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主流的自动驾驶方案都不安全?这个团队4小时内发现561个关键安全故障

2019-11-04
來源:与非网
關鍵詞: 自动驾驶 英伟达

  自動駕駛安全不?近日有研究團隊研究表明:自動駕駛不安全。

  伊利諾伊大學香檳分校的一個研究團隊在分析了自動駕駛公司 2014 年至 2017 年提交的所有安全報告(涵蓋 144 輛自動駕駛汽車,累計行駛 1116605 英里)后,得出一個截然相反的結論:在行駛相同里程的情況下,自動駕駛汽車發生事故的可能性是人類駕駛汽車的 4000 倍。這個研究團隊開發的一種針對自動駕駛的故障評估技術,在對百度 Apollo 3.0 和英偉達專有自動駕駛系統 DriveAV 的測試中,短短 4 小時就發現了 561 個關鍵安全故障!

  這個研究團隊致力于使用人工智能和機器學習,通過軟件和硬件的改進來提高自動駕駛技術的安全性。

  “由于車輛電氣和機械組件的復雜性,以及天氣、路況、地形、交通模式和照明等外部條件的變化,使用 AI 來改進自動駕駛車輛非常困難。”伊利諾伊大學 CSL 實驗室教授 RavishankarK.Iyer 說,“目前我們正在取得進展,但安全仍是一個重大問題。”

  研究小組目前正在開發技術和工具,從而找到影響自動駕駛車輛安全的駕駛條件和問題。使用他們的技術,可以找到大量的至關安全的場景,在這些場景中,一個小小的錯誤就可能釀成大禍。如此一來節省了大量的時間和金錢。

  在對百度 Apollo3.0 和英偉達 DriveAV 的測試中,該團隊所開發的故障注入引擎 DriveFI 在 4 小時內發現了 500 多個該軟問題。

  這樣的發現讓這個團隊的工作得到了業內的關注。該團隊正在為他們的測試技術申請專利,并計劃很快進行部署。理想情況下,研究人員希望公司使用這項新技術來模擬已發現的問題,并在部署汽車之前解決問題。自動駕駛事故可能性比人駕駛高 4000 倍,安全評估面臨挑戰

  “我們團隊正在應對一些挑戰,”領導該項目的計算機科學博士生 SaurabhJha 說。“解決這一挑戰需要跨越科學、技術和制造的多學科努力。”

  為什么這項工作挑戰性很大?因為自動駕駛是使用 AI 和機器學習來集成機械、電子和計算技術以做出實時駕駛決策的復雜系統。典型的自動駕駛系統就像放在輪子上的微型超級計算機;擁有 50 多個處理器和加速器,運行著超過 1 億行代碼,來支持計算機視覺、規劃和其他機器學習任務。

  這些車輛的傳感器和自動駕駛堆棧(計算軟件和硬件)有可能存在問題。當一輛汽車以每小時 70 英里的速度在高速公路上行駛時,故障對司機來說可能是一個重大的安全隱患。

  “如果一輛普通汽車的駕駛員感覺到諸如車輛漂移或拉力之類的問題,他 / 她可以調整自己的行為并將車輛引導到一個安全的停車點。”Jha 解釋說:“然而,在這種情況下,除非自動駕駛汽車針對這些問題進行了訓練,否則自動駕駛汽車會如何應對是不可預測的。在現實世界中,這樣的例子數不勝數。”

  多數人在電腦或智能手機上遇到軟件問題時,最常見的反應是關機重啟。然而,此方法不建議用于自動駕駛汽車,因為耽誤的每一毫秒都會影響結果,而響應稍慢一點就可能會導致死亡。在過去的幾年里,由于自動駕駛引發的各種事故,人們對這種基于人工智能的系統的安全擔憂不斷增加。

  “現行法規要求 Uber 和 Waymo 等在公共道路上測試無人車的公司,每年要向加州車輛管理局(DMV)匯報其車輛的安全性,”CSL 和計算機科學專業的研究生 SubhoBanerjee 說。“我們想了解常見的安全問題有哪些,汽車的性能如何,以及理想的安全標準是什么,以了解自動駕駛系統的設計是否足夠好。”


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