自動駕駛又闖禍，MIT的這項研究或將改變激光雷達命運

　　近幾年間，自動駕駛技術風靡全球，被認為是科技領域的下一個革新。除了傳統汽車廠商的大規模布局之外，科技公司起到了重要的推動作用，如谷歌、Uber、百度、英偉達等。隨著技術的不斷進步以及資本的大量進入，自動駕駛也開始逐漸走向現實。然而，這一過程并不是一帆風順，甚至遭遇到了致命打擊。

　　Uber無人駕駛事故，激光雷達成“背鍋俠”

　　美國東部時間3月19日晚間10時許，一輛Uber無人駕駛車輛在亞利桑那州的坦佩市撞到一位女性行人致其死亡，這也是已知的首例無人駕駛汽車致使行人死亡事故。該事故之后，Uber自動駕駛貨車部門(Uber Freight)聯合創始人Lior Ron從該公司離職，并全面叫停自動駕駛測試。

　　事故現場圖(來自華爾街日報)

　　經過多日的持續發酵，該事件使得自動駕駛技術發展蒙上了一層陰影，畢竟這已經涉及到行人生命安全問題。為此，豐田汽車暫停了全美范圍內的自動駕駛道路測試項目，英偉達聯合創始人兼首席執行官黃仁勛更是稱所有自動駕駛路測都應該暫停。

　　截止到目前，最新消息顯示，Uber將無人駕駛測試車的激光雷達數量從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，這被認為是造成此次事故的主要原因。其激光雷達供應商Velodyne也認為，必須在車身兩側安裝雷達才能避免撞到行人。雖然說Velodyne的表態動機更多的是盡可能地撇清干系，但激光雷達在自動駕駛中的重要性已經不言而喻。

　　MIT的這項研究或將改變激光雷達命運

　　相較于攝像頭等傳感器，激光雷達除了能夠生成三維位置模型之外，其探測距離更遠、測量精度更高，同時響應速度也更靈敏，不受環境光的影響。并且，激光雷達反饋的數據更容易被計算機讀取及分析，因此成為自動駕駛最核心技術之一。然而激光雷達也易于受天氣影響，特別是雨霧天氣會使激光發生散射，從而影響激光雷達精度，出現探測距離不準確的問題。

　　為了解決這一難題，MIT研發出全新成像系統，在濃霧中也能利用激光能準確計算距離。我們都知道，激光雷達主要是通過發射出的短脈沖激光及其從前方物體反射回的反射時間來計算與前方物體的距離。由于濃霧的散射現象，激光光束反射回來的時間與晴天往往不同，這就導致了激光雷達探測不準確的問題。MIT研究人員通過分析發現，無論霧可能有多厚，散射激光的反射時間總是遵循一個非常具體的分布模式。當攝像機以每兆分之一秒的頻率計算返回到傳感器的光子數量，并把這些結果繪制成圖時，系統可以應用特定的數學濾波器來找出數據尖峰，從而得到準確的隱藏在霧中的實際物體的距離。

　　由此，我們將可以通過測試建立模型，對激光雷達探測進行修正，從而提升其在濃霧天氣中的探測準確度，為激光雷達在自動駕駛領域應用掃清障礙。

　　自動駕駛技術發展不該是洪水猛獸

　　Uber無人駕駛汽車致行人死亡事故一出，各方反應不同，甚至有人開始反對自動駕駛技術，認為該技術將成為“行人殺手”。對此，行業人士態度則顯得更加務實。

　　百度董事長李彥宏在參加“中國高層發展論壇”時表示：“自動駕駛一定是更安全的出行方式，中國每天汽車事故會導致500人死掉，但沒人報道，Uber一輛自動駕駛汽車撞死一個人，就全世界都知道了。相信隨著時間的推移，人們會越來越認識到，自動駕駛比人類駕駛更安全些。”

　　李書福也在“2018智能汽車國際研討會”上表示：“高級自動駕駛汽車從技術日趨成熟到真正走進普通老百姓的生活，真正改變我們的日常出行，還有相當長的一段路要走，而且注定不會是一帆風順的。無論汽車技術如何發展，安全都是一個任何時候都不能忽視的問題。”

　　與此同時，自動駕駛視覺處理公司Mobileye呼吁建立一個“可驗證安全保障”標準模型，來驗證所有的自動駕駛汽車技術的有效性和安全性，尤其是Uber這種新進入自動駕駛領域的科技公司。

　　事故之后，黃仁勛也表示：“發生了這樣的事件，你需要從中學習新的信息，需要暫停并從中吸取教訓。我認為行業中的每個人都應該這么做，先停下來，從中吸取教訓。”

　　自動駕駛技術并不是洪水猛獸，它將會和其他技術一樣，在不斷完善之后才能更好地服務人類生活。此次不幸的事故，或許正如大家所說的，Uber走得太快了!