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美国 IIHS 新闻动态之自动驾驶汽车可能很难消除大多数碰撞事故
2020-06-09 14:18:09· 来源：中保研汽车技术研究院
司机的失误几乎存在于所有的车祸中。这就是为什么自动化驾驶被认为是一个潜在的改变者，但根据IIHS的一项新研究，如果自动驾驶系统与人的驾驶方式太相似，那么自
司机的失误几乎存在于所有的车祸中。这就是为什么自动化驾驶被认为是一个潜在的改变者，但根据IIHS的一项新研究，如果自动驾驶系统与人的驾驶方式太相似，那么自动驾驶汽车可能只能防止大约三分之一的交通事故。
IIHS负责研究的副总裁、该研究的合著者杰西卡·西奇诺（Jessica Ciccino）说：“完全自动驾驶的汽车很可能最终会比人更好的识别危险，但我们发现，仅凭这一点并不能防止大部分的撞车事故。”
传统观念认为，有一天，自动驾驶汽车可能会使车辆道路事故成为过去，但是现实并非如此简单。根据一项针对警方报告的交通事故的全国性调查，10起交通事故中9起以上是驾驶员失误导致的。
但该研究所的分析表明，自动驾驶汽车可能只能避免约三分之一的车祸。因为它们比人类驾驶员有更准确的感知能力，而且不易丧失工作能力。为了避免其他三分之二的情况，需要对它们进行专门编程，将安全性优先于速度和方便性。
研究所的研究科学家、该项研究的主要作者亚历山德拉·穆勒说：“制造能像人一样驾驶的自动驾驶汽车本身就是一个巨大的挑战。”“但他们实际上需要做得更好，才能兑现我们的指令承诺。”
若使自动驾驶汽车被设计成能像人类一样对风险做出同样的决定，可能仍会继续发生多起车祸。IIHS的研究人员调查了5000多起警方报告的车祸。该样本由美国国家公路交通安全管理局（National Highway Traffic Safety Administration）收集。
IIHS小组审查了案例文件，并将导致车祸的驾驶员相关因素分为五类：
“感知”错误包括驾驶员分心、视线受阻和在为时已晚之前无法识别危险等。
“预测”错误发生在驾驶员错误地判断了交通间隙、错误地估计了另一辆车的行驶速度或对另一个道路使用者将要做的事情做出了错误的假设时。
“计划和决定”错误包括在路况下开得太快或太慢、驾驶过激或与前方车辆的跟车距离太小。
“执行和性能”错误包括不充分或不正确的规避操作、过度补偿和控制车辆的其他错误。
“丧失工作能力”包括因饮酒或吸毒、医疗问题或在驾驶时睡着而造成的损伤。
研究人员还确定，有些碰撞是不可避免的，例如由车辆故障（如爆胎或车轴断裂）。
为了这项研究，研究人员设想未来在路上的所有车辆都是自动驾驶车辆。他们认为，这些未来的车辆将防止那些完全由“感知”错误引起的碰撞，或“丧失工作能力”的司机。这是因为全自动车辆的摄像头和传感器可以比人类驾驶员更好地监控道路和识别潜在危险，且不会分散注意力或丧失工作能力。
仅因“感知”错误造成的碰撞占总数的24%，丧失能力占10%。如果路上的所有车辆都是自动驾驶的话，这些碰撞或许是可以避免的——尽管这需要工作正常的传感器和不会出现故障的系统。剩下的三分之二可能仍然会发生，除非自动驾驶车辆也被特别编程，以避免其他类型的预测、决策和性能错误。
以2018年3月亚利桑那州坦佩市一辆Uber测试车撞死一名行人为例。它的自动驾驶系统最初很难正确识别路边49岁的伊莲·赫茨伯格。即便是可以识别，但仍然无法预测她会在车前横穿，而且它也无法执行正确的躲避动作，以避免在她横穿道路时撞到她。
在研究样本中，约40%的车祸是由“计划和决策“失误（如超速和非法机动）造成的。驾驶员经过深思熟虑做出的决定可能导致撞车，这一事实表明，驾驶员的偏好有时可能与自动驾驶车辆的安全优先权相冲突。为了让自动驾驶汽车实现其消除大多数撞车事故的承诺，在这两种情况不一致的情况下，它们必须专注于安全性，而不是驾驶员偏好。
自动驾驶车辆不仅需要遵守交通法规，还需要适应路况，并实施驾驶策略，考虑到其他道路使用者将要做什么的不确定性。
穆勒说：“我们的分析表明，如果自动驾驶汽车要实现比人类驾驶汽车更安全的承诺，那么设计师将安全性放在优先于驾驶者偏好的位置将是至关重要的。”
IIHS负责研究的副总裁、该研究的合著者杰西卡·西奇诺（Jessica Ciccino）说：“完全自动驾驶的汽车很可能最终会比人更好的识别危险，但我们发现，仅凭这一点并不能防止大部分的撞车事故。”
传统观念认为，有一天，自动驾驶汽车可能会使车辆道路事故成为过去，但是现实并非如此简单。根据一项针对警方报告的交通事故的全国性调查，10起交通事故中9起以上是驾驶员失误导致的。
但该研究所的分析表明，自动驾驶汽车可能只能避免约三分之一的车祸。因为它们比人类驾驶员有更准确的感知能力，而且不易丧失工作能力。为了避免其他三分之二的情况，需要对它们进行专门编程，将安全性优先于速度和方便性。
研究所的研究科学家、该项研究的主要作者亚历山德拉·穆勒说：“制造能像人一样驾驶的自动驾驶汽车本身就是一个巨大的挑战。”“但他们实际上需要做得更好，才能兑现我们的指令承诺。”
若使自动驾驶汽车被设计成能像人类一样对风险做出同样的决定，可能仍会继续发生多起车祸。IIHS的研究人员调查了5000多起警方报告的车祸。该样本由美国国家公路交通安全管理局（National Highway Traffic Safety Administration）收集。
IIHS小组审查了案例文件，并将导致车祸的驾驶员相关因素分为五类：
“感知”错误包括驾驶员分心、视线受阻和在为时已晚之前无法识别危险等。
“预测”错误发生在驾驶员错误地判断了交通间隙、错误地估计了另一辆车的行驶速度或对另一个道路使用者将要做的事情做出了错误的假设时。
“计划和决定”错误包括在路况下开得太快或太慢、驾驶过激或与前方车辆的跟车距离太小。
“执行和性能”错误包括不充分或不正确的规避操作、过度补偿和控制车辆的其他错误。
“丧失工作能力”包括因饮酒或吸毒、医疗问题或在驾驶时睡着而造成的损伤。
研究人员还确定，有些碰撞是不可避免的，例如由车辆故障（如爆胎或车轴断裂）。
为了这项研究，研究人员设想未来在路上的所有车辆都是自动驾驶车辆。他们认为，这些未来的车辆将防止那些完全由“感知”错误引起的碰撞，或“丧失工作能力”的司机。这是因为全自动车辆的摄像头和传感器可以比人类驾驶员更好地监控道路和识别潜在危险，且不会分散注意力或丧失工作能力。
仅因“感知”错误造成的碰撞占总数的24%，丧失能力占10%。如果路上的所有车辆都是自动驾驶的话，这些碰撞或许是可以避免的——尽管这需要工作正常的传感器和不会出现故障的系统。剩下的三分之二可能仍然会发生，除非自动驾驶车辆也被特别编程，以避免其他类型的预测、决策和性能错误。
以2018年3月亚利桑那州坦佩市一辆Uber测试车撞死一名行人为例。它的自动驾驶系统最初很难正确识别路边49岁的伊莲·赫茨伯格。即便是可以识别，但仍然无法预测她会在车前横穿，而且它也无法执行正确的躲避动作，以避免在她横穿道路时撞到她。
在研究样本中，约40%的车祸是由“计划和决策“失误（如超速和非法机动）造成的。驾驶员经过深思熟虑做出的决定可能导致撞车，这一事实表明，驾驶员的偏好有时可能与自动驾驶车辆的安全优先权相冲突。为了让自动驾驶汽车实现其消除大多数撞车事故的承诺，在这两种情况不一致的情况下，它们必须专注于安全性，而不是驾驶员偏好。
自动驾驶车辆不仅需要遵守交通法规，还需要适应路况，并实施驾驶策略，考虑到其他道路使用者将要做什么的不确定性。
穆勒说：“我们的分析表明，如果自动驾驶汽车要实现比人类驾驶汽车更安全的承诺，那么设计师将安全性放在优先于驾驶者偏好的位置将是至关重要的。”
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