。如果你已经知道交通事故的94%是由驾驶员失误而引起的,对这些场景你也许并不会感到大吃一惊。

不管你是在一辆普通汽车还是无人车中,只要在路上行驶的时间足够长,总会遇到交通事故。从启动项目至今的六年时间内,在有安全驾驶员监控下的行驶多达1.7百万英里的距离下,我们遇到了11起小型交通事故,且均是轻微损伤没有伤亡,但没有一次事故是由无人车引起。

在美国,追尾是最为高发的交通事故,并且前车很难通过避让躲闪避免被撞,而我们就是这样被追尾了七次,其中大部分是在等红绿灯时,也有些在高速公路上。有几次因为一辆汽车强行通过“禁行”牌而被剐蹭。也许你能够猜到,在城市街道上看到的交通事故要比高速多很多,我们也不例外,事故高达8次之多。所有这些在路上遇到的疯狂体验对于我们的项目来说都十分重要,虽然这些事故并不是我们造成的,但是对于每个事故都做详细的回顾调查并试图通从中学到许多经验教训。

我们不仅在如何降低城郊街道交通事故方面有很深的认识,此外在预测驾驶员发生明显碰撞的行为(换车道、闯红灯)方面也有很多进步。这些行为并不能在官方报告中看到,但是确实会将他们身边的每个人陷入危险的境地。

在路上行驶的大部分人都没有注意道路上的情况。在美国,白天任何一个时间点,有多达66万正在开车的司机没有注意观察道路而是查看各种设备。我们的安全驾驶员经常看到司机来回变道,发现有司机在看书,更有甚至居然有人在吹小号!与之相反,无人车可以一直360度无死角和百分百的观察着周围,并且最新的传感器可以追踪周围两个足球场大小范围内的的汽车、自行车甚至行人,由此可见,一辆无人车的在道路上的安全性能远胜于人类。

交叉路口是一个非常可怕的地方。在过去的几年内,21%的死亡和50%的重伤都发生在交叉路口。然而,受伤的往往是行人或其他司机,而非闯红灯的司机。经常有不耐烦或心不在焉的司机通过交叉路口,这也是为什么在交叉路口变成绿灯开始通行时我们设定无人车暂缓起步的原因。

谷歌无人车项目负责人Chris Urmson:讲述无人车开发台前幕后的故事

在这个场景中,一个行人(浅蓝色盒子)正在穿越交叉路口,将要被一个绿灯亮起即将启动左转的汽车(进入交叉路口的紫色盒子)撞到,而司机并没有看到行人。我们的无人车预测到了行人的行为(红色轨迹),直到行人安全通过后才启动。

转弯也会遇到很多麻烦。特别是在夜晚,我们看到很多司机因为光线问题在转弯时没有看到中线而上错路以致逆行,这对司机来说,似乎又非常常见。

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在这张图片中,你看到不止一辆车,而是两辆车(在绿线左侧的两个蓝色盒子)跨过中线在马路上逆行。而这正是在山景城最为繁忙大街的夜晚!

有些时候,司机当意识到错过转弯路口时经常会做一些非常愚蠢的事情。

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一辆汽车(接触到绿色矩形上方带有警示符的紫色盒子)从我们的左侧车道突然切入准备右转。我们称之为“篱笆”的绿色方块表明无人车将要减速以避免与这两准备疯狂转弯的汽车相撞。

还有些时候,司机的行为就像我们不存在一样。在下面的图片中,一辆那个在左转车道的汽车(一个红色篱笆穿过的紫色盒子)一个急转弯横切到我们车的前面。红色的篱笆指示无人车正在刹车以避免与其他车辆相撞。

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正是这些经历(还有数不尽的其它经历)让我们对目前在道路上遇到的挑战加深了认识。也坚定决心将继续驾驶数千英里以便更好理解所有这些让我们对天天开车产生厌烦的交通事故,我们也会继续努力开发无人车,以便有朝一日它能够走入寻常百姓家。

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由于驾车长途旅行或外出烧烤,越来越多的时间花费在路上,因此夏天成为美国街道上一年中最为危险的时间段之一。比如说美国交通安全AAA基金会将将士阵亡纪念日(Memorial Day,五月的最后一个周一)到劳动节(Labor Day,九月的第一个周一)之间的时间称为对年轻司机“最致命的一百天”。

而正是这样的统计数据激励着我和我的团队努力完成一辆可以让你安全从A地到B地的自动驾驶无人车,这样你才可以尽情的在水池边喝着饮料或同在那里认识的新朋友发送着短信。

我们的无人车被撞通常是因为路上那些粗心大意的司机分心或者没有注意到路面情况。最近的一次发生在7月1日傍晚交通高峰期的事故则是一个很好的例子。我们的一辆雷克萨斯无人车正在朝着加州山景城的一个路口行驶,当时是绿灯,但是对面很远处就开始了严重堵车,因此包括我们那辆无人车在内的三辆车刹车停下,避免堵在路口中间。然而当我们停下后,一辆车居然没有刹车,以17 mph的速度撞到了无人车的后面!

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从上面的动画中可以看出,我们的无人车刹车十分正常自然,后面的车辆有足够长的制动距离,但是它永远不会减速。很明显可以看出司机分心并没有注意前方路面的情况。幸运的是,两辆车里乘坐的人并没有受伤,我们的车只是有些轻微擦碰,然而后面那辆车并没有这么幸运,它的整个前保险杠掉了下来。

虽然我们不喜欢被撞,但是仍有一线希望。我们都想知道无人车是如何测量计算来反对人类驾驶员,但是要做到这一点并不是简单的收集数据。全国的每英里交通事故发生率是根据警方通报的事故数据计算的,然而,根据美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)每年还有大量尚未报告或不计算入内可能高达总交通事故的55%的各种事故。我们被车撞的事故中没有一起被警察记录,甚至7月1日的那起事故警察就在现场。此外现有的这些数据并没有区分是造成一场事故还是仅仅卷入事故中。这也就意味着,没有人知道美国普通街道真正的每英里驾驶事故率。

现在行驶里程足够多,被撞次数也足够多,可以开始对真实的每英里驾驶事故率做出一个比我们想象的要高很多的假设。我们的无人车在安全驾驶员的监控下每周自动驾驶1万英里,这将近是一个普通的美国人每年开车行驶的距离。这也很清晰的表明,在城市街道开车将比高速事故发生率高很多,街道也是我们一贯认为是不被统计或报道的小事故频发地。自从项目从2009年开始至今,我们已经被撞14次,没有一次是由无人车引起,相反,很明显是由人类的失误和分心造成。这恐怕也成为我们可以与人类司机毫不逊色对比的信号了。

我们的无人车可以在360°所有方向上同时观测上百个对象,而且永远不会厌倦、烦躁或分心。而人类却“像世界是一场可以随时暂定的电视节目,溜出去从冰箱取瓶啤酒,然后回来继续观看,而不漏掉任何精彩时刻”,引用自弗吉尼亚理工大学运输研究所的Sheila Klauer的书:《Why We Drive the Way We Do》。这一观点正好验证了我们所看到。

只要我们在路上一天,与分心驾驶的斗争就不能停歇,除非有一刻我们可以随手召唤一辆无人车,放松的坐上乘客席,然后静静的享受着无人驾驶带来的安全与舒适。

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