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研究周報(bào) | 從DMV自動(dòng)駕駛脫離報(bào)告成績單,看當(dāng)前路測水平

編者按:為凝聚新能源汽車行業(yè)的研究力量,發(fā)揮協(xié)作效應(yīng),第一電動(dòng)網(wǎng)建立特約研究員機(jī)制,邀請行業(yè)知名專家、大牛作者作為特約研究員,集中多方智慧,深入探索新能源汽車政策、資本、技術(shù)、市場等領(lǐng)域,并定期推出【研究周報(bào)】,解析行業(yè)熱點(diǎn)問題。

【特約研究員 朱玉龍】2017年2月初,美國加州車輛管理局(DMV)披露了11家自動(dòng)駕駛系統(tǒng)公司的年度路測數(shù)據(jù),包括梅賽德斯、谷歌母公司 Alphabet 旗下 Waymo、通用汽車旗下 Cruise、特斯拉、BMW、福特(實(shí)際有數(shù)據(jù)報(bào)告的公司有9家,本田和大眾汽車去年并未在加州進(jìn)行測試)等。其中每家公司“脫離報(bào)告”的數(shù)據(jù)特別值得關(guān)注與探討。

在加州DMV的法規(guī)中,對于自動(dòng)駕駛測試定義了一個(gè)專有名詞“脫離(Disengagement)”,以此來衡量自動(dòng)駕駛技術(shù)的成熟度。自動(dòng)駕駛模式中的“脫離”是指在自動(dòng)駕駛測試中,系統(tǒng)無法進(jìn)入自動(dòng)駕駛模式或終止自動(dòng)駕駛模式改由人工控制的情況,即車輛駕駛員必須手動(dòng)接管駕駛的情況。

根據(jù)相關(guān)法律法規(guī),從2015年開始,獲得自動(dòng)駕駛牌照并在加州測試的公司每年都要向DMV匯報(bào)路測數(shù)據(jù),今年是第二次提交。報(bào)告主體內(nèi)容包括:自動(dòng)駕駛汽車路測里程、脫離次數(shù)和原因等,亦即脫離報(bào)告(Disengagement Report)。脫離報(bào)告數(shù)據(jù)是一個(gè)衡量自動(dòng)駕駛汽車實(shí)際運(yùn)行性能的重要指標(biāo),在某種程度上來說,受試車輛脫離的次數(shù)越少,表示自動(dòng)駕駛系統(tǒng)越穩(wěn)定,因此可以把脫離報(bào)告看作自動(dòng)駕駛系統(tǒng)公司的路測成績單。

研究周報(bào) | 從DMV自動(dòng)駕駛脫離報(bào)告成績單,看當(dāng)前路測水平

一、9家公司的系統(tǒng)脫離報(bào)告關(guān)鍵指標(biāo)

加州定義的“Program Participant Annual Reporting of Disengagement”里,內(nèi)容主要是技術(shù)失效原因造成的系統(tǒng)脫離(Failure of the Autonomous Technology Detected)和車輛安全運(yùn)行狀態(tài),需要測試員進(jìn)行立即接管(Safe Operation Requires Control by the Driver)兩種。前者要求自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要有完整的診斷機(jī)制,后者是對高階自動(dòng)駕駛車輛測試員的要求,即自動(dòng)駕駛測試員需要根據(jù)自身的判斷對車輛進(jìn)行介入,手動(dòng)控制車輛。除此以外報(bào)告里面要求:

·總的系統(tǒng)脫離報(bào)告

·脫離時(shí)的環(huán)境和測試條件

·當(dāng)時(shí)的位置和環(huán)境(比如高速路、鄉(xiāng)村道路和停車設(shè)施)

·氣候條件、道路環(huán)境的簡要介紹

·總的每臺車的在公共道路條件下所行駛的里程

·自動(dòng)駕駛提示報(bào)警到駕駛員接管的時(shí)間間隔

在DMV公布的測試報(bào)告里, 每家公司實(shí)際提供的信息都有差異,匯總這9家公司脫離報(bào)告中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)如下表:

表:九家自動(dòng)駕駛公司2016年加州路測關(guān)鍵數(shù)據(jù)匯總對比汽車廠商

汽車廠商

測試?yán)锍?/span>

(英里)

道路類型

脫離次數(shù)

脫離頻率

(英里/次)

時(shí)間跨度

寶馬

638

高速公路

1

638.00

2015.7-2016.11

博世

982.5

高速公路\鄉(xiāng)村道路\州際公路等

1442

0.68

2015.12-2016.11

通用Cruise

10015.21

城市道路

274

36.55

2016.6-2016.11

德爾福奧德SQ5

3125.3

州際公路\街道

178

17.56

2015.12-2016.11

福特

590

高速公路

3

196.67

2016.3

谷歌Waymo

635868

高速公路\街道

124

5127.97

2015.12-2016.11

日產(chǎn)

4099

高速\城市道路\郊區(qū)

28

146.39

2015.12-2016.11

奔馳

673.42

街道

153

4.40

2015.12-2016.12

特斯拉

550

高速\城市道路

182

3.02

2016.1-2016.12

數(shù)據(jù)來源:Autonomous Vehicle Disengagement Reports 2016

二、Google/Waymo自動(dòng)駕駛系統(tǒng)路測關(guān)鍵數(shù)據(jù)分析

從上表的數(shù)據(jù)對比能夠看出來,過去1年多時(shí)間里,Google在自動(dòng)駕駛的路測方面處于領(lǐng)先水平,不僅測試?yán)锍虜?shù)達(dá)到635868英里,而且“脫離”頻率為5128,也就是說每5128英里需要人工干預(yù)一次。對比分析Google近這兩年的數(shù)據(jù)里面可以看到很多進(jìn)步:

·2016年 Waymo 無人駕駛車輛在行駛里程增加50% 的情況下,因?yàn)樽詣?dòng)駕駛系統(tǒng)的內(nèi)生軟件和硬件的失效原因?qū)е碌男枰岏{駛員接管的情況大幅減少,從原來的每千英里平均0.8次下降到了0.2次;

·Waymo自動(dòng)駕駛系統(tǒng)性能的優(yōu)化,使得駕駛員觀察到的情況和安全閾值與自動(dòng)駕駛的情況更為接近,從而降低了人為介入的次數(shù);

·整個(gè)系統(tǒng)對加州的天氣適應(yīng)性更好了。

表1 Waymo自動(dòng)駕駛2015年和2016年部分測試指標(biāo)對比

自動(dòng)駕駛

從Google/Waymo 2016年造成系統(tǒng)脫離的具體原因看,軟件故障、自動(dòng)駕駛系統(tǒng)對車輛的有些機(jī)動(dòng)操控和對周圍環(huán)境的感知差異占到了整個(gè)脫離原因的絕大部分。

自動(dòng)駕駛

圖1 Google/Waymo的系統(tǒng)脫離原因占比

3、當(dāng)前自動(dòng)駕駛測試所處級別的判斷

從路測成績最好的Google/Waymo的整個(gè)測試和運(yùn)行的情況,Google/Waymo系統(tǒng)是按照L3級的模式來進(jìn)行測試的,對安全測試員的要求甚至需要L2級,亦即駕駛員需要更多地關(guān)注甚至參與到駕駛測試過程中。

·在整個(gè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)上,Google/Waymo采取了兩套自動(dòng)駕駛的系統(tǒng),在診斷上做了千項(xiàng)/秒[Tina1] 的查詢方式:

o 主控制和備份控制系統(tǒng)需要通信確認(rèn)

o 車輛傳感器輸出錯(cuò)誤和其他放置的感知數(shù)據(jù)(加速度計(jì)+GPS)

o 轉(zhuǎn)向和剎車系統(tǒng)的狀態(tài)反饋信息自動(dòng)駕駛

圖3 Google 自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的運(yùn)行方式概覽

·正因?yàn)樵跍y試過程中有以上這些診斷要求,所以在系統(tǒng)出現(xiàn)問題的時(shí)候需要駕駛員立即接管,實(shí)際的接管時(shí)間如圖4所示

o 發(fā)生系統(tǒng)退出的道路場景中,大部分是城市街道道路;

o 安全駕駛員需要對測試車輛的運(yùn)行情況予以負(fù)責(zé),所以從故障燈亮起到駕駛員接管的時(shí)隔,大部分都在2秒之內(nèi);

o 在兩次高速道路中,反應(yīng)的時(shí)間為0.1和1.1秒

自動(dòng)駕駛

圖4 軟件故障出現(xiàn)之后駕駛員的接受時(shí)間統(tǒng)計(jì)

Vinayak V. Dixit等去年12月發(fā)表的一篇名為《Autonomous Vehicles: Disengagements, Accidents and Reaction Times》的文章中,基于Mercedes-Benz公司和Google公司的自動(dòng)駕駛測試數(shù)據(jù),分析了兩家的系統(tǒng)在不同誘因和不同的道路條件下,對系統(tǒng)脫離做出響應(yīng)的時(shí)間做了一些分布對比,見下圖。研究者將兩家公司的各類脫離反應(yīng)響應(yīng)時(shí)間數(shù)據(jù)進(jìn)行合并分析發(fā)現(xiàn),無論是不同的誘因(行人、騎行者、其他車輛的非常規(guī)行為等)還是不同的道路條件(城市街道與非城市街道)下,兩家公司的系統(tǒng)的脫離后響應(yīng)時(shí)間均值都沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。

自動(dòng)駕駛

圖5 不同分類的響應(yīng)時(shí)間的概率密度

從廣義是來看,這些車企在測試的和在做的,都是探測從L2級到L3級,自動(dòng)駕駛車輛會遇到哪些問題。這些實(shí)驗(yàn)駕駛員都得用著L2級的心思來探測周邊環(huán)境,把他的反應(yīng)和自動(dòng)駕駛的性能進(jìn)行結(jié)合對比。在報(bào)告里面,Google/Waymo開發(fā)的這個(gè)基于事件記錄信息和后續(xù)回放仿真的系統(tǒng)(power simulator program),就是整個(gè)測試改進(jìn)的重要手段了。

在《Autonomous Vehicles: Disengagements, Accidents and Reaction Times》一文中列舉了DMV發(fā)布的2014年9月到2015年11月的自動(dòng)駕駛試驗(yàn)車輛發(fā)生的事故,這些事故多數(shù)系在城市街道交叉口附近的低速情況下發(fā)生。其實(shí)后來Google匯報(bào)的最多,也占了挺大的一部分,分析這些公開數(shù)據(jù),有助于我們可以找到自動(dòng)駕駛車輛在公共道路試跑的真實(shí)效果,以及尋求解決所存在問題的方法。

表2 自動(dòng)駕駛車輛涉及的事故

自動(dòng)駕駛

4、對自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展的展望

1) 目前,自動(dòng)駕駛實(shí)驗(yàn)車輛的技術(shù)所能達(dá)到的最高的水準(zhǔn)也只是L3這個(gè)階段,所以各個(gè)車企都在努力;如果媒體過度渲染其技術(shù)水平,那么在各種系統(tǒng)脫離和系統(tǒng)性能缺陷下,駕駛員是要自己負(fù)責(zé)的。

2) 在發(fā)展自動(dòng)駕駛技術(shù)的時(shí)候,可以借鑒DMV的做法,給一些定性的要求,讓測試企業(yè)逐漸把自動(dòng)駕駛的一些基本信息予以公布,讓消費(fèi)者逐漸了解整個(gè)系統(tǒng)的成熟度。

3) 整個(gè)自動(dòng)駕駛的開發(fā)和驗(yàn)證方法,可以說與之前有挺大的區(qū)別,也不僅僅是依靠傳統(tǒng)的Tier1的技術(shù)成熟和演進(jìn),也需要新的工具和新的機(jī)制,這些都需要有個(gè)建立的過程,甚至是整個(gè)開發(fā)的形式與生態(tài)的存在形式。

參考文獻(xiàn):

1) Report on Autonomous Mode Disengagements For Waymo Self-Driving Vehicles in California December 2016

2) Autonomous Vehicles: Disengagements, Accidents and Reaction Times

來源:第一電動(dòng)網(wǎng)

作者:朱玉龍

本文地址:http://www.22xuexi.com/kol/49144

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