黑夜、人行道、手推自行车，Uber事故得从无人驾驶原理谈起

近日，美国Uber公司在亚丽桑南州的一辆无人驾驶测试车撞死了一名行人，当地媒体报道称，“Uber的无人驾驶汽车当时以61公里的时速在限速时速56公里的区域内行驶，并没有试图刹车。”当地警察局长就事故的情况描述为：“基于受害人是从阴影中突然出现在马路上的，很明显，在任何一种模式(无人驾驶或人为驾驶)下，都很难避免这种碰撞。”

然而，尽管美国警方在初步调查中称车祸责任方或不在Uber，但了解美国交通规则的人都清楚，作为讲究路权原则的美国来说，当行人未走人行横道时，确实这辆无人驾驶车辆更占据法理。但是，作为一辆在遇到突发事件时无变向、无减速的机动车来说，则过于缺乏人性，即便对于驾驶员来说，也颇具危险性。

无人驾驶的双眼在哪里？

如果探究上述的问题，那么我们需要首先了解下无人驾驶汽车的双眼在哪里。目前，几乎所有的无人驾驶车辆都离不开依托于摄像机和雷达的传感器技术，传感器技术包含图像传感器和距离传感器。在自动驾驶功能的汽车中常见单摄像头、多摄像头、多普勒雷达（短距离雷达、远距离雷达，激光雷达）、GPS定位装置等，正是这些传感器构成了汽车自动驾驶的眼睛。

Uber的无人驾驶车辆也是如此，在汽车的前后都安装了这种无线电波雷达，能够提供360度的覆盖范围。同时，还配合有长短距离光学摄像机。这样，由雷达来感知周围物体空间的存在，由摄像机来读取道路上的图像标志信息，例如前车的刹车灯、交通信号灯、穿越的行人等。

无人驾驶系统有预设的识别体

对于雷达、摄像机所传递来的信息，无人驾驶汽车将利用车辆电子技术与操作控制技术进行处理器，为了更快的做出识别，在车辆的中央计算单元系统中一般会预设出如行人、非机动车（如自行车）、机动车、道路符号（如斑马线）、树木等图像模型，以此来做出对于周围情况的判断，这样一旦遇到突然而来的自行车才能做出减速，遇到斑马线才能做出减速。

从上面的信息中，你能发现，之所以摄像头是必须的，就是因为可以读取识别体的画面信息，然而摄像头会受到恶劣天气、光线不足情况下的影响。目前的技术条件下，只能再依靠雷达所反馈回的信息来判断前方的物体。

但在此事件中，未走人行道、行人手推自行车、黑夜，这三个要素显然给Uber无人车出了一个大难题，没有人行道也就没有预设的减速机制，人手推自行车这样的模型恐怕也难在常规识别体之列，黑夜的环境又让摄像头的作用不能完全发挥。

所以，当难题出现的时候，唯一最具智慧的可能就是安全驾驶员了。可是，就如同现实生活中很多考验反应的游戏一样，当你长期处于一种自动且平稳的状态下，绝大多数人都会在思维惯性的驱使下，难以做出迅速且正确的应急反应。

5G是解决此类问题的重要途径

在无人驾驶中，所有厂商都会认为网络传输技术是其中不可或缺的一环，无人驾驶汽车要能上路，必须具备与互联网、局域网联络和道路环境识别功能，包括车与车的联络对话、车与卫星通讯、车与天气预报的联络、车与交通指挥网的联络，才能正确识别和选择道路、正确服从交通警察的指挥、正确决定通过交叉路口、正确避让危险和安全行车。

对于无人驾驶车辆的事故问题，不少人都抛出了这样的观点，那就是5G才是无人驾驶安全问题的解决之道。

5G的高容量特性能让物联网得以实现，那么无人驾驶将不止依赖于雷达和摄像机，道路上的全部元素在通过5G连接至物联网后，都能在无人汽车驾到时发出位置、距离这样的信号，无人驾驶车辆将与信号灯、斑马线、其它车辆产生信息间的关联。也就是说，当该车辆行驶在限速56公里的路段上超速时，道路可以迅速向它发来降速指令。

5G的低延时特性也能发挥作用，从目前公布的标准来看，5G网络延迟最高不超过4ms，最低仅为1ms。4G网络的延迟为20ms。而人类的反应时间一般在20ms以上，反应较快的人一般在10ms以上，也就是说，只有到了5G时代，应用物联网技术的无人驾驶车辆在反应能力上才有可能与驾驶人员一较高下，甚至超越驾驶员。

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