路透社稱，Uber將無人駕駛測試車的激光雷達數(shù)量從5個減到只剩車頂上的1個，導致車輛盲點更多，無法完全檢測到行人。Uber雷達供應(yīng)商Velodyne稱，必須在車身兩側(cè)安裝雷達才能避免撞到行人?！?br />
Uber無人駕駛汽車闖下的大禍讓整個無人駕駛領(lǐng)域都承受了沉重的輿論譴責。
當?shù)貢r間3月18日晚10點左右，一輛安裝Uber自動駕駛系統(tǒng)的沃爾沃 XC90 SUV在美國亞利桑那州坦佩市路上以約65公里/時的速度行駛時，突然遇到推著自行車橫穿馬路的女性Elaine Herzberg，但車輛并未減速，最終導致這名女性身亡。這是無人駕駛汽車首次致人死亡事故。
坦佩警方正在積極與美國運輸安全委員會和美國公路交通安全管理局合作，希望能判斷出這宗死亡事故的責任究竟屬于何方。
該怪罪誰？
行車記錄儀的視頻記錄顯示，這名橫穿馬路的女子突然從陰影處出現(xiàn)在馬路上。對此，坦佩警察局長 Sylvia Moir向當?shù)孛襟w表示，無論哪種駕駛模式都顯然很難避開碰撞。
而從視頻內(nèi)容中可以隱約看到，當行人的白色球鞋出現(xiàn)在視頻畫面中時，車輛距離此人還有一定的制動距離。然而坐在車上的安全員似乎沒有采取任何制動措施。
路透社的報道更是將責任方直指Uber。報道稱，這類肇事車型沃爾沃被曝大幅削減了用于測式車配備的LiDAR數(shù)量，從原來的5個減少到只剩車頂上的1個，車輛前、后及兩側(cè)的LiDAR全部被砍掉。
相比之下，一般無人駕駛汽車通常都配備5-6個LiDAR。谷歌的Waymo無人車配有6個，通用汽車配了5個。
取而代之的是，Uber將這類測試車型的360度雷達傳感器從原來的7個增加到10個。同時，他們還將攝像頭數(shù)量從20個大幅減少到了7個。
大幅調(diào)整搭載設(shè)備之后，這種車型的成本效率提升了，但同時也容易在周圍地面出現(xiàn)掃描盲區(qū)，特別是在車輛的四個角落。
路透社也通過對五位Uber前雇員和四位專家的采訪指出，這一改變將導致Uber自動駕駛汽車比前一代的路測車及競爭對手的車輛盲點更多，無法完全檢測到行人。
事故發(fā)生之后，為Uber肇事汽車提供激光雷達設(shè)備的汽車自動駕駛技術(shù)領(lǐng)域的龍頭企業(yè)之一Velodyne總裁Marta Hall表示：
」 如果要避免撞到行人，就需要在車身兩側(cè)安裝LiDAR，以觀測到行人并避免發(fā)生撞擊，特別是在夜間行車的時候?！辜す饫走_——無人駕駛最核心的技術(shù)
華爾街見聞此前介紹過，LiDAR即light detection and ranging 。這是一種激光雷達，它采用了雷達的工作原理，但使用激光代替無線電波。
激光雷達強于攝像頭的地方在于：攝取和解釋視頻數(shù)據(jù)是一項非常困難的工作，而激光雷達反饋給計算機的數(shù)據(jù)卻很容易被讀取。攝像機還很容易被愚弄，比如鏡頭上的一點灰塵看起來會像是路中間的石頭，并且光線的強度也會影響攝像機的判斷。而激光雷達就可以避免這些問題。
不過，激光雷達也有明顯的劣勢：造價高昂，商業(yè)化程度不高。比如，Velodyne生產(chǎn)的一套測距100米的16線激光雷達系統(tǒng)售價就達7000美元。這對于大多數(shù)消費者來說過于昂貴。
一旦從根本上降低成本，激光雷達就能夠從昂貴的測試車應(yīng)用轉(zhuǎn)向量產(chǎn)轎車，成為其關(guān)鍵標準件之一。
真的只是激光雷達的錯嗎？
Velodyne并非唯一一家在致死事故發(fā)生后撇清干系的配件供應(yīng)商。
為這輛肇事汽車提供雷達和攝像頭的供應(yīng)商Aptiv發(fā)言人Zach Peterson表示，“并非我們向沃爾沃提供的技術(shù)出現(xiàn)了故障，沃爾沃 XC90的防撞系統(tǒng)和這起事故沒有任何關(guān)系。”
不僅如此，Aptiv還進一步表示，Uber可能在常規(guī)測試中也停用了其他技術(shù)來檢測其自動駕駛系統(tǒng)。
沃爾沃發(fā)言人則表示，他們還不知道事故的起因，需要進行深入的調(diào)查。
正與Uber在無人駕駛技術(shù)研發(fā)方面開展合作的英偉達（Nvidia） 創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛在接受采訪時，否認此次Uber肇事車輛和英偉達有關(guān)聯(lián)，“Uber用的并不是英偉達的自動駕駛技術(shù)，而是他們自己打造的軟件平臺。英偉達不清楚目前是什么情況。”
不過，黃仁勛在事故發(fā)生之后很快宣布暫停英偉達在全球范圍內(nèi)進行的無人駕駛汽車路面測試。他在出席Adobe公司舉行的SUMMIT 大會上解釋稱，從工程師的角度來看，這是一個再正常不過的決定。他還稱，不僅英偉達應(yīng)該這樣做，整個自動駕駛行業(yè)都應(yīng)該先把自動駕駛的公開路測停下來，在具體情況清楚之后再重新開始。
當?shù)貢r間3月18日晚10點左右，一輛安裝Uber自動駕駛系統(tǒng)的沃爾沃 XC90 SUV在美國亞利桑那州坦佩市路上以約65公里/時的速度行駛時，突然遇到推著自行車橫穿馬路的女性Elaine Herzberg，但車輛并未減速，最終導致這名女性身亡。這是無人駕駛汽車首次致人死亡事故。
坦佩警方正在積極與美國運輸安全委員會和美國公路交通安全管理局合作，希望能判斷出這宗死亡事故的責任究竟屬于何方。
該怪罪誰？
行車記錄儀的視頻記錄顯示，這名橫穿馬路的女子突然從陰影處出現(xiàn)在馬路上。對此，坦佩警察局長 Sylvia Moir向當?shù)孛襟w表示，無論哪種駕駛模式都顯然很難避開碰撞。
而從視頻內(nèi)容中可以隱約看到，當行人的白色球鞋出現(xiàn)在視頻畫面中時，車輛距離此人還有一定的制動距離。然而坐在車上的安全員似乎沒有采取任何制動措施。
路透社的報道更是將責任方直指Uber。報道稱，這類肇事車型沃爾沃被曝大幅削減了用于測式車配備的LiDAR數(shù)量，從原來的5個減少到只剩車頂上的1個，車輛前、后及兩側(cè)的LiDAR全部被砍掉。
相比之下，一般無人駕駛汽車通常都配備5-6個LiDAR。谷歌的Waymo無人車配有6個，通用汽車配了5個。
取而代之的是，Uber將這類測試車型的360度雷達傳感器從原來的7個增加到10個。同時，他們還將攝像頭數(shù)量從20個大幅減少到了7個。
大幅調(diào)整搭載設(shè)備之后，這種車型的成本效率提升了，但同時也容易在周圍地面出現(xiàn)掃描盲區(qū)，特別是在車輛的四個角落。
路透社也通過對五位Uber前雇員和四位專家的采訪指出，這一改變將導致Uber自動駕駛汽車比前一代的路測車及競爭對手的車輛盲點更多，無法完全檢測到行人。
事故發(fā)生之后，為Uber肇事汽車提供激光雷達設(shè)備的汽車自動駕駛技術(shù)領(lǐng)域的龍頭企業(yè)之一Velodyne總裁Marta Hall表示：
」 如果要避免撞到行人，就需要在車身兩側(cè)安裝LiDAR，以觀測到行人并避免發(fā)生撞擊，特別是在夜間行車的時候?！辜す饫走_——無人駕駛最核心的技術(shù)
華爾街見聞此前介紹過，LiDAR即light detection and ranging 。這是一種激光雷達，它采用了雷達的工作原理，但使用激光代替無線電波。
激光雷達強于攝像頭的地方在于：攝取和解釋視頻數(shù)據(jù)是一項非常困難的工作，而激光雷達反饋給計算機的數(shù)據(jù)卻很容易被讀取。攝像機還很容易被愚弄，比如鏡頭上的一點灰塵看起來會像是路中間的石頭，并且光線的強度也會影響攝像機的判斷。而激光雷達就可以避免這些問題。
不過，激光雷達也有明顯的劣勢：造價高昂，商業(yè)化程度不高。比如，Velodyne生產(chǎn)的一套測距100米的16線激光雷達系統(tǒng)售價就達7000美元。這對于大多數(shù)消費者來說過于昂貴。
一旦從根本上降低成本，激光雷達就能夠從昂貴的測試車應(yīng)用轉(zhuǎn)向量產(chǎn)轎車，成為其關(guān)鍵標準件之一。
真的只是激光雷達的錯嗎？
Velodyne并非唯一一家在致死事故發(fā)生后撇清干系的配件供應(yīng)商。
為這輛肇事汽車提供雷達和攝像頭的供應(yīng)商Aptiv發(fā)言人Zach Peterson表示，“并非我們向沃爾沃提供的技術(shù)出現(xiàn)了故障，沃爾沃 XC90的防撞系統(tǒng)和這起事故沒有任何關(guān)系。”
不僅如此，Aptiv還進一步表示，Uber可能在常規(guī)測試中也停用了其他技術(shù)來檢測其自動駕駛系統(tǒng)。
沃爾沃發(fā)言人則表示，他們還不知道事故的起因，需要進行深入的調(diào)查。
正與Uber在無人駕駛技術(shù)研發(fā)方面開展合作的英偉達（Nvidia） 創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛在接受采訪時，否認此次Uber肇事車輛和英偉達有關(guān)聯(lián)，“Uber用的并不是英偉達的自動駕駛技術(shù)，而是他們自己打造的軟件平臺。英偉達不清楚目前是什么情況。”
不過，黃仁勛在事故發(fā)生之后很快宣布暫停英偉達在全球范圍內(nèi)進行的無人駕駛汽車路面測試。他在出席Adobe公司舉行的SUMMIT 大會上解釋稱，從工程師的角度來看，這是一個再正常不過的決定。他還稱，不僅英偉達應(yīng)該這樣做，整個自動駕駛行業(yè)都應(yīng)該先把自動駕駛的公開路測停下來，在具體情況清楚之后再重新開始。
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