芯耀
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自動駕駛初創(chuàng)公司一直在宣傳這樣一種說法：用自動駕駛取代人類駕駛可以拯救生命。這一天也許會到來，但許多OEM的關注點正在迅速轉向一種能“理解”人類駕駛員的車輛。關鍵在于，車廠能否合作收集必要的數(shù)據(jù)，設計出一款更安全的汽車。
前不久的AutoSens汽車工程大會上，Affectiva的創(chuàng)始人、Smart Eye的副CEO Rana el Kaliouby展示了兩段視頻，都是由車載攝像頭拍攝的。其中一個視頻，爸爸坐在駕駛座上，疲憊而昏昏欲睡。他的眼睛都睜不開了，手仍然在方向盤上。一個小孩坐在后座上。第二段視頻中，一名中年婦女一邊開車，一邊擺弄著兩部智能手機，根本不看路。
這些視頻片段提供了三點啟發(fā)。首先，我們對車輛內部的真實情況知之甚少。第二，安裝DMS有助于警告駕駛員的不良行為。第三，不幸的是，我們不知道車輛（即使有DMS）可以如何有效地管理駕駛員的行為防止事故發(fā)生。
監(jiān)控駕駛員的行為是很重要的。更為關鍵的是汽車自動駕駛下一步應采取的應對措施。
Veoneer負責政府和監(jiān)管事務的VP Ola Bostrom表示，現(xiàn)在需要的不僅僅是駕駛員監(jiān)控，還有駕駛員管理。“今天，我們可以進行眼球追蹤，監(jiān)控駕駛員的注意力情況，甚至了解他的認知負荷?？墒?hellip;…你用它來做什么呢？”
高保真的數(shù)據(jù)收集
了解駕駛員在做什么（不僅僅是吃、喝、說話或看手機之類的活動），還要了解駕駛員如何使用車輛的自動駕駛功能，這是駕駛員管理系統(tǒng)的信息基礎。這些洞見對于那些有志于認真設計出可以與駕駛員更好進行合作的車輛的車廠來說至關重要。
Bryan Reimer是MIT交通與物流中心的研究科學家，他是AVT（Advanced Vehicle Technology）聯(lián)盟的主要架構師之一。
AVT成立于2015年，旨在為OEM提供高保真數(shù)據(jù)，使車廠能夠構建“以人為中心的系統(tǒng)，而不是在很大程度上忽視人的作用”。Reimer說：“整個行業(yè)的工程團隊，無論是供應商、OEM還是保險公司，通常都沒有足夠的基礎來理解現(xiàn)實世界中真正發(fā)生的事情。”
AVT一直在積累有關車內人類行為的數(shù)據(jù)。MIT的研究小組正在分析數(shù)據(jù)，逐個分析車輛模型。
經常有報道稱，消費者會關閉ADAS功能，因為他們不知道如何使用它們。Reimer說：“如果你談論駕駛員行為的總體趨勢，你可以做出一個有根據(jù)的猜測。你說得很對，但這不是AVT所追求的。”該聯(lián)盟正在研究基礎知識，以理解“（不同車廠追求的）不同設計理念如何影響駕駛員的行為”。
AVT如何收集數(shù)據(jù)
AVT在兩個獨立的研究軌道上研究人類駕駛員的行為。
Reimer在談到MIT的研究時說：“在自然駕駛研究中，我們自2016年以來一直在觀察Tesla Model 3和X車主在自己的車里的情況。”作為現(xiàn)場操作試驗的一部分，研究人員借給志愿者MIT擁有的車輛。
現(xiàn)場運行試驗包括一輛路虎極光、沃爾沃s90、凱迪拉克CT6、特斯拉Model 3和一輛福特Mach E。“在每種情況下，每種車型我們都從當?shù)亟涗N商那里購買了兩臺”，而不是OEM提供的。
在這兩項研究（自然駕駛和現(xiàn)場操作試驗）中，Reimer說：“我們在車輛上增加了攝像頭和其他傳感器，并在可能的情況下通過CAN總線監(jiān)控車輛自身的遙測數(shù)據(jù)。”
行為對標測試
他補充說：“傳統(tǒng)上，汽車行業(yè)總是對標別人的硬件。”其中一個原因是，他們熱衷于了解別人在使用什么雷達、攝像頭和動力系統(tǒng)組件。
Reimer宣稱：“未來是行為對標測試的天下。”
隨著越來越多的聯(lián)網車輛問世，車廠正在利用互聯(lián)性來了解其系統(tǒng)的運行情況，以便提供OTA。Reimer說：“但這只是了解你的公司在做什么。這是集體思維101。”Reimer說，為了促進流程的持續(xù)改進，自動駕駛汽車公司必須了解自己與其他公司相比所處的位置。對標測試將幫助你改進新系統(tǒng)或了解其局限性。
AVT目前有29個成員，包括豐田、奧迪和本田等OEM，Aptiv、Veoneer等Tier1，以及Smart Eye和Seeing Machines等DMS開發(fā)商。保險公司包括Liberty Mutual和Progressive。
AVT是一個學術界和產業(yè)界的合作組織，由一個1400萬美元的基金支持。Reimer表示，該組織還需要新的成員加入，“加速AVT對成員公司的洞察，使車廠能夠更快地做出更好的決策。”
研究人員傳達了一種緊迫感。“我們知道我們有能力塑造輔助駕駛的未來。如果我們做不好這一點，消費者永遠不會受益，監(jiān)管可能會禁止最終有意義的事情。”
Agero是一家美國B2B的路邊和車輛物流服務供應商，是AVT的三位創(chuàng)始成員之一。Agero首席策略師Jeffrey Blecher在研究如何利用聯(lián)網車輛數(shù)據(jù)改善保險公司的承保流程時，認識到有必要建立像AVT這樣的聯(lián)盟。他說：“隨著我們邁向自動駕駛，我想知道usage-based的保險項目可能會發(fā)生什么變化。”
隨著更多新的AV技術的安裝，“作為保險公司，你會關心技術有多好，因為這將影響風險水平。”他補充說，同樣重要的是要知道“司機使用這項技術的情況如何”。“這兩件事加在一起會影響你的整體風險水平。”但他補充說，“很難評估兩者的風險。”
這就是驅使Agero和其他組織一起建立AVT的原因。
事故預防
傳統(tǒng)上，車廠更注重從事故中吸取教訓。現(xiàn)在他們仍是這樣。
但Veoneer的Bostrom表示，在一個主動安全的時代，“問題不在于事故本身，而在于事故發(fā)生前（我們能做什么）。”
把事故歸咎于人為錯誤很容易。更重要的是，Bostrom說，“如果你發(fā)現(xiàn)了人為錯誤，那很好。讓我們把它用起來，來設計一輛更好的車。這就是我們選擇AVT的原因。”他說，車廠需要了解如何利用對人類行為的洞察來設計下一代車輛。
AVT收集和分析的許多數(shù)據(jù)沒有公布，但在聯(lián)盟成員之間共享。一些早期發(fā)現(xiàn)將在明年的學術論文中發(fā)表。
與此同時，Bostrom對這些發(fā)現(xiàn)進行了簡要介紹。他說：“假設你坐在一輛車里，汽車擁有控制權，但不負有責任。這款車可以讓你脫手。這時，車輛突然要求駕駛員來接管，人類駕駛員會作何反應？”
根據(jù)Bostrom從AVT收集的數(shù)據(jù)，結果是，“駕駛員會做一件我們誰也不會想到的事。他們開始看屏幕，而不是看道路。”他指出。這是人為錯誤嗎？還是系統(tǒng)設計轉移了駕駛員的視線？
脫手與否的問題
隨著越來越多具有脫手功能的車輛推出，人們可能會認為AVT的研究是脫手與否問題的。Reimer說：“我倒是希望事情能這么簡單。”
從表面上看，所有脫手功能看起來都差不多。但每家車廠的做法是不同的。Reimer說：“Tesla是一種方式，但看看本田，他是非常保守的。”
在各自設計理念的驅動下，每個OEM都想了解如何增強其脫手系統(tǒng)。例如，通用很早就推出了脫手功能，作為條件，搭載了駕駛員管理功能。
盡管很少有人注意到這一點，Reimer說通用一直很直率。“我認為通用制造了一個完美的方法來確保專心駕駛嗎？并沒有。”2018年，通用發(fā)布了一款合理的功能，也許福特的Blue Cruise加強了這一功能。AVT正在研究這個問題。最終，這些發(fā)現(xiàn)將幫助包括通用在內的其他車廠改進它們的系統(tǒng)。
接管的頻率
在推出L3車輛時，車廠必須確定機器和駕駛員之間的接管頻率。許多車廠害怕這樣的接管，因為人為因素專家警告說，駕駛責任的突然交接可能是危險的。Reimer說，考慮到配備L3功能的車輛數(shù)量主要限于奔馳和本田，答案是“沒人知道”。
他說：“在Tesla Model S和Model X大約25萬英里的行駛過程中，我們可以準確地說出接管發(fā)生了多少。”AVT一直在收集關于Super Cruise的類似數(shù)據(jù)。雖然這不是一個等價的比較，AVT已經發(fā)現(xiàn)每輛車平均在每一千英里發(fā)生的接管次數(shù)。
Agero的Blecher表示，AVT同時關注人類和機器誰發(fā)起接管要求的問題。數(shù)據(jù)中一個出人意料的發(fā)現(xiàn)是，大多數(shù)接管要求是由人類觸發(fā)的。“人類在說，我想奪回控制權。”
他補充說：“開車非常需要合作。通常情況下，消費者放棄自動駕駛的原因是，他們可以預測到他們想控制的地方會出現(xiàn)什么東西……可能是并道，可能是進入了施工區(qū)域，可能是他們看到了什么……”另一種解釋可能是，人類司機“今天更主動地接管了一切，因為自動駕駛仍然不太值得信任。”
Veoneer的Bostrom和Agero的Blecher都在觀察隨時間的推移，人類駕駛員的行為是如何隨著他們習慣更多的自動駕駛水平的提高而變化的。
隨著收集和分析的增多，AVT的數(shù)據(jù)庫變得越來越有價值。Reimer有十多名分析師在搜索數(shù)據(jù)。
Reimer稱，這些數(shù)據(jù)“保真度非常高”。一個攝像頭監(jiān)控街道，兩個車內攝像頭監(jiān)控駕駛員和乘客，同時它們與車內傳感器數(shù)據(jù)相結合。該團隊應用MIT數(shù)據(jù)科學團隊創(chuàng)建的計算機視覺算法來識別感興趣領域，然后利用自動標簽和標記。
在我們等待AVT聯(lián)盟的研究結果公布的同時，該組織可能即將披露以前無法獲得的、有價值的數(shù)據(jù)。關鍵的問題是，是否會有更多的車廠發(fā)現(xiàn)合作的價值，以實現(xiàn)基本的洞察，從而設計出足夠重視人類駕駛員的車輛。
