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    人機共駕能否取代完全自動駕駛?

    作者:華一汽車科技 ?? 來源:www.szmrsd.com ?? 發布時間:2022-04-26 17:43 ?? 閱讀:

    「它經常會在不合適的時機進行變道,但如果你想撥一把方向盤救個急,它還會和你較勁,非常危險」,「整個過程就像看著自己孩子開車一樣,干著急還提心吊膽,搞得壓力很大」……
     
    這里的「它」正是特斯拉 Autopilot 。之前美國《消費者報告》(Consumer Reports)曾報道稱,更新后的 Autopilot 具備了自動變道的功能,車主可以選擇在變道時不進行任何提醒,完全交由機器來抉擇。但試駕編輯們在體驗后卻紛紛吐槽了它。
     
    特斯拉 Autopilot 一直以來都爭議不斷。一邊說它是新手們的福音,杜絕事故的好幫手,另一邊卻有人抨擊它是事故的罪魁禍首。這套系統帶來用戶體驗升級的同時也因為頻發的安全事故而備受關注。
     
    不可否認的是,特斯拉 Autopilot 讓大家有機會一窺自動駕駛的未來,盡管它離真正意義上的「自動駕駛」還很遠。畢竟軟硬件的局限導致它最多只能實現 L2 級自動駕駛的能力,而這個階段中「人」依然是主體,需要機器和人相互配合完成,所以這些關于 Autopilot 的爭議全部都可以歸屬于典型的「人機共駕」問題。
     
    自動駕駛
     
    開啟了「Navigate on Autopilot」功能的特斯拉車型能夠實現自主變道 | Teslarati
     
    在「完全自動駕駛」這個純技術的難題還未普及實現之前,「人機共駕」問題是所有汽車企業、自動駕駛企業都需要突破解決的另一道難題。
     
    這道難題的核心是「人」這個不確定因素。按照控制權的劃分,「人機共駕」又可分為「雙駕單控」和「雙駕雙控」兩種模式。前者關注的是駕駛權的交接和人車在主駕、副駕時的問題;而后者關乎駕駛自信,在人車都有控制權的情況下,該相信哪方多一點。
     
    所以要建立一套高效、體驗舒適、安全的自動駕駛系統是及其復雜的。原因很簡單,機器是必須要和人進行互動的。而且這個互動的過程不光牽扯到機器人學科,還囊括了機器學習、心理學、經濟學及政策等領域的問題。同時它也對我們已有的認知和假設形成了挑戰:到底人類的表現能有多糟?人工智能又會是多么強大的存在?
     
    完全自動駕駛
    MIT 進行的「人機共駕」研究,右上角為試驗車輛「Black Betty」| MIT
     
    MIT 之前曾進行過一項關于「人機共駕」的課題研究,從設計和開發「以人為中心」自動駕駛系統的角度出發,提出了七大原則。這些指導原則中并沒有把人類本質的復雜性剔除掉,而是將其融合到了整套系統中。這也恰恰是這套課題研究的精髓所在。
     
    實驗成果的展示我們可以在一輛叫做「Black Betty」的無人車上看到。它只搭載了攝像頭,主要通過機器學習的方式進行外部環境感知,規劃決策,駕駛員監控,語音識別、聚合以及管理人機雙向操控的無縫切換(語音控制),方向盤上安裝了扭矩傳感器。
     
    「人」才是復雜因素?
    在過去的十幾年里,汽車自動駕駛的能力在逐步提升,迫使政策制定者以及行業安全研究人員開始思考如何為「自動駕駛」定級的問題,目的是借此為相關法律、標準、工程設計甚至是業界交流提供可參考的框架。目前行業內普遍采納的是美國汽車工程學會 SAE 制定的分級標準,它將自動駕駛分為 L0 到 L5 共六個等級。不過 SAE 對每個級別的定義其實是很模糊的,并不能給出清晰、明確的區別,所以它似乎已經不太適合作為引發行業思考的「磚」了,更像是汽車系統設計開發的一套指導原則。
     
    美國汽車工程學會 SAE 對自動駕駛的分級 | SAE
     
    目前業界對自動駕駛汽車有如下三種普遍的觀點:1. 駕駛任務很簡單;2. 人類不擅長開車;3. 人類和機器無法做到良好的配合。相較這些觀點而言,MIT 的研究則完全朝著相反的方向進行:1. 開車這件事實際上很難;2. 人類是非常棒的駕駛員;3. 讓人和智能機器實現高效協作是能夠實現的,而且是很有價值的目標。
     
    基于這樣的前提和假設,MIT 提出了「以人為中心」的框架并將其應用至人機共駕系統的開發過程中,在執行具體的駕駛任務時將人類與機器的邊界完全去掉。與此同時,MIT 還提出了針對人機共駕的「七原則」,討論了在設計、開發、測試「Black Betty」的過程中如何應用這些原則。

     

    文章轉載請保留原文網址:http://www.szmrsd.com/news/cjwt/1493.html


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