主流的自动驾驶方案都不安全?4小时561个关键安全故障

电子工程世界
关注

自动驾驶安全不?近日有研究团队研究表明:自动驾驶不安全。

伊利诺伊大学香槟分校的一个研究团队在分析了自动驾驶公司 2014 年至 2017 年提交的所有安全报告(涵盖 144 辆自动驾驶汽车,累计行驶 1116605 英里)后,得出一个截然相反的结论:在行驶相同里程的情况下,自动驾驶汽车发生事故的可能性是人类驾驶汽车的 4000 倍。这个研究团队开发的一种针对自动驾驶的故障评估技术,在对百度 Apollo 3.0 和英伟达专有自动驾驶系统 DriveAV 的测试中,短短 4 小时就发现了 561 个关键安全故障!

这个研究团队致力于使用人工智能和机器学习,通过软件和硬件的改进来提高自动驾驶技术的安全性。

“由于车辆电气和机械组件的复杂性,以及天气、路况、地形、交通模式和照明等外部条件的变化,使用 AI 来改进自动驾驶车辆非常困难。”伊利诺伊大学 CSL 实验室教授 RavishankarK.Iyer 说,“目前我们正在取得进展,但安全仍是一个重大问题。”

研究小组目前正在开发技术和工具,从而找到影响自动驾驶车辆安全的驾驶条件和问题。使用他们的技术,可以找到大量的至关安全的场景,在这些场景中,一个小小的错误就可能酿成大祸。如此一来节省了大量的时间和金钱。

在对百度 Apollo3.0 和英伟达 DriveAV 的测试中,该团队所开发的故障注入引擎 DriveFI 在 4 小时内发现了 500 多个该软问题。

这样的发现让这个团队的工作得到了业内的关注。该团队正在为他们的测试技术申请专利,并计划很快进行部署。理想情况下,研究人员希望公司使用这项新技术来模拟已发现的问题,并在部署汽车之前解决问题。自动驾驶事故可能性比人驾驶高 4000 倍,安全评估面临挑战

“我们团队正在应对一些挑战,”领导该项目的计算机科学博士生 SaurabhJha 说。“解决这一挑战需要跨越科学、技术和制造的多学科努力。”

为什么这项工作挑战性很大?因为自动驾驶是使用 AI 和机器学习来集成机械、电子和计算技术以做出实时驾驶决策的复杂系统。典型的自动驾驶系统就像放在轮子上的微型超级计算机;拥有 50 多个处理器和加速器,运行着超过 1 亿行代码,来支持计算机视觉、规划和其他机器学习任务。

这些车辆的传感器和自动驾驶堆栈(计算软件和硬件)有可能存在问题。当一辆汽车以每小时 70 英里的速度在高速公路上行驶时,故障对司机来说可能是一个重大的安全隐患。

“如果一辆普通汽车的驾驶员感觉到诸如车辆漂移或拉力之类的问题,他 / 她可以调整自己的行为并将车辆引导到一个安全的停车点。”Jha 解释说:“然而,在这种情况下,除非自动驾驶汽车针对这些问题进行了训练,否则自动驾驶汽车会如何应对是不可预测的。在现实世界中,这样的例子数不胜数。”

多数人在电脑或智能手机上遇到软件问题时,最常见的反应是关机重启。然而,此方法不建议用于自动驾驶汽车,因为耽误的每一毫秒都会影响结果,而响应稍慢一点就可能会导致死亡。在过去的几年里,由于自动驾驶引发的各种事故,人们对这种基于人工智能的系统的安全担忧不断增加。

“现行法规要求 Uber 和 Waymo 等在公共道路上测试无人车的公司,每年要向加州车辆管理局(DMV)汇报其车辆的安全性,”CSL 和计算机科学专业的研究生 SubhoBanerjee 说。“我们想了解常见的安全问题有哪些,汽车的性能如何,以及理想的安全标准是什么,以了解自动驾驶系统的设计是否足够好。”

声明: 本文系OFweek根据授权转载自其它媒体或授权刊载,目的在于信息传递,并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责,如有新闻稿件和图片作品的内容、版权以及其它问题的,请联系我们。
侵权投诉

下载OFweek,一手掌握高科技全行业资讯

还不是OFweek会员,马上注册
打开app,查看更多精彩资讯 >