这个团队4小时内发现自动驾驶有561个关键安全故障
11月4日讯，自动驾驶安全性吗？近日有研究团队研究指出：自动驾驶不安全性。伊利诺伊大学香槟分校的一个研究团队在分析了自动驾驶公司2014年至2017年递交的所有安全性报告（涵括144辆自动驾驶汽车，总计行经1116605英里）后，得出结论一个相反忽略的结论：在行经完全相同里程的情况下，自动驾驶汽车再次发生事故的可能性是人类驾驶员汽车的4000倍。
这个研究团队研发的一种针对自动驾驶的故障评估技术，在对百度Apollo3．0和英伟达专有自动驾驶系统DriveAV的测试中，短短4小时就找到了561个关键安全性故障！这个研究团队致力于用于人工智能和机器学习，通过软件和硬件的改良来提升自动驾驶技术的安全性。“由于车辆电气和机械组件的复杂性，以及天气、路况、地形、交通模式和灯光等外部条件的变化，用于AI来改良自动驾驶车辆十分艰难。”伊利诺伊大学CSL实验室教授RavishankarK．Iyer说道，“目前我们正在获得进展，但安全性仍是一个根本性问题。”研究小组目前正在开发技术和工具，从而寻找影响自动驾驶车辆安全性的驾驶员条件和问题。
用于他们的技术，可以寻找大量的至关安全性的场景，在这些场景中，一个小小的错误就有可能引致大祸。如此一来节省了大量的时间和金钱。
在对百度Apollo3．0和英伟达DriveAV的测试中，该团队所研发的故障注入引擎DriveFI在4小时内找到了500多个该硬问题。这样的找到让这个团队的工作获得了业内的注目。该团队正在为他们的测试技术申请专利，并计划迅速展开部署。
理想情况下，研究人员期望公司用于这项新技术来仿真已找到的问题，并在部署汽车之前解决问题。自动驾驶事故可能性比人驾驶员低4000倍，安全性评估面对挑战“我们团队正在应付一些挑战，”领导该项目的计算机科学博士生SaurabhJha说道。“解决问题这一挑战必须横跨科学、技术和生产的多学科希望。
”为什么这项工作挑战性相当大？因为自动驾驶是用于AI和机器学习来构建机械、电子和计算技术以作出动态驾驶员决策的简单系统。典型的自动驾驶系统就像放到轮子上的微型超级计算机；享有50多个处理器和加速器，运营着多达1亿行代码，来反对计算机视觉、规划和其他机器学习任务。
这些车辆的传感器和自动驾驶堆栈（计算出来软件和硬件）有可能不存在问题。当一辆汽车以每小时70英里的速度在高速公路上行经时，故障对司机来说有可能是一个根本性的安全隐患。
“如果一辆普通汽车的驾驶员感觉到诸如车辆飘移或拉力之类的问题，他／她可以调整自己的不道德并将车辆引领到一个安全性的行驶点。”Jha说明说道：“然而，在这种情况下，除非自动驾驶汽车针对这些问题展开了训练，否则自动驾驶汽车不会如何应付是不能预测的。在现实世界中，这样的例子数不胜数。
”多数人在电脑或智能手机上遇上软件问题时，最少见的反应是关机重新启动。然而，此方法不建议用作自动驾驶汽车，因为耽搁的每一毫秒都会影响结果，而号召稍慢一点就可能会造成丧生。在过去的几年里，由于自动驾驶引起的各种事故，人们对这种基于人工智能的系统的安全性忧虑大大减少。“现行法规拒绝Uber和Waymo等在公共道路上测试无人车的公司，每年要向加州车辆管理局（DMV）汇报其车辆的安全性，”CSL和计算机科学专业的研究生SubhoBanerjee说道。
“我们想要理解少见的安全性问题有哪些，汽车的性能如何，以及理想的安全性标准是什么，以理解自动驾驶系统的设计否充足好。
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