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根據(jù)機動車事故原因分析報告,人類反應時間有四個部分組成

自動駕駛說 ? 來源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-04-04 11:22 ? 次閱讀
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Uber撞死行人的事故已經過去十一天,很快給了家屬賠償,并沒有更多細節(jié)透露出來

Uber可能永遠都不會披露事實真相,但我們還是要繼續(xù)研究怎樣確保公眾安全。一些朋友問,如果當時駕駛員注意到了那個行人,這場車禍還有可能避免嗎?今天就講講行人安全問題。

人類開車時候如果突然有小孩從路邊跑出來,假設汽車速度是25mph,從注意到小孩到徹底停止,至少需要6米的距離。而且汽車行駛速度越快,需要的距離也就越長。自動駕駛車也不例外。就算是最強大的AI,也需要時間計算,然后執(zhí)行剎車。

根據(jù)機動車事故原因分析報告,人類反應時間有以下四個部分組成:

1.Perception time 感知時間。也就是司機見到障礙物的時間,平均0.2秒。在這方面,人類和機器人在速度上其實沒有太大的差別。但是人類開車時候經常走神,就會忽視本應該看到的障礙物。這次Uber的事故就是很好的例子,事故發(fā)生前幾秒,駕駛員根本沒有看路。而自動駕駛車會更可靠。

2. Judgement time 決策時間。見到障礙物后,人類需要判斷這個障礙物是否值得剎車。在緊急情況下,人類會因為緊張而馬上剎車,不會考慮還有沒有必要。但是人類會驚慌失措,會酒駕,會疲勞駕駛,決策時間就會變長。對于自動駕駛車來說,就是計算和障礙物之間的時間和距離,運算時間很快。0.1-0.2秒時間足夠。

3. Reaction initiation 準備執(zhí)行。決定剎車之后,你的大腦會通知你的右腳踩剎車,又會花掉0.2秒左右的時間。有的司機穿的鞋不舒服,或者右腳距離剎車有些距離,這個時間就會更長。對于自動駕駛車來說,這個時間可以達到0.1秒,也更可靠、更穩(wěn)定。

至此,從看到障礙物到踩剎車,人類已經用掉了0.5-2秒。研究顯示,45-54歲的駕駛員反應時間最短。年輕的駕駛員雖然“感知時間”和“準備執(zhí)行時間”比較短,但是因為缺乏經驗,“決策時間”會比有經驗的司機更長。

4. Reaction execution執(zhí)行時間,也就是把剎車踩到底的時間。在緊急情況下,一些人類司機會馬上踩到底,也有的踩得慢一些。這個階段又會花掉0.2秒左右的時間。但是自動駕駛車會做出更可靠的決策,給出最合適的減速度。

從整體來看,人類反應時間最快需要0.7秒,而自動駕駛車需要0.5秒。但是人類平均水平超過1秒,在分心的狀態(tài)下就是2秒,而自動駕駛車則會始終如一。

有兩個變量可以幫助人類縮短反應時間。

1. 對路況的熟悉程度。如果一段路經常開,就會提前知道哪里有危險,也就會應對自如。對于自動駕駛車來說,可以提前掌握該路段的數(shù)據(jù)。

2. 警覺程度。如果足夠警覺,而不是陷入沉思或是跟副駕聊天,人類駕駛員也許還是有可能達到自動駕駛車0.5秒的反應速度。

接下來我們看看,如果真的撞到行人,后果會嚴重到什么程度(前方圖片可能造成不悅感)。

首先,身高相對于汽車前端的相對高度很重要。對于成人來說,與普通車相撞,會直接撞擊腿部。而如果是兒童,直接撞擊的可能是胸部和頭部,就是致命的。同理,與不同車型相撞的后果也不同。SUV和面包車因為車頭比較高,撞擊致命性更高。(閱讀原論文,點擊文章末尾“閱讀原文”。)

下圖行人被不同車型撞擊之后的體位變化。假設車速40公里。頭部著地是最致命的。大型SUV導致頭部著地的比例最高。Uber測試用的車就是SUV。

撞擊的方向也有不同的影響。下圖是不同撞擊方向給胸腔造成的不同壓力??梢钥闯?,左右兩側帶來的壓力比前后的壓力大,特別是在低速撞擊之后。

也就是說,即使當時Uber駕駛員注意到了那個行人,車禍也很可能在所難免。行人出現(xiàn)的地方前有樹叢遮擋,再加上車速太快,駕駛員只有1-2秒時間反應,車型又是SUV。但是如果踩剎車,最多只會讓該行人受傷,不會致命。如果駕駛員預先知道該地段比較危險,會時刻保持100%警覺,還是有可能縮短反應時間,避免車禍的。不過既然是測試自動駕駛的駕駛員,難道就不該保持100%警覺嗎?

研究這些數(shù)據(jù)很有意義。它可以幫助自動駕駛公司研發(fā)出對人體傷害最小的車型,保證就算發(fā)生車禍,也可以把損失減到最小。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:行人安全解析:寫在Uber事件之后

文章出處:【微信號:zidongjiashishuo,微信公眾號:自動駕駛說】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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