自动驾驶安全等级怎么样

自动驾驶目前的安全等级还不能完全让人放心。

像蔚来 ES8 这样号称拥有先进自动驾驶功能的车辆在开启 L2 级自动驾驶功能NOP时仍发生了严重事故。这主要是因为车速过高超出了系统的处理能力导致刹不住车AEB 也没启动。而且在识别静止目标时ROI 区的选择耗费时间AI 算力在这种情况下作用有限。

特斯拉的自动驾驶也出过不少状况比如高速巡航时撞上超车道停车的大货车Model 3 在高速路上自动驾驶时连撞 11 个隔离桶。这和其技术路线有关过于依靠传感器和算力导致难以识别远处静物。

不过也不能因这些事故就完全否定自动驾驶技术。L2 级自动驾驶虽然存在一些问题但也有其优势。它能在一定程度上辅助驾驶比如车辆在单一车道居中向前行驶根据前方障碍车辆自行控制加减速并可自行变道超车、下匝道。

对于自动驾驶的安全问题我们可以从以下方面来提升。首先车企要不断优化算法和系统提高对各种复杂情况的识别和处理能力。其次加强对驾驶员的培训让他们清楚了解自动驾驶的功能和限制在特殊情况下能及时接管车辆。再者提高传感器的精度和可靠性为系统提供更准确的信息。

总之自动驾驶技术仍在不断发展和完善中我们既要看到它带来的便利也要对其安全问题保持警惕。相信随着技术的进步自动驾驶的安全等级会逐步提高为我们的出行带来更可靠的保障。

清华大学在自动驾驶领域的成果相当出色。

李骏院士团队提出了自动驾驶车载预期功能安全防护系统其中包含了 AI 算法健康状态在线检测、ODD 边界在线检测以及道路交通法规符合性在线监测技术。王红副研究员还提出了道路交通法规数字化及符合人类驾驶员行为分布的合规性阈值选取新方法解决了自动驾驶汽车对法规理解和行为分歧的难题。通过构建独立运行的系统获取汽车行为信息来判断合规性提出了一套数字化方式和分层监测架构并确定了多种合规性阈值。该技术在仿真和实车测试中得到验证能有效发现违规行为可与自动驾驶系统无缝集成提供稳定准确结果还在科技部重点研发计划项目中成功应用。

杨殿阁教授团队提出的自动驾驶“可信持续进化”技术也很厉害。这一技术能解决公众对无人驾驶大规模商用安全性的担忧。当前自动驾驶虽能在特定场景运行但事故仍让公众存疑而这一技术在行驶初期将所有场景视为未知采取主动避让策略保证安全然后 AI 模型从大数据中寻找熟悉场景并优化驾驶性能能解决长尾场景问题。其核心难点在于保证进化过程性能单调提升研究团队设计的方案能满足这一要求在仿真和实车测试中验证了能保证突发场景驾驶安全且性能会随运行和数据采集提升。这一技术已在 2022 北京科技冬奥自动驾驶示范项目中应用团队还在开展商业化合作进一步检验和收集数据。

总之清华大学在自动驾驶领域的研究成果为行业发展做出了重要贡献推动了自动驾驶技术的进步和应用。