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卡耐基梅隆大學專家:特斯拉Autopilot存在“致命”缺陷

卡耐基梅隆大學專家:特斯拉Autopilot存在“致命”缺陷-DVBCN
 
盡管特斯拉在其產品上搭載了人類迄今為止,在量產車上能實現的最先進的駕駛輔助功能,但其距離最終完善還有很大提升空間。近日,一位從事智能機器技術的研究員表示,特斯拉Autopilot系統在識別騎車人時存在“致命”缺陷。
 
這位名叫Heather Knight的研究員目前在卡內基梅隆大學的機器人研究所從事人機交互研究,她在日前發表的一份論文中展示了對于Autopilot系統的最新研究成果。Knight為其研究起一個頗有些“標題黨”色彩的題目:“遇到Autopilot,騎車人會死”。
 
據了解,這份論文是由Knight和一位斯坦福的同事共同發表的。兩位駕駛員在開車的過程中發現,特斯拉在其液晶儀表盤上并沒有標出周圍騎車人。而在遇到機動車時,系統會在屏幕上顯示汽車的圖標。
 
特斯拉儀表盤上的人機交互頁面一方面旨在顯示出其系統對于道路環境的探測結果,另一方面也在于提醒駕駛員意識到周邊行駛車輛的變化。而在駕駛過程中,Knight沒有看到對于道路中騎車人的識別信息,因此她對此提出了質疑,并建議目前特斯拉車主還不應在自行車較多的區域開啟Autopilot功能。
 
卡耐基梅隆大學專家:特斯拉Autopilot存在“致命”缺陷-DVBCN
 
(特斯拉的液晶儀表盤,可以看到此時系統識別出了道路中的兩輛車)
 
從Autopilot系統采用的技術路線上來看,Knight的擔憂是有道理的。目前,該系統通過搭載在車前方的攝像頭和毫米波雷達來進行道路環境的感知。而由于其系統采用的是模式識別的技術路線,因此系統是通過識別攝像頭采集圖像中的車尾部來實現環境感知的。因此我們可以看到,Autopilot系統是不斷通過數據積累來實現迭代和升級的。從最早期的只能識別1輛車,到現在可以識別多輛車,這些進步是建立在模式識別庫中樣本不斷積累的基礎上。
 
相比較結構更加規則化的車尾部圖像,自行車騎車人的圖像顯然更加豐富多樣,需要進行更加海量的數據和圖像積累,這也許就是我們還沒有看到特斯拉在其Autopilot系統中標出騎車者的原因。
 
誠然,Knight的文章標題有些駭人聽聞,但其結論還是值得廣大特斯拉車主所警醒的。雖然截至目前僅有一例特斯拉汽車與騎車人發生事故致人受傷的事故,但車主們確實應當提升對于Autopilot系統的關注度。畢竟,該功能還僅僅是駕駛輔助,遠不是能夠讓駕駛員真正放開方向盤的“自動駕駛”。
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