自動(dòng)駕駛為什么會(huì )識別不出靜止物體

關(guān)于蘑菇說(shuō)：

自動(dòng)駕駛技術(shù)正在逐漸走進(jìn)你我的生活，不少人對它充滿(mǎn)好奇。有人已經(jīng)在街頭看到過(guò)自動(dòng)駕駛的車(chē)輛，甚至體驗過(guò)自動(dòng)駕駛服務(wù)，也有人對這項新技術(shù)感到陌生，甚至心存疑慮。

作為全球領(lǐng)先的自動(dòng)駕駛全棧技術(shù)和運營(yíng)服務(wù)提供商，蘑菇車(chē)聯(lián)官方微信公眾號將從即日起開(kāi)設一檔自動(dòng)駕駛科普專(zhuān)欄，講解大家關(guān)心的技術(shù)知識、暢享未來(lái)的出行生活。同時(shí)歡迎讀者評論、留言、私信，把想了解的問(wèn)題發(fā)給我們，我們將盡力解答。

本期將從“為什么自動(dòng)駕駛難以識別靜止物體”的話(huà)題開(kāi)始。

今年 5 月，美國網(wǎng)友Joel Johnson在YouTube上發(fā)布了一條視頻：一輛谷歌Waymo自動(dòng)駕駛出租車(chē)，在遇到建筑工地放置的一排交通錐后，系統受到迷惑，不再前行，停在鳳凰城郊區一條繁忙的馬路中間，造成了14分鐘的交通堵塞。

除了交通錐，絕大多數意外出現的靜止障礙物都是自動(dòng)駕駛的大敵。2019年，在美國印第安納州，一位用戶(hù)駕駛特斯拉Model 3在州際公路撞上了一輛靜止停放的消防車(chē)。事后報告稱(chēng)：特斯拉未能觀(guān)察到停放在車(chē)道上的消防車(chē)。Model 3今年3月和7月的兩起事故同樣源自撞上停放的汽車(chē)。

Waymo和特斯拉分別代表了當今自動(dòng)駕駛陣營(yíng)中的“激光雷達+高精地圖派”和“純計算機視覺(jué)派”。對二者來(lái)說(shuō)，靜止目標的識別都非常難。

首先，路面上臨時(shí)出現的路障、三角、警示牌、施工作業(yè)區由于出現的周期太短，往往無(wú)法被現成的自動(dòng)駕駛高精地圖收錄。于是識別上述物體的任務(wù)落在本就壓力山大的自動(dòng)駕駛機器頭上。

機器感知與人類(lèi)感知的邏輯不同。人眼可以清晰看到前方路標、路牌、前車(chē)尾燈并將其分類(lèi)，而機器識別的結果只能由數據和算法決定。開(kāi)放道路場(chǎng)景千變萬(wàn)化，只要物體簡(jiǎn)單變換外觀(guān)，就必須重新識別。機器或許能識別出一個(gè)推自行車(chē)的行人，但難以在短時(shí)間內識別一個(gè)戴皮卡丘頭套推車(chē)的行人。數據場(chǎng)景庫的豐富度和算法質(zhì)量不足以應付這一罕見(jiàn)場(chǎng)景。

靜止物體的感知和識別是更有難度的工作。在自動(dòng)駕駛感知系統中，雷達“看到”的是點(diǎn)云，攝像頭“看到”的是圖像像素，二者數據特征不同，需要復雜的融合過(guò)程。反觀(guān)移動(dòng)的目標點(diǎn)，由于一直在變化，相對容易判斷。而靜止障礙物混在靜止路牌、路標、綠植中，只有經(jīng)過(guò)多輪篩選才能標識出。一旦算法不夠成熟，很容易出現某一傳感器識別出障礙物，但被承擔巨大高速運轉壓力的算法當作錯誤或不重要數據直接過(guò)濾。

綜合來(lái)看，自動(dòng)駕駛難以識別靜止物體的原因在于：這是一場(chǎng)沒(méi)有高精地圖支援，機器數據融合與篩選難度高，算法權重小，還經(jīng)常遭遇罕見(jiàn)場(chǎng)景的感知“大考”。

這也是車(chē)路協(xié)同發(fā)揮價(jià)值的重要舞臺。車(chē)路協(xié)同為自動(dòng)駕駛感知提供及時(shí)、精確的信息保障。架設在路口交通燈桿高處的攝像頭和雷達能夠游刃有余地識別臨時(shí)交通錐或應急車(chē)道停放的奇異拖車(chē)，通過(guò)V2X將其提前告知途徑車(chē)輛。車(chē)輛在距靜止障礙物較遠時(shí)已做好防范，從而規避安全隱患。

在蘑菇車(chē)聯(lián)的“車(chē)路云一體化”自動(dòng)駕駛系統實(shí)踐中，曾有這樣一個(gè)案例。自動(dòng)駕駛汽車(chē)途徑4個(gè)為應對疫情而臨時(shí)搭建的核酸檢測站，站點(diǎn)周邊還加設了密密麻麻的一米欄。通過(guò)車(chē)路協(xié)同，車(chē)輛逆向繞行避障，隨后順利回到車(chē)道。

在“車(chē)路云一體化”的體系中，路側和云端感知理論上可以提前預知500m、1km、5km甚至10km外的所有靜態(tài)和動(dòng)態(tài)交通信息，實(shí)現全局感知，為自動(dòng)駕駛汽車(chē)提供必要的預測、預警信息。這一系統目前應用在蘑菇車(chē)聯(lián)位于北京、上海、江蘇、浙江、湖北、四川等地的自動(dòng)駕駛商業(yè)化項目，覆蓋城市開(kāi)放道路、園區、港口、機場(chǎng)、高速公路、高校等全場(chǎng)景。

及時(shí)、精確的信息獲取是保障自動(dòng)駕駛感知安全的根本前提。無(wú)論自動(dòng)駕駛還是人類(lèi)駕駛，行駛安全性都只取決于2個(gè)核心因素，一是有沒(méi)有看到周?chē)ｋU情況；二是能否及時(shí)決策或時(shí)間夠不夠及時(shí)處理。在信息獲取精確及時(shí)性、決策時(shí)效性?xún)蓚€(gè)方面，車(chē)路協(xié)同都在大幅提升自動(dòng)駕駛安全性。

責任編輯：haq