研究顯示:警車(chē)、救護(hù)車(chē)閃爍車(chē)燈會(huì)引發(fā)智能駕駛“數(shù)字癲癇”
11 月 27 日消息,汽車(chē)制造商宣稱,他們?nèi)找鎻?fù)雜的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)能夠提升駕駛安全性并減輕駕駛員的壓力,因?yàn)檫@些系統(tǒng)能夠識(shí)別即將發(fā)生的碰撞并采取措施避免。然而,最新研究表明,某些系統(tǒng)可能會(huì)在關(guān)鍵時(shí)刻產(chǎn)生適得其反的效果。
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以色列內(nèi)蓋夫本-古里安大學(xué)和日本科技公司富士通集團(tuán)的研究人員聯(lián)合發(fā)表了一篇論文,指出某些基于攝像頭的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在遇到應(yīng)急車(chē)輛閃爍燈光時(shí),可能無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別道路上的物體。研究人員將這一現(xiàn)象形象地稱為“數(shù)字癲癇發(fā)作”(Digital Epileptic Seizure),簡(jiǎn)稱“epilepticar”。這些系統(tǒng)雖然經(jīng)過(guò)人工智能訓(xùn)練,可以區(qū)分不同的道路物體圖像,但在應(yīng)急車(chē)輛燈光閃爍的影響下,其識(shí)別效果會(huì)顯著下降,尤其是在黑暗環(huán)境中更為明顯。
換句話說(shuō),應(yīng)急車(chē)輛的燈光可能讓自動(dòng)駕駛系統(tǒng)對(duì)前方形似汽車(chē)的物體產(chǎn)生疑慮,難以準(zhǔn)確判斷。研究人員在論文中指出,這一漏洞存在重大風(fēng)險(xiǎn),可能導(dǎo)致開(kāi)啟自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的車(chē)輛在應(yīng)急車(chē)輛附近發(fā)生碰撞,甚至可能被惡意利用來(lái)制造事故。
盡管這一研究結(jié)果引發(fā)了擔(dān)憂,但研究人員也提出了幾點(diǎn)說(shuō)明。首先,他們尚未在具體的駕駛系統(tǒng)上驗(yàn)證該理論,例如特斯拉的 Autopilot 系統(tǒng)。而是選擇了五款嵌入市售行車(chē)記錄儀的現(xiàn)成自動(dòng)駕駛系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),這些記錄儀均通過(guò)亞馬遜購(gòu)買(mǎi)。雖然這些產(chǎn)品被宣傳為具有一定的碰撞檢測(cè)功能,但在本研究中僅作為攝像頭使用。
研究人員將這些系統(tǒng)捕獲的圖像通過(guò)四個(gè)開(kāi)源對(duì)象檢測(cè)器進(jìn)行處理,這些檢測(cè)器通過(guò)圖像訓(xùn)練來(lái)區(qū)分不同的物體。然而,研究人員尚不確定是否有汽車(chē)制造商使用了這些對(duì)象檢測(cè)器。這可能是因?yàn)榇蠖鄶?shù)系統(tǒng)已經(jīng)針對(duì)應(yīng)急車(chē)輛燈光漏洞進(jìn)行了改進(jìn)。
內(nèi)蓋夫本-古里安大學(xué)的網(wǎng)絡(luò)安全與機(jī)器學(xué)習(xí)研究員本?納西(Ben Nassi)表示,這項(xiàng)研究受到 2018 年至 2021 年間特斯拉 Autopilot 系統(tǒng)與約 16 輛靜止應(yīng)急車(chē)輛發(fā)生碰撞事故的啟發(fā)。他指出:“我們一開(kāi)始就懷疑,這些碰撞可能與應(yīng)急車(chē)輛的閃爍燈光有關(guān)。無(wú)論是救護(hù)車(chē)、警車(chē)還是消防車(chē),它們的形狀和大小各不相同,因此導(dǎo)致問(wèn)題的并不是車(chē)輛本身,而是燈光?!?/p>
美國(guó)國(guó)家公路交通安全管理局(NHTSA)對(duì)上述事故進(jìn)行了長(zhǎng)達(dá)三年的調(diào)查,最終促使特斯拉召回了 Autopilot 軟件。該系統(tǒng)旨在無(wú)需駕駛員干預(yù)的情況下完成轉(zhuǎn)向、加速、制動(dòng)和變道等任務(wù)。然而,NHTSA 調(diào)查顯示,Autopilot 未能確保駕駛員在系統(tǒng)啟用時(shí)保持足夠的注意力并控制車(chē)輛。
其他汽車(chē)制造商的高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)(如通用汽車(chē)的 Super Cruise 和福特的 BlueCruise)也能完成部分駕駛?cè)蝿?wù),但要求駕駛員在駕駛過(guò)程中保持專(zhuān)注,并且這些系統(tǒng)僅能在地圖繪制好的特定區(qū)域內(nèi)運(yùn)行,這與 Autopilot 有所不同。
NHTSA 發(fā)言人露西婭?桑切斯(Lucia Sanchez)在一份聲明中表示,應(yīng)急車(chē)輛燈光確實(shí)可能對(duì)某些先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)的性能產(chǎn)生影響?!霸谀承┣闆r下,當(dāng)應(yīng)急車(chē)輛出現(xiàn)在車(chē)道上時(shí),我們發(fā)現(xiàn)部分高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)未能對(duì)其閃爍燈光做出適當(dāng)反應(yīng),”她指出。
特斯拉在 2021 年解散了公關(guān)團(tuán)隊(duì),因此未對(duì)相關(guān)置評(píng)請(qǐng)求作出回應(yīng)。研究人員在測(cè)試中使用的攝像系統(tǒng)來(lái)自 HP、Pelsee、Azdome、Imagebon 和 Rexing,這些公司同樣未回應(yīng)置評(píng)請(qǐng)求。
研究人員強(qiáng)調(diào),他們無(wú)法斷言特斯拉的 Autopilot 與應(yīng)急車(chē)輛燈光之間的具體關(guān)聯(lián)。納西表示:“我并未聲稱了解特斯拉車(chē)輛為何與應(yīng)急車(chē)輛發(fā)生碰撞,也不確定這種情況是否仍然是一個(gè)漏洞?!?/p>
研究人員的實(shí)驗(yàn)主要集中在基于圖像的物體檢測(cè)技術(shù)上。然而,許多汽車(chē)制造商還使用雷達(dá)和激光雷達(dá)等其他傳感器來(lái)檢測(cè)道路障礙物。特斯拉等少數(shù)技術(shù)開(kāi)發(fā)者主張,通過(guò)復(fù)雜的人工智能訓(xùn)練增強(qiáng)的圖像系統(tǒng)不僅能支持駕駛輔助,還能實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)駕駛。特斯拉首席執(zhí)行官埃隆?馬斯克(Elon Musk)上個(gè)月表示,該公司計(jì)劃明年利用基于視覺(jué)的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。
自動(dòng)駕駛系統(tǒng)如何應(yīng)對(duì)應(yīng)急車(chē)輛燈光,取決于汽車(chē)制造商的設(shè)計(jì)思路。有些制造商選擇調(diào)整技術(shù),對(duì)不完全確定是障礙物的物體做出反應(yīng)。然而,這種策略可能導(dǎo)致“誤報(bào)”,例如誤將一個(gè)形似兒童的紙箱當(dāng)成真實(shí)障礙物,從而緊急剎車(chē)。其他制造商則可能選擇僅對(duì)高度確信是障礙物的物體做出反應(yīng)。這種策略在極端情況下可能導(dǎo)致車(chē)輛未能及時(shí)剎車(chē),與另一輛車(chē)發(fā)生碰撞,因?yàn)橄到y(tǒng)未能正確識(shí)別該車(chē)輛。
為了解決這一問(wèn)題,本-古里安大學(xué)和富士通集團(tuán)的研究人員開(kāi)發(fā)了一款名為“Caracetamol”的軟件修復(fù)程序。這一名稱結(jié)合了“car”(汽車(chē))和“Paracetamol”(撲熱息痛)。該程序通過(guò)專(zhuān)門(mén)訓(xùn)練識(shí)別帶有應(yīng)急燈光的車(chē)輛,顯著提升物體檢測(cè)的準(zhǔn)確性。
加州大學(xué)圣地亞哥分校計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程助理教授勞倫斯?費(fèi)爾南德斯(Earlence Fernandes)評(píng)價(jià)該研究“合理且有意義”。他指出:“就像人類(lèi)可能因應(yīng)急燈光的閃爍而短暫‘致盲’,高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)的攝像頭也可能短暫‘失明’?!?/p>
麻省理工學(xué)院 AGE 實(shí)驗(yàn)室研究車(chē)輛自動(dòng)化與安全的研究員布萊恩?雷默(Bryan Reimer)認(rèn)為,這項(xiàng)研究揭示了基于人工智能的駕駛系統(tǒng)存在的更廣泛局限性。他強(qiáng)調(diào),汽車(chē)制造商需要開(kāi)展“可重復(fù)、可靠的驗(yàn)證”來(lái)識(shí)別盲點(diǎn),如對(duì)應(yīng)急燈光的敏感性。他擔(dān)憂部分汽車(chē)制造商“技術(shù)發(fā)展速度已超過(guò)其測(cè)試能力”。
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