自动驾驶汽车撞死行人前的10秒，将行人识别为汽车和“其他”，美国官方公布Uber案细节
全球首起自动驾驶汽车撞死行人的事故已经过去一年半，事故的调查也已告一段落，今年3月，肇事方Uber被美国法院判决无罪。
就在所有人都几乎要淡忘的时候，本周美国国家安全运输委员会（NTSB）发布的一份报告，曝光了Uber自动驾驶汽车在碰撞前10秒的细节，揭露了Uber漏洞百出的自动驾驶系统。
美国网友在看到这份报告后纷纷表示，对Uber无罪判决结果感到诧异，涉事人员都应该被起诉，并希望美国政府关闭不负责任的Uber自动驾驶部门。
碰撞前的10秒钟
根据NTSB的这份报告，在Uber自动驾驶汽车撞到受害者之前的5.6秒，汽车的雷达检测到了行人，并估计了她的速度，但是系统把她错误识别为汽车。
在5.2秒时，汽车的自动驾驶系统又把她归类为“其他”，认为行人是不动的物体，不妨碍车辆行驶。
之后自动驾驶系统对物体的分类发生了几度混乱，在“汽车”和“其他”之间摇摆不定，浪费了大量宝贵的时间。
当系统再次正确识别到行人时，留给Uber的时间已经不多了。即使是这样，Uber还为紧急制动系统设定了延时，最终导致了悲剧的发生。
以下是事故发生前10秒，NTSB报告中给出的Uber自动驾驶汽车状态。
9.9秒~5.8秒：
汽车时速从56公里加速到70公里。
5.6秒：
雷达（Radar）第一次检测到前方物体，将其识别为汽车，并估测了“它”的速度。
5.2秒：
激光雷达（Lidar）第一次检测到前方物体，将其识别为“其他”，并认为其静止不动。
4.2秒：
激光雷达更改识别目标的类别，将其归类为汽车。
3.8秒到2.7秒：
识别对象的分类在“汽车”和“未知”之间来回摇摆，并且每次更改时，都不会提供对象的跟踪历史记录。自动驾驶系统将对象的路径预测为静止。
2.6秒：
激光雷达将检测到的物体识别为自行车，系统预测自行车的行驶状态为静止。
1.5秒：
激光雷达再次把行人识别为未知物体，并给出避开物体的规划路线。
1.2秒：
激光雷达重新物体识别为自行车，之前生成的绕开自行车方案已不可行，汽车准备制动。
△ 碰撞前1.3秒的回放数据。黄线上的数据为距离（单位：米）。图片来自NTSB
0.2秒：
制动在检测到自行车1秒后才开始运作，此时车速为64公里/时，并开始发出警报，表明减速已经开始。
0.02秒：
车辆安全员控制方向盘，汽车脱离自动驾驶系统。
事故后0.7秒：
车辆安全员刹车。
NTSB报告指出，造成事故的关键问题是，软件无法正确预测受害者的类别和运动轨迹。如果系统及早正确地识别出前方物体是行人，就可能会大幅放慢速度，或者设法绕开避让。
但是Uber的汽车没有预料到这起碰撞，系统在很长一段时间里把行人当做是某个未知的物体，认为她并不妨碍行驶。
Uber自动驾驶汽车在整个事故过程中的时速几乎都在60公里以上，而且在识别到行人后1秒才开始制动，此时距离碰撞只有0.2秒，事故已经无法避免。
自动驾驶系统之所以行动如此迟缓，是因为Uber认为紧急制动系统会造成车辆的不稳定，所以关闭了该系统。
事件回顾
2018年3月18日晚，亚利桑那州坦佩市一位女性在推着自行车过马路时，被时速60多公里Uber无人驾驶汽车撞死。
经过当地警方的调查，当时Uber自动驾驶汽车上的安全员正在看手机视频，没有注意到路上的行人，而Uber的软件系统也出现bug，导致了这起事故。
今年3月，当地的检察官在一封公开信中表示，Uber为这次事故承担刑事责任“没有依据”，但自动驾驶汽车的安全员应交由警方进一步调查。
Uber自动驾驶业务一直发展不顺，负责人还被法院裁定窃取谷歌Waymo商业机密，再加上这起严重事故的影响，上个月，Uber宣布对自动驾驶部门进行裁员。
最后附上完整事故报告：
https://dms.ntsb.gov/public/62500-62999/62978/629713.pdf
- 脑机接口走向现实，11张PPT看懂中国脑机接口产业现状｜量子位智库2021-08-10
- 张朝阳开课手推E=mc²，李永乐现场狂做笔记2022-03-11
- 阿里数学竞赛可以报名了！奖金增加到400万元，题目面向大众公开征集2022-03-14
- 英伟达遭黑客最后通牒：今天必须开源GPU驱动，否则公布1TB机密数据2022-03-05
相关阅读
定位与建图算法入选机器人顶会，嬴彻科技亮相ICRA 2021
该论文提出了一种轻量化、紧耦合的深度网络和视觉惯性里程计系统（VIO），通过应用一种全新的压缩深度映射表示，用稀疏特征取代了过去依赖密集残差的方法，从而以更少的资源消耗和更高的效率获得了精确的姿态估计和稠密的周边环境地图。
