上海交通大学机械与动力工程学院智能汽车研究所 杨林教授

北京航空航天大学交通科学与工程学院讲师 任秉韬博士

吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室，博士生导师 何睿副教授

国家发改委都会中央智慧都会所所长 黎明

自动驾驶已是全球汽车生长的主要趋势，但近年来，自动驾驶汽车也发生不少的事故，引起全球各界的关注。

平安问题是自动驾驶的焦点，若何才气确保自动驾驶汽车的平安？就此，新京智库采访了自动驾驶领域的专家、学者，配合探讨影响自动驾驶平安的手艺因素。

环境感知问题是影响自动驾驶平安的主要缘故原由

新京智库：近几年频仍泛起自动驾驶交通事故，从手艺层面来看，影响自动驾驶平安的有哪些要害因素？

杨林：从手艺层面来看，影响自动驾驶平安的主要是环境感知问题。环境感知容易泛起问题，一方面是恶劣环境的滋扰，好比在强光环境下，汽车的激光雷达或者摄像头容易发生盲区。

另一方面，由于多运动目的和动态环境的不确定性，容易导致自动驾驶车对多目的的意图识别和展望禁绝确。好比，自动驾驶车上路时，要面临许多行驶的车辆，这就需要其对这些运动目的的轨迹举行跟踪，并对后者的运动意图举行识别和展望。这个历程对照庞大，有时刻很难举行准确判断，就会导致决议泛起问题，引发平安事故。

任秉韬：自动驾驶平安事故的缘故原由中，环境的??感知系统失效是主要问题。??从总体来看，自动驾驶主要分为三个部门，一是环境感知；??二是决议设计；三是控制执行。?

通过对交通事故资料的调研剖析，发现环境感知问题主要出在两方面，一是系统设计有缺陷。自动驾驶主要是以视觉为主的传感器，但其对环境转变的感知对照弱，好比强光反射、恶劣天气等环境因素，会影响信息的获取，导致自动驾驶的决议控制系统无法举行准确判断和操作。

何睿：实在，自动驾驶从感知、决议、??控制到执行，整个系统既包罗硬件系统，也包罗软件系统，任何环节泛起问题，都市影响其平安性。但由这些交通事故案例来看，影响平安的最要害因素，仍在感知层，即软件的智能化水平还不够。

??也就是说，由于自动驾驶的智能化水平还未到达一定的水平，使人们对目的的识别、定位判断容易泛起差错，导致最终决媾和执行的禁绝确。

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?除此之外，通过对近几年自动驾驶事故的剖析来看，一些自动驾驶汽车在测试方面也有所欠缺。

??自动驾驶测试主要分为三阶段，一是在虚拟的环境下，以仿真测试为主，二是在??实验场的测试；三是进入到市场阶段。??然则某些自动驾驶厂商忽略了虚拟仿真测试，就直接上路。测试不充实、不规范也是影响平安的主要因素。

李润梅：环境检测的误判，除了算法缘故原由，还在于无人驾驶缺乏充实的测试，稀奇是现实交通场景下的一些极限和边缘条件下的测试，因此，当遇到某些特殊场景，系统无法准确判断、决议或与自动驾驶系统某些功效发生冲突，就??会导致驾驶系统作失足误的决议或执行错误的控制指令。

黎明：现在海内泛起事故的所谓“自动驾驶车辆”，通常并不是L4级别以上的车辆，往往是L2级别以下。这种级其余自动驾驶车辆要求驾驶员应该保持注重，随时能够接受车辆。剖析相关事故缘故原由，有车的因素，但更多是人的因素，即忽视对驾驶环境的监控。

现在自动驾驶车辆的研发和测试通常只笼罩了部门场景，没有笼罩所有的驾驶场景，这可能导致算法方面存在缺陷。

最优化的硬件系统设置既降低成本，又保障平安

新京智库：在硬件和测试方面，若何解决硬件手艺局限性，以及测试不充实的难题？

李润梅：在硬件方面，由于自动驾驶需要配备较多传感器，部门传感器价钱昂贵，在思量成本情形下，若是传感器设置不够完整，导致信息检测的缺失，可能泛起一些驾驶平安问题。若何在降低成本情形下，尽可能保障平安是自动驾驶硬件开发的主要课题。

黎明：在硬件研发方面，要施展主管部门和相关行业协会的指导作用。未来应思量确立与自动驾驶级别相关的硬件设置尺度和规范，例如某级别自动驾驶车辆需配备某性能尺度的激光雷达，实现对自动驾驶平安的底线保障。

任秉韬：测试方面，应通过平安加压方式来加速测试，进而??提高测试效率。为了??磨练自动驾驶的平安性，要对其举行一种??压力性的磨练，不仅仅是依据自动驾驶的通例情形，??还要不停触碰那些边缘场景??的案例，举行功效界限的检测。只有思量到种种庞大的环境因素，才气更好地保证自动驾驶平安。

杨林：自动驾驶测试是验证产物实现实现设计目的的主要环节。然则，源头更主要，若是源头不能获得可靠保证，自己就存在破绽，到了测试环节，有可能测出来，也有可能测不出来，由于测试场景总是有限的。因此解决测试的难题还在于源头的基础性事情，若是基础研发不扎实，后面测试再完善也没有意义。

充实的场景测试是解决算法问题的要害

新京智库：除了硬件和测试，软件层面的算法也是影响自动平安的主要因素。自动驾驶的某些算法在仿真测试环境下可行，在完全开放环境下却会发生错误的决议，这应该怎么办？

黎明：对于若何解决算法难题，要害在于场景测试和软件系统的集成。算法和场景是亲热相关，要有更多的场景迭代和充实的测试，才气使算法优化并完善软件系统。

此前，由于海内执法划定限制，智能网联车的测试受到一定的影响。今年，深圳市出台了《深圳经济特区智能网联汽车治理条例（征求意见稿）》，划定智能网联汽车可以在深圳高速公路和都会快速路开展蹊径测试。

随着深圳甚至天下局限对智能网联汽车测试局限和内容的逐步扩大，将大大推动智能网联汽车的测试和研发历程。然则这些测试的交通环境仍然相对单一，未来在包罗非灵活车和行人交通环境下的测试，将是一项耐久和艰难的事情。

?任秉韬：提高自动驾驶算法的庞大环境顺应能力很主要。一是可以依据大数据，依据深度学习，多采集一些训练样本；二是在设计系统历程中，只管多思量差异运行工况，包罗确定性状态和随机性状态，也可以对这些状态再举行仔细划分；三是在测试历程中，适当多测一些界限、边缘的场景，同时也尽可能地增强真切性，通过这些措施使算法加倍准确。

何睿：算法有这样一些问题，好比在虚拟仿真环境下验证，算法是准确的，但到完全开放环境下，算法却容易出问题。主要缘故原由在于，准确的算法是基于厚实的场景，以及厚实数据的深度学习，但由于数据量不够，也就是测试不够，导致一旦遇到许多没有遇到过的问题或者场景，算法就不知道怎么处置。

因此，这就需要手艺的迭代。只有履历了厚实的测试，不停调整算法，才气使算法加倍智能化。?

新京报记者 王春蕊

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