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雷鋒網(wǎng)：圖片來自網(wǎng)絡
雷鋒網(wǎng)按，去年 3 月份 Uber 自動駕駛測試車在亞利桑那 Tempe 市的那場致命事故依然令人記憶猶新。經(jīng)過 20 個月的漫長調查，美國全國運輸委員會（NTSB）今天又公布了一份新報告，其中一些細節(jié)真是令人感覺細思極恐。
去年 5 月份 NTSB 就曾發(fā)布過一份初步報告，當時它們就指出事故的元兇是軟件故障，而非硬件問題。今天，NTSB 終于用一份新報告結束了這場馬拉松式事故調查，詳實還原了事故發(fā)生前的最后幾秒。原來，那輛撞死 Elaine Herzberg 測試車上的雷達在事故發(fā)生前 5 秒就探測到有行人經(jīng)過了，但在軟件設計上的一系列失誤還是讓自動駕駛系統(tǒng)慢了半拍，直到碰撞發(fā)生前 0.2 秒才踩了急剎。
與大多數(shù)自動駕駛軟件類似，Uber 的軟件工作時也要試圖對探測到的物體進行分類，將它們定義為汽車、自行車、行人或其它物體。隨后，軟件會根據(jù)分類計算并預測物體的行進速度及可能的運動軌跡。不幸的是，這套系統(tǒng)在 Tempe 的事故中徹底“崩掉了”。
在這份最終報告中，NTSB 用時間線列出了軟件最后幾秒鐘到底在“想些什么”。面對遠離人行道且推著自行車前行的 Herzberg，測試車為什么沒能及時停下來？
1. 碰撞發(fā)生前 5.2 秒，系統(tǒng)將 Herzberg 劃歸為“其它”物體。
2. 碰撞發(fā)生前 4.2 秒，系統(tǒng)又將 Herzberg 重新歸類為“車輛”。
3. 碰撞發(fā)生前 3.8-2.7 秒的時間段中，軟件的分類功能在“車輛”與“其它”的分類結果中跳動了好多次。
4. 碰撞發(fā)生前 2.6 秒，系統(tǒng)又變了，將 Herzberg 和她的自行車識別為“自行車”。
5. 碰撞發(fā)生前 1.5 秒，Herzberg 被識別為“未知物體”。
6. 碰撞發(fā)生前 1.2 秒，她居然又被識別成了“自行車”。
這里有兩個值得注意的點。
首先，碰撞發(fā)生前的幾秒里，軟件居然從未將 Herzberg 分類為“行人”。NTSB 指出，這是因為“Uber 在進行系統(tǒng)設計時根本就沒考慮過那些不遵守交規(guī)過馬路的行人。”
第二，一直變來變去的分類讓 Uber 的軟件無法準確計算 Herzberg 的軌跡，誰知她正好走在了測試車的行車路線上。你可能會覺得，既然自動駕駛系統(tǒng)探測到了物體，不就應該及時剎車嗎？可惜，Uber 的軟件不是這樣工作的。
具體來說，Uber 的系統(tǒng)會利用探測到的物體位置推測其速度及未來軌跡。不過，NTSB 在報告中指出，“如果感知系統(tǒng)一直改變對物體的分類，那么軟件就不再考慮物體的追蹤歷史了，這樣容易造成判斷軌跡時的混亂?！?/strong>
在現(xiàn)實中，如果系統(tǒng)無法識別 Herzberg 和她的自行車是什么，系統(tǒng)就會覺得她處在靜止狀態(tài)。
碰撞發(fā)生前 5.2-4.2 秒的時間段中，系統(tǒng)將 Herzberg 識別為“車輛”，因此判斷她處于靜止狀態(tài)，也不會出現(xiàn)在測試車的行進路線上。電光火石之間，系統(tǒng)更改了分類結果，并且意識到 Herzberg 正在移動，但預測她會繼續(xù)保持現(xiàn)有路線。
碰撞前 2.6 秒再次將她分類為“自行車”時，系統(tǒng)再次預測 Herzberg 會繼續(xù)保持現(xiàn)有路線。顯然，系統(tǒng)犯下了大錯，因為它沒法參考追蹤歷史了。碰撞前 1.5 秒時，Herzberg 又成了“未知物體”，而且狀態(tài)繼續(xù)是“靜止”。
碰撞前 1.2 秒時，她進入了測試車的行車路線，系統(tǒng)這才意識到事故就要發(fā)生了。
到了這個節(jié)骨眼上，想避免事故也不現(xiàn)實了，但一腳重剎也許能最大限度的減小對 Herzberg 的傷害，可惜她運氣不夠好。
對于該問題 NTSB 解釋稱：
“當系統(tǒng)探測到緊急情況時，它會啟動動作抑制。這是個需要花費 1 秒鐘時間的過程，自動駕駛系統(tǒng)會抑制計劃好的剎車，此時系統(tǒng)會核實探測到危險的性質并計算出一個替代方案，或者直接將車輛操控權交還給安全司機。”
Uber 表示，公司“在系統(tǒng)中加入動作抑制程序是因為擔心試驗性質的自動探測系統(tǒng)頻繁誤報，給車輛帶來一些不必要的緊急機動?！?/strong>
這樣來看，Uber 測試車的救命剎車在碰撞前 0.2 秒才踩下去，不過已經(jīng)于事無補了。
NTSB 還指出，即使已經(jīng)晚了 1 秒鐘，系統(tǒng)也沒有來個全力剎車。因為在 Uber 的設定中，如果事故能避免，車輛就要全力剎車，但如果避無可避，它們則更傾向于讓車輛逐步慢下來并提醒安全駕駛員緊急接管。
去年，Business Insider 的 Julie Bort 也曾給出過自己的調查報告，她詳細分析了 Uber 這樣設計自動駕駛軟件的原因：當時 Uber 自動駕駛團隊正忙著準備給新任 CEO Dara Khosrowshahi 展示自家自動駕駛汽車的風采呢，因此主管要求工程師優(yōu)化乘坐體驗。所以，為了讓 Khosrowshahi 坐得舒服些，Uber 的自動駕駛系統(tǒng)上線時沃爾沃 XC90 自帶的 ADAS 功能（比如自動剎車或緊急變線等）會自動關閉。
當然，這背后還有其他原因，比如 Uber 雷達與自帶雷達處于同頻率的問題，這樣很容易有干擾。
致命事故發(fā)生后，Uber 對自家雷達進行了重新設計，這樣在測試時就能有個雙保險了。此外，Uber 還對軟件進行了重新設計，緊急情況下再也沒有“動作抑制”了。同時，在物體分類改變時，軟件也不會再無視過去的位置數(shù)據(jù)了。
雷鋒網(wǎng)原創(chuàng)文章，未經(jīng)授權禁止轉載。詳情見轉載須知。
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