特斯拉数据收集缺乏物理碰撞经验

2018-04-18  |  By Clover  |  In 新闻

外媒报道,近期发生的Model X致命事故表明,特斯拉从车主的车辆上无线上传大量图像和传感器数据来记录潜在的道路危险,并训练其车辆避免这些危险依然任重道远。

继Uber自动驾驶汽车车祸致死事件之后,3月23日一辆Model X在加州山景城的101号高速公路上行驶时撞上了混凝土交通车道隔板,导致车主遇难。当时,车主正使用特斯拉的半自动驾驶系统Autopilot。根据种种信息,特斯拉已经确定了一个车祸因素。

特斯拉上月底在其博客文章中宣称:“这次事故如此严重的一个原因在于碰撞衰减器,这是高速公路上的安全屏障,它的设计目的是为了减少对混凝土车道隔板的影响。在事故发生之前,它要么被移除,要么被压碎,但却没有及时更换。我们的数据显示,自2015年首次推出Autopilot以来,特斯拉的车主们已经利用它在这条高速公路上行驶了大约85000次,今年以来已经行驶里了2万次,而此前从未发生过事故。”

这起车祸事件的根本原因是高速公路上的碰撞衰减器的问题?特斯拉发布的一张照片显示,该衰减器至少在事故发生的前一天已经损坏。对此,加州运输部并没有澄清说明。

不过,该事故也反映了特斯拉Autopilot并非面面俱到。特斯拉收集的所有用于研发的图像和传感器数据似乎都没有记录物理危险(比如受损的车道隔板)和提醒标志,也没有训练Autopilot避开这些危险。而这些看似极小概率的事情对自动驾驶而言是十分必要的,因为它事关驾驶者和行人的人身安全。

特斯拉已经通知客户,它收集广泛的车辆使用数据,原因是监测车辆的总体性能和状态以及Autopilot的使用。它还可以跟踪车辆的位置,并给出事故的视频片段。特斯拉在其客户隐私政策中表示:“为了进一步帮助开发和提高无人驾驶的安全功能,我们可能利用汽车的外部摄像头收集视频短片,以学习如何识别车道线、街道标志和交通灯位置等信息。”

针对近期的Model X车祸致死事件,特斯拉表示:“在这条道路上,每天有超过200次Autopilot支持的成功自动驾驶旅行。” 然而,该说法并没有透露有多少次旅行使用了出现车祸的车道,也没有具体说明有多少人需要控制方向盘。

文章来源:VehicleTrend车势综合整理自腾讯科技

 



 

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