汽车自动驾驶软件设计的挑战
这些因素存在很大的不确定性。一些倡导者预测,到2030年,自动驾驶车辆将足够方便和负担得起取代大多数人操作的车辆,将为非驾驶员提供独立的流动性,减少驾驶的压力和单调乏味,成为拥堵、事故和污染问题的灵丹妙药。
大多数乐观的预测都是由金融行业的人根据数码相机、智能手机和互联网等电子创新的经验做出的。他们的分析往往忽略了重要的实施要求和成本。虽然车辆可以在一定条件下自动运行,但在所有正常条件下,在这些车辆经过充分测试、批准用于一般商业销售之前,必须解决许多技术问题。
自动驾驶车辆的操作模型
汽车工程师学会(SAE)定义了五个级别的自动驾驶,级别1-3需要有执照的驾驶员,但是等级4和5允许无人驾驶的操作。
目前许多车辆都有1级和2级技术,如巡航控制、危险警告和自动平行泊车。特斯拉的自动驾驶仪提供了在有限的条件下自动驾驶和加速。
考虑一个挑战。为了安全起见,驾车者应谨慎驾驶,这意味着要预见潜在危险,例如野生动物和顽童。要做到这一点,自动汽车将需要一个数据库分类,例如,消防栓低风险,宠物在皮带作为中等风险,野生动物,如袋鼠,作为高风险。此外,儿童有时穿着动物服装,青少年在僵尸变奏曲。大多数司机都能理解这样的风险。如果我说,“注意一群僵尸袋鼠服装,”你可能会理解这种威胁,因为你曾经是一个顽皮的年轻人,但是电脑会被弄乱:这种情况太不寻常了,不能进入标准风险数据库,所以车辆要么会错过。把它归类,也许是把装扮成有趣的追随者当作受伤的受害者或暴乱的暴徒,或者简单地停下来等待人类的指令。这些系统可以自我学习,因此最终可以识别新的服装和行为,但这些将需要新的软件编码,这可能与其他驾驶指令不可预知地交互。这并不意味着自动驾驶是不可能的或固有的危害,它只是说明了他们面临的许多问题之一:新的风险导致解决方案,进一步增加系统复杂性及潜在的失败。
在公共道路上运行车辆是复杂的,因为通常是不可预测的物体,包括车辆、行人、骑自行车者、动物和坑洞的相互作用的频率。由于这些相互作用,自动车辆将需要数量级更复杂的软件。生产这样的软件是具有挑战性的和昂贵的,并且确保它永远不会失败几乎是不可能的。几乎肯定会有系统故障,包括一些导致严重事故的系统故障。
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