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解讀加州114起無人車事故,谷歌在路口蒙圈、通用竟成碰碰車!

2018-11-23 16:30 車東西

導(dǎo)讀:自從加州車管局(DMV)開始發(fā)放自動駕駛路測牌照以來,他們便要求進(jìn)行測試的自動駕駛車要上報所有的交通事故——無論車輛是在自動駕駛模式下還是手動駕駛過程中。

美國加州,自動駕駛路測圣地。

自從加州車管局(DMV)開始發(fā)放自動駕駛路測牌照以來,他們便要求進(jìn)行測試的自動駕駛車要上報所有的交通事故——無論車輛是在自動駕駛模式下還是手動駕駛過程中。

而上報事故的表單中,信息也足夠豐富,不僅包括事故發(fā)生時間地點,還有對事故過程的描述,車輛損壞位置以及狀況的評估。

2014年以來,加州車管局共輯錄了114起自動駕駛車輛事故。車東西從中找到了許多有趣的信息,不僅可能包括各家自動駕駛公司的大致實力,還有他們可能的短板、以及一些所有無人車面臨的共同難題,當(dāng)然,還有一些有趣的“花絮”:

例如無人車遭遇醉漢砸車、出租車司機(jī)敲窗泄憤。

DMV自動駕駛事故報告

12家無人車公司“惹禍”114起,大多數(shù)人類背鍋

根據(jù)車東西的統(tǒng)計,在加州近幾年的自動駕駛汽車事故中,一共有12家企業(yè)在表單中留名,他們分別是:

谷歌Waymo、通用Cruise、Zoox、蘋果、TRI(豐田研究所)、Aurora、景馳(現(xiàn)已更名WeRide)、Drive.ai、UATC(Uber)、Cruise Automation(被通用收購前的Cruise)、日產(chǎn)、德爾福。

1、無人車車禍涉12家公司 事故數(shù)連年增長

在5年時間中,總共發(fā)生了114起與這12家公司相關(guān)的無人車事故。隨自動駕駛發(fā)展、路測的推廣,事故數(shù)量每年呈遞增趨勢。

2014年-2018年這5年分別的無人駕駛車交通事故數(shù)量為:2014年1起,2015年9起,2016年15起,2017年29起,2018年爆發(fā)性增長,達(dá)到60起!

2014-2018年自動駕駛事故數(shù)量走勢

2、真·無人駕駛事故僅72起

在所有114起無人車交通事故中,有34起是車上駕駛員手動駕駛,占比30%,72起是無人駕駛事故,占比63%。

此外,由于有8起事故是自動駕駛模式下安全員緊急切換到手動駕駛模式,因此該人類背鍋還是無人車背鍋難以厘清。

因此,真正是車輛無人駕駛狀態(tài)下的事故,只有72起,這也是本文分析的重點。

加州114起自動駕駛事故各駕駛模式占比

3、人類才是無人車事故的主因

首先,雖然5年間加州無人車們發(fā)生了上百起事故,但基本都是輕微事故(minor),而114起無人車相關(guān)事故中有人身傷害(包括司機(jī)與其他交通參與者)報告的僅有7起。

其次,在114起事故中,有超過80起的事故,都是在無人車正常行駛的時候,其他人類司機(jī)不守規(guī)則或者駕駛技術(shù)不佳而引發(fā)(占比70%):

有20起事故是其他車輛在不該變道處強(qiáng)行變道,或在超車/并道時沒有留夠安全距離導(dǎo)致的;

有4起是其他人類司機(jī)未按交通標(biāo)志指令行駛導(dǎo)致;

有3起事故是其他人類司機(jī)闖紅燈/闖禁行標(biāo)志導(dǎo)致。

剩下的大部分是無人車被人類司機(jī)追尾,后文會提到。

另外,還有6起事故發(fā)生后,另一責(zé)任方直接揚(yáng)長而去,無一例外都是人類交通參與者。

實際上,從這一數(shù)據(jù)來看,在如今的自動駕駛技術(shù)條件下,僅從保障日常駕駛安全性而言,人類并未對加州的無人車們形成壓倒性的優(yōu)勢。

并且,加州的自動駕駛車輛事故報告中,唯一一起車輛損傷等級達(dá)到嚴(yán)重的車禍,當(dāng)時是人類駕駛,車輛來自豐田研究所。在三車道的高速場景中,一輛失控的現(xiàn)代撞上了豐田普銳斯,普銳斯如臺球一般撞上了左側(cè)的豐田研究所雷克薩斯,造成雷克薩斯撞向中心隔離帶,車輛前側(cè)與右側(cè)嚴(yán)重受損。

4、十字路口成無人車頭號難題

DMV的事故報告中還反映出了一個無人車們的噩夢場景——十字路口。整理報告的數(shù)據(jù),可以發(fā)現(xiàn)近半數(shù)事故發(fā)生在十字路口。而在十字路口,無人車最容易遭遇的問題是追尾。

由于路況復(fù)雜、視野不佳,無人車在十字路口往往如臨大敵,駕駛動作也往往謹(jǐn)小慎微——行人過馬路,減速、剎停;右轉(zhuǎn)時有同向車流,減速、剎停;稍有風(fēng)吹草動,減速、剎停。

而人類司機(jī)則容不得這般磨蹭,無論是在綠燈亮起步時,還是在紅燈亮剎車時,又或者是在轉(zhuǎn)彎時,都會與無人車追尾。114起無人車事故中,追尾事故57起,剛好占50%。

而按照中國法律,追尾事故后車全責(zé),如此一來,114起事故中,大部分都是人類的鍋。

但是,也有聲音表示,如果駕駛無人車的是技藝嫻熟的人類駕駛員,有很多小剮蹭可以憑借人類的長期駕駛經(jīng)驗予以判斷、主動避免,而不是靠傳感器等事故即將發(fā)生時再作反應(yīng)。

通用無人車最能撞,谷歌無人車過路口“賊眉鼠眼”

駕駛技藝不如人類,難以順利融入人類目前的交通流中,是全體無人車的共性問題。而除了這些問題之外,各家無人車又各有各的痛點。

1、通用無人車兩年撞53次

在12家自動駕駛公司中,有兩家的無人車堪稱“碰碰車”——通用與谷歌Waymo,在DMV四年的自動駕駛事故記錄歷史中,分別貢獻(xiàn)了53起、41起碰撞事故,占了加州自動駕駛車所有碰撞事故的82%。其他公司的自動駕駛事故數(shù),每家最多也不超過5起。

無人車中“最能撞”的通用Cruise,更是僅花了兩年就積累了如此多事故數(shù),而谷歌Waymo的41起用了4年。

當(dāng)然,事故數(shù)量并不能和自動駕駛水平掛鉤,反而是與公司的自動駕駛路測規(guī)模直接相關(guān)。熟悉自動駕駛行業(yè)的讀者知道,相較于加州其他自動駕駛公司,谷歌Waymo與通用Cruise在L4級的無人車路測上,簡直就是“神仙打架”。

以DMV2017年的數(shù)據(jù)為例,在大多公司上報的無人車測試車不超過5臺,全年路測里程不超過5000英里(約合8046公里)時,Waymo去年在加州投入了75臺車,總共測試了352545英里(約合567366公里);通用則投入了94輛車,路測131676英里(約合211911公里)。

進(jìn)入2018年,兩家公司開啟無人車租車商業(yè)化競賽后,雙方無人車進(jìn)行路測的強(qiáng)度更是大幅度攀升。而通用Cruise團(tuán)隊成立時間只有4年,沒有已經(jīng)9歲的谷歌無人車團(tuán)隊那樣豐富的經(jīng)驗,長期的路測數(shù)據(jù)收集,反映在通用的無人車事故數(shù)上,便是兩年時間實現(xiàn)爆表,一舉“奪魁”。

2015年-2018年谷歌、通用無人車事故數(shù)量對比(加州地區(qū))

2、谷歌無人車過路口愛張望

相較于通用無人車的事故頻發(fā),谷歌的無人車顯得要安全許多,在維持著高強(qiáng)度的路測時,事故次數(shù)控制得較低。

這與谷歌無人車的控制策略也不無關(guān)系——它總是顯得很小心。

加州部分道路與中國一樣,在直行道紅燈時,車輛可以右轉(zhuǎn)。谷歌的無人車在多年歷練之后,會像人類司機(jī)一樣,在右轉(zhuǎn)之前先觀察(Observe)路況,確定沒有橫向來車,或是其他突然殺入的交通參與者。而通用的無人車事故報告中,則很少提到“觀察”的事情。

在十字路口這樣的復(fù)雜場景下,谷歌無人車的策略無疑提高了無人駕駛的整體安全性。

然而,谷歌無人車的策略也不是完美的??傆?次,谷歌無人車因為在路口觀望導(dǎo)致被追尾,這一情況從2015年一直都今年都有。

有意思的是,這個問題對離職創(chuàng)業(yè)的前谷歌人才也有繼承性。

谷歌無人車團(tuán)隊前CTO 克里斯·厄姆森創(chuàng)辦的自動駕駛公司Aurora,在唯一的一次事故報告中,描述的事故過程也是“在路口停車觀察路況時被追尾”。

3、蘋果無人車兩次被日系車曝光

而一向以保密性著稱的蘋果無人車項目,此前的保密工作都做得不錯,但卻在今年兩次遭到了日系品牌車輛的阻擊。

一次發(fā)生在8月,蘋果的基于雷克薩斯RX 450h改裝的無人車在嘗試匯入車流時,被一輛日產(chǎn)聆風(fēng)追尾;另一次則發(fā)生在10月,一輛豐田凱美瑞并道時,剮蹭到了蘋果的無人車。

隨著兩起蘋果無人車事故曝光,各路關(guān)心蘋果無人車事業(yè)的群眾,也知道了蘋果無人車的日常活動區(qū)域——加州桑尼維爾,圣克拉拉。

好歹蘋果無人車用的雷克薩斯也是日系車,豐田旗下的資產(chǎn),豐田凱美瑞又何苦為難自家人,聆風(fēng)又何苦為難日系同胞。

蘋果無人車

無人車難點在哪兒?預(yù)測他人行為

自動駕駛的三大關(guān)鍵步驟(技術(shù)),是感知、規(guī)劃(預(yù)測)、控制。

從DMV的事故報告中,還可以看到經(jīng)過數(shù)年的發(fā)展,無人車的某些技術(shù)已經(jīng)取得了長足的發(fā)展。比如,原來對無人車車技形成極大限制的感知能力,已經(jīng)大大增強(qiáng)。

在2016年2月的一次事故報告中,谷歌的無人車在自動駕駛模式下嘗試十字路口右轉(zhuǎn)時,被一堆擋住去路的沙袋“迷了眼”,無法辨別這是什么物體,因而磨蹭了許久,沒有繞開,導(dǎo)致被后車追尾。

谷歌早期無人車在硅谷發(fā)生事故

在2017年2月的事故報告中,通用Cruise的無人車竟然不明白十字路口不斷閃爍的黃燈是什么意思,隨即減速剎停,被后車追尾。

那么無人車感知能力為何增強(qiáng)了?

一方面是無人駕駛傳感器獲得了長足的進(jìn)步——無論是激光雷達(dá)還是毫米波雷達(dá),他們的探測距離更遠(yuǎn)、分辨率更高,高精度地圖也在被不斷地繪制,這對無人車的感知能力形成了莫大的助益。

比如,谷歌自研了最大探測距離150米的激光雷達(dá),最近還試圖自研毫米波雷達(dá),而谷歌地圖的團(tuán)隊則在大規(guī)模地繪制高精度地圖。

通用的無人車感知系統(tǒng)也迭代到了第三代,頭上頂著5枚激光雷達(dá)。

谷歌無人車感知系統(tǒng)

另一方面,更多的數(shù)據(jù)(尤其是圖像數(shù)據(jù))被喂入自動駕駛的感知系統(tǒng),絕大多數(shù)的交通參與者,以及一些日常生活中能見的物體、動物,在正常的天氣條件下已經(jīng)很難對自動駕駛的感知系統(tǒng)形成挑戰(zhàn)。

此時,無人駕駛車輛的車技瓶頸,更多轉(zhuǎn)移到了一個更難的問題上——對其他交通參與者行為的預(yù)測。

例如,這兩年無人車無法識別物體、交通標(biāo)志的情況很少再出現(xiàn),至少不再造成自動駕駛事故。反而是那些無人車停車等行人通過、它車強(qiáng)行并道引發(fā)的人為事故多了起來。

事實上,谷歌無人車在十字路口小心翼翼,就是因為難以準(zhǔn)確判斷路旁的行人是否要過馬路,某輛靜止的自行車是否要啟動了。

谷歌Waymo無人車

無人車缺乏先驗的知識,導(dǎo)致工程師必須在一些場景(甚至是大多的駕駛場景)使用謹(jǐn)慎的駕駛策略;如果不這樣做,最近被曝因為采用激進(jìn)駕駛策略而在自動駕駛事故中致人死亡的Uber,便是反例。

國內(nèi)進(jìn)行無人出租車研發(fā)的Roadstar.ai的聯(lián)合創(chuàng)始人周光,也向車東西表示,不獨是谷歌,此前被傳自動駕駛商業(yè)化遭遇瓶頸的通用Cruise,面臨的難題也是在無人車隊其他交通參與者的行為預(yù)測上。

如果要突破這一點,除了進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)采集、路測訓(xùn)練,或許還需要借助更新的人工智能工具。

無人車心酸事:醉漢砸車 出租司機(jī)泄憤

在加州五年的事故報告中,還有頗多不是普通事故的“事故”——它們往往是一些無人車的研發(fā)者都沒設(shè)想到的意外,其中有些還讓人忍俊不禁。

2017年9月的一天,一輛通用的無人車正在手動駕駛的過程中,一輛自行車逆行著沖了過來,直直撞上了通用無人車的保險杠,然后跌下了車。無人車的安全員一看,車主是個醉漢,沒敢下車。

此名醉漢爬起來之后,舉起自行車的前輪砸向無人車副駕的車門泄憤,隨后又對著車前的雷達(dá)一通猛拽。駕駛員見此景,等自行車滑下車身時,發(fā)動無人車溜了。

通用Cruise無人車

而在2018年1月28日,通用的無人車停車待行時,一輛出租車的司機(jī)停車走了下來,對著無人車的車窗砸了一圈,似乎意識到這輛車未來會讓其失業(yè)。在此次事件不久前,通用的無人車剛剛遭遇了一位奇葩行人,無人車在停車的狀態(tài)下,這位行人尖叫著沖了過來,徑直撞上了保險杠。

還是通用,今年6月11日,兩輛通用Cruise的Bolt AV前后行駛,前車采用自動駕駛模式,后車手動。然而在一個轉(zhuǎn)彎處,后方的手動無人車追尾了前方的自動無人車,場面一度十分尷尬。禍不單行,第二天,一輛自動駕駛的通用無人車遭遇“飛來橫禍”——正常行駛時一枚高爾夫球從天而降,擊裂了車輛的前風(fēng)擋玻璃,所幸沒有造成傷亡。

依然是通用,今年7月,一輛通用無人車在等紅燈時,一位行人直接踩著引擎蓋站上了車輛的車頂盒,在上面留下了一個凹痕后,揚(yáng)長而去。對這位涉嫌蓄意破壞財產(chǎn)的行人,通用沒有報警。

盡管通用無人車的種種磨難讓人忍俊不禁,但其實也說生動地說明,真實的路況上,永遠(yuǎn)有各種難以想象的情形會發(fā)生。無人車要成為一個真正的老司機(jī),還有很長的一段路要走。就連今年掀起無人車租車商業(yè)化風(fēng)暴的谷歌Waymo,最近也放出了聲音,L5級自動駕駛太難了,各位要放低預(yù)期。

從DMV的114場自動駕駛事故報告中不難看出,無人車絕非洪水猛獸,甚至比人類駕駛員要“可愛”得多,但無人車真的要正式上路,依然任重道遠(yuǎn)。