今年晚些时候，一辆日产Leaf将从克兰菲尔德大学前往距离230英里的桑德兰。它将在环形交叉路口、A-路和高速公路上导航，所有这些都通过实时交通。除了Leaf将自动驾驶之外，这并没有什么不寻常的。
这段名为Grand Drive的旅程被标榜为英国迄今尝试过的最复杂的自主控制旅程。这将是一个为期30个月的开发项目的高潮，该项目号称拥有包括日产和日立在内的重量级合作伙伴。
该项目被称为HumanDrive，因为它的目标之一是开发一种车辆控制系统，利用机器学习和人工智能来模拟自然的人类驾驶方式。为了帮助工程师，已经创建了自动测试车开发环境的详细可视化。管理HumanDrive的组织Catapult的项目经理爱德华·梅奥(Edward Mayo)表示：“可视化是由一个强大的游戏引擎呈现的，来自对环境的详细扫描。”我们使用从真实世界中提取数据的工具；例如，中心线、道路边缘和凹坑的准确位置，以及道路标志的精确角度。
由于自动驾驶汽车上有一名安全司机，在实际测试环境中驾驶时，它会生成一堆性能数据。这被用来在数字可视化中重现它的轨迹和行为。
然后，人类驾驶的汽车会重复这段旅程。由此产生的数据使开发工程师能够可视化并比较两款车的性能。
“我们发现，自动驾驶汽车的关键挑战之一是遇到骑自行车的人，并安全地超越他们，”梅奥说。
他称这是一个挑战，但对于2018年3月推着自行车过马路的一名行人来说，与一辆与HumanDrive无关的自动驾驶测试车相遇被证明是致命的。在亚利桑那州坦佩，伊莱恩·赫兹伯格载着购物袋骑着自行车穿过一条四车道的高速公路时，被一辆优步测试车撞上了。
一项调查显示，这辆车认错了赫兹伯格和她的自行车，导致它做出错误的假设。车内的视频片段显示，安全司机只是在为时已晚的时候才看到赫兹伯格。
模拟是最好的
Herzberg是第一个被自动驾驶汽车撞死的行人，但迈克尔·德科特认为她不会是最后一个。Michael DeKort是美国前系统工程师，拥有长期的国防和飞行模拟经验，也是汽车工程师协会负责自动驾驶汽车的特别工作组的成员。
他说：“大多数汽车制造商用来制造自动驾驶汽车的过程永远不会挽救他们想要的大多数生命，反而会在一项存在致命缺陷的努力中不必要地夺走数千人的生命。”
DeKort提到的过程是使用公共道路开发自动驾驶汽车的实践，车辆将控制权让给车载、人类安全的司机的方法-称为移交-以及他声称他们用于开发的源于游戏的模拟技术。
根据DeKort的说法，使用公共道路进行测试永远不会使自动驾驶汽车的控制系统暴露在足够多的场景中，使车辆变得安全-他说，只有经历多次事故才能实现这种状态。此外，他说，测试表明，车辆移交是不安全的，因为人类驾驶员没有足够的时间来获得必要的情景感知。德科特说：“在公共道路上开车，带着一名安全的司机，然后被东西绊倒，这不是正确的做法。”“我们还没有发生儿童或家庭死亡的事件，但已经有人在自动驾驶汽车内或被自动驾驶汽车撞死。”
他是在他最近在美国创立的公司Dactle的办公室里与我通电话的。据其网站介绍，其目的是通过使用航空航天和军事模拟技术，实现安全、合乎道德和高效的自动驾驶车辆开发和验证。
该公司声称，这种技术将避免公共安全驾驶的财务、安全和时间影响。
考虑到他的业务，人们很容易对德科特对竞争对手做法的批评不屑一顾，除非他在2008年因揭露他当时的雇主洛克希德·马丁公司(Lockheed Martin)在美国海岸警卫队船只上安装的设备存在严重缺陷的努力而获得公共服务奖。
他直言不讳，一度形容克兰菲尔德大学和其他在公共道路上测试自动驾驶汽车的人是“鲁莽的”。
“他们在等着崩盘，”他说。“这个行业必须停止它正在做的事情，使用更多的模拟技术。”
但他表示，不是游戏衍生的模拟，它存在重大的实时和模型保真度问题，涉及车辆规格、轮胎和路面状况、传感器能力和环境等变量。
“使用这种类型的模拟将导致错误的信心和现实世界的悲剧，同时将安全、四级和五级自主的引入推迟数十年，”德科特说。“只有航天衍生的模拟才能安全地提供完全自主的测试和验证能力。”
接下来，德科特将矛头对准了自主传感器的局限性。他说：“传感器面临多重挑战，包括识别复杂的物体，例如，赫兹伯格满载购物袋的自行车，或者识别不同的织物编织和图案。
想象一下，一名英国游客在亚利桑那州旅游时，穿着一件编织得面目全非的衣服。传感器会被搞混的。它需要在一天中的不同时间和不同的天气条件下接触到数千种不同的质地和编织，才能得到足够好的教育。
不要把时间浪费在影子驾驶上来开发传感器。取而代之的是，基于来自真实世界的数据，将其用于适当的模拟，这些数据已经被识别、分类和退化，其结果是可以核实的。
它不会便宜的。DeKort说，数百人将被要求使用像他这样的模拟器运行必要数量的模拟，每个模拟器的成本高达200万GB。
“我们别无选择，”他说。“如果不这样做，完全自治将是一场梦。”
自主可以是安全的
对此，克兰菲尔德大学高级讲师、多用户自主车辆创新环境(MUEAVI)成员斯特凡诺·隆戈博士表示：“我不确定迈克尔的工作方式与我的工作方式有什么不同。”
朗戈也受雇于自主技术决策软件的领先开发商Embotech，他说：“在克兰菲尔德，我们了解到现实世界的场景是无限的，为了测试它们，我们正在做更多的模拟。我们需要能够预测99.9%的危险，否则人们不会信任这项技术，我估计，目前我们预测的是80%。最后的10%将是最艰难的。
“一开始这个行业有很多炒作，但现在变得越来越清楚到底是什么挑战。例如，人们认为车辆交接是有序的，但事实并非如此。这不是一个好的解决方案，事实证明也不安全。提前几秒钟通知是不够的；理想情况下，你需要几英里。
但自动驾驶汽车可能是安全的。目前，一种解决方案是将其适用范围限制在行人和车辆分开的环境中。完全的，五级自治是50年后的事。
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