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普通車和自動(dòng)駕駛車發(fā)生碰撞的原因分析

自動(dòng)駕駛說 ? 2017-12-28 12:39 ? 次閱讀

自動(dòng)駕駛說”旨在分享原創(chuàng)的行業(yè)分析和學(xué)習(xí)心得,每周一篇。本人在硅谷某自動(dòng)駕駛公司擔(dān)任產(chǎn)品經(jīng)理,專注于自動(dòng)駕駛安全研究、產(chǎn)品戰(zhàn)略以及設(shè)計(jì)。文章僅代表個(gè)人觀點(diǎn)。歡迎留言,互相學(xué)習(xí)。

自從2014年Delphi上路測試發(fā)生事故,直至今天,美國加州車輛管理局(DMV)已經(jīng)在網(wǎng)上公布了51起涉及自動(dòng)駕駛車的事故。今天就和大家一起來分析這51起事故??纯雌胀ㄜ嚍槭裁磿?huì)和自動(dòng)駕駛車發(fā)生碰撞,以及自動(dòng)駕駛測試過程中各個(gè)公司遇到的挑戰(zhàn)。所有數(shù)據(jù)都來自從DMV網(wǎng)站上下載的報(bào)告。

普通車和自動(dòng)駕駛車發(fā)生碰撞的原因分析

在51起事故中,谷歌Waymo有25起,其中4起過失方在Waymo。通用Cruise共有23起事故,其中3起過失方在Cruise??紤]到這兩家公司的測試?yán)锍毯芏啵瑴y試時(shí)間也很久,事故比其他公司多也是理所當(dāng)然。綜合來看,只有14%的事故是自動(dòng)駕駛車的責(zé)任,其他大部分情況都是普通車的責(zé)任。

普通車和自動(dòng)駕駛車發(fā)生碰撞的原因分析

測試車的行駛狀態(tài)

88%的事故中(45起),測試車處于自動(dòng)駕駛狀態(tài)。其中11起事故發(fā)生前幾秒鐘,安全駕駛員成功介入。在7起責(zé)任方在自動(dòng)駕駛車的事故中,安全駕駛員都有介入。(大家可能會(huì)問,怎樣從外面看出來一輛測試車是否在自動(dòng)駕駛狀態(tài)。自動(dòng)駕駛車的行駛狀態(tài)其實(shí)從外面看是很難判斷出來的。在加州,政府規(guī)定安全駕駛員必須時(shí)刻都雙手懸放在方向盤上,隨時(shí)準(zhǔn)備介入。)

普通車和自動(dòng)駕駛車發(fā)生碰撞的原因分析

涉及車輛類型

在這51起自動(dòng)駕駛事故中,有1起事故涉及卡車,1起涉及公交車,1起涉及助力車,3起涉及自行車。其他事故都是普通車。其中,本田有10起,福特有6起。

事故原因

普通車和自動(dòng)駕駛車發(fā)生碰撞的原因分析

Top 1.追尾

在45起自動(dòng)駕駛狀態(tài)事故中,追尾的情況最多,有25起。尤其是Waymo,相同場景下被追尾14次,都是在路口紅燈時(shí)候右轉(zhuǎn)時(shí)候被追尾。以下是其中一篇報(bào)告原文。自動(dòng)駕駛車的行為畢竟和人類駕駛不同,人類司機(jī)容易誤判自動(dòng)駕駛的行為,導(dǎo)致追尾。

普通車和自動(dòng)駕駛車發(fā)生碰撞的原因分析

Top 2. 間距估算失誤

12起事故是因?yàn)樽詣?dòng)駕駛車旁側(cè)的車加塞,蹭到了自動(dòng)駕駛車側(cè)面的雷達(dá)。自動(dòng)駕駛車一般都會(huì)在側(cè)面安裝雷達(dá),這就會(huì)導(dǎo)致車體過寬。當(dāng)然,真正面向市場的自動(dòng)駕駛車會(huì)將雷達(dá)安裝在車體內(nèi)部,事故中的都只是測試車。

普通車和自動(dòng)駕駛車發(fā)生碰撞的原因分析

Top 3.安全駕駛員反應(yīng)過度

其中4起事故是因?yàn)樽詣?dòng)駕駛車的安全駕駛員反應(yīng)過度。這4起事故很有意思,我們不妨拿出其中的一起來看看。

普通車和自動(dòng)駕駛車發(fā)生碰撞的原因分析

事故大致過程:一輛尼桑突然加塞到Waymo前面,Waymo的安全駕駛員馬上介入,終止了自動(dòng)駕駛狀態(tài),向右變道,想躲開這輛尼桑。右邊車道的車速度比Waymo快很多,就撞上了Waymo右后側(cè)。可見,人類做出的決策還是容易導(dǎo)致車禍,而自動(dòng)駕駛狀態(tài)下反而不會(huì)導(dǎo)致車禍。

事故造成損失

62%的事故都只造成了車體輕微擦傷,其中大部分都是蹭到了雷達(dá)或是追尾造成的車尾碰撞。

普通車和自動(dòng)駕駛車發(fā)生碰撞的原因分析

這51起事故顯然不能代表所有可能發(fā)生的事故,但至少可以給我們提供很多真實(shí)的例子,各個(gè)公司需要更好的培訓(xùn)安全駕駛員、設(shè)計(jì)車型、并對(duì)人類司機(jī)行為作出更精準(zhǔn)的預(yù)判。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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