芝能科技出品
随着萝卜快跑和国内汽车企业对智能驾驶的宣传，自动驾驶成为了一个备受关注的领域，智驾功能路测视频展示了高度智能化的驾驶技术，吸引了大批消费者和从业者的关注。
自动驾驶技术仍存在许多亟待解决的问题，我们针对自动驾驶接管原因，探讨智能驾驶技术的局限性和挑战。
01
自动驾驶技术现状
根据美国加州交通管理局（California Department of Motor Vehicles，DMV）的数据，2023年加州登记的自动驾驶路测车辆总数为1603台，在2022年和2021年分别为1553台和1174台，自动驾驶路测车辆总数依然呈现增长趋势。
在2023年，路测车辆数量最多的前三家公司分别是Cruise、Waymo和Zoox，它们的车辆总数占据了加州所有自动驾驶路测车辆总数的80%。2023年，所有自动驾驶公司的路测车辆在自动驾驶模式下总共行驶了约926万公里，Waymo在车辆总数不占优的情况下，占据了总里程的绝大部分，在北美市场的高覆盖率和良好的用户体验。
平均接管里程（Miles per Intervention，MPI）是衡量自动驾驶技术成熟度的重要指标。按照马斯克的观点，自动驾驶车辆需要比人类驾驶员安全10倍，即每行驶580万公里发生1起事故。
然而，自动驾驶车辆的MPI远未达到这一标准。2023年，各自动驾驶公司的MPI数据存在较大差异，有些公司实现了零接管，而有些公司则接管频繁。
02
自动驾驶接管原因分析
2023年，所有自动驾驶车辆共发生了6562次接管，各公司申报的接管原因多达305类。通过对这些接管原因的分类，我们可以更清晰地了解自动驾驶技术的瓶颈和挑战。
● 感知问题
感知问题占据了接管原因的很大一部分。自动驾驶车辆依赖多种传感器（如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等）获取周围环境的信息。然而，复杂的现实世界场景常常超出这些传感器的处理能力。例如，光照变化、恶劣天气、复杂的交通状况等，都会导致感知系统的误判和失效。
● 预测问题
预测问题是导致自动驾驶接管的另一大原因。自动驾驶系统需要预测其他交通参与者的行为，并据此规划自己的行驶路线。然而，行人、车辆等的行为具有高度不确定性，尤其是在城市道路上，行人突然横穿马路、车辆突然变道等情况频发，导致自动驾驶系统难以做出正确的反应。
为了更详细地了解接管原因，我们可以通过具体案例进行分析，这是博世罗列的接管的分析（BOSCH全年共发生了314次接管，而申报的原因种类多达138种）
左转场景
◎ 左转时，速度过慢 3
◎ 左转时，自车不合理制动 2
◎ 左转时，避让道路行人策略不合理 13
右转场景
◎ 右转时，不合理制动或速度过慢 11
◎ 右转路口为绿灯时，自车不合理减速或不通行 2
十字路口
◎ 十字路口前，交通灯机太晚或过短时间 3
◎ 十字路口不合理制动 2
变道场景
◎ 变道空间寻找过程，速度不稳定、不合理减速或直接卡住了 7
◎ 变道空间足够，变道场景满足，自车未能启动或成功变道 1
◎ 变道空间不足时，自车强行变道 3
◎ 变道轨迹规划不合理 1
◎ 变道过程中，后方车辆快速接近 1
◎ 变道失败 1
◎ 变道完成后，自车不合理制动 1
◎ 变道过程中突发偶然接管 1
汇流分流场景
◎ 在后方存在跟随车辆时，自车从匝道汇入主干道的速度过慢 1
◎ 出口时， 不合理转弯及制动 1
◎ 高速公路汇出道路上减速过多 1
◎ 汇流车辆没有礼让自车 1
人行横道
◎ 自车经过人行横道的时候速度太慢或不合理制动 6
◎ 避让人行横道上行人策略不合理 3
不合理制动/转弯/加速
◎ 正常行驶时产生不合理制动 3
◎ 交通拥堵时突然制动 3
◎ 接近骑行者时，自车频繁制动 1
◎ 感知到错误碰撞风险，自车不合理制动 1
◎ 停放的静止车辆时不合理制动 1
◎ 高速公路上对静止车辆发生不合理制动 1
◎ 高速公路行驶时，对立交桥下的车辆与标制动 1
◎ 并线时不合理制动，表现过于谨慎 2
◎ 加速不足 2
◎ 转向抖动 1
◎ 对向左转车道车辆直行，导致自车不合理转弯 1
其他
◎ 纵向跟踪时车距不稳定导致车切入自车车道，冗员接管 2
◎ 跟随行驶，行驶速度太慢或自动卡住 2
◎ 感知的不稳定导致车行为犹豫不决 2
◎ 轨迹规划的轨迹不稳定 2
◎ 路径规划提示失败 2
备注：这些原因分类之后可以仔细评估Bosch测试过程中的表现
现代感知技术已经取得了长足进步，但其在复杂环境中的表现仍不尽如人意。传感器融合、数据处理等方面仍存在许多技术难题，提升感知技术的鲁棒性和准确性，仍是自动驾驶领域的一个重要研究方向。现有的预测与决策算法在面对高度动态和不确定的交通环境时，表现仍然不够稳定。
如何在复杂环境中进行准确的行为预测，并制定出安全可靠的行驶策略，是自动驾驶技术需要攻克的难题之一。自动驾驶技术的广泛应用还面临着法规与伦理层面的挑战。如何制定合理的法规来规范自动驾驶车辆的上路测试和运营，如何解决自动驾驶事故中的责任认定问题，都是需要深入思考和探讨的议题。
小结
通过对自动驾驶接管原因的分析，我们可以看出，智能驾驶技术虽然取得了一定的进展，但仍面临着诸多技术和非技术层面的挑战。未来，随着技术的不断进步和法规的不断完善，自动驾驶有望在更多场景中实现安全可靠的应用。
