무인자동차 사고에 대한 책임을 어떻게 분할하나요?

무인자동차 사고 책임분할은 어떻게 하나요?

우선 이 문제는 구글과 다양한 자동차 호스트 제조사의 자율주행 발전에 걸림돌이기도 한다는 점을 강조하고 싶다. 자율주행을 직접 개발하는 바이두와 구글이 주도하는 진영에는 테슬라나 자동차 제조사의 자율주행 진영보다 이 문제 해결이 더 시급할 것이다. 개념을 명확히 하고 싶기 때문이다. 현재 지능형 운전 분류 중 3단계는 첨단 자율주행인데, 현 단계에서 테슬라와 자동차 제조사들은 이 단계에서 무인운전으로의 전환을 희망하고 있다. , 이 단계에서는 인간이 개입할 수 있습니다. 네 번째 수준은 자율주행인데, 구글과 바이두는 인공지능을 진입점으로 활용해 자율주행을 직접 개발할 계획이다. 이 수준에서는 인간의 개입이 허용되지 않아 구글 자동차에서 외부 핸들 브레이크 장치가 제거된다. 윤리적 문제와 관련하여 현재 가장 큰 과제는 레벨 4 자율주행입니다. 레벨 3에서는 자동차에 인공지능을 적용하는 것이 레벨 4만큼 좋지 않고, 기존 기술은 특정 환경에서만 구현을 지원하므로 자동 보조 운전이 가능합니다. 문제가 생기면 누가 책임을 지느냐 하는 문제는 논란의 여지가 없고, 예전의 운전과 똑같습니다. 하지만 4단계 무인운전은 좌회전해 1명이 사망하고, 우회전해 2명이 사망하고, 차량 후미로 회전하지 않는 문제를 완벽하게 해결할 수 있는 방법은 구글을 ​​비롯해 전혀 없다.

이에 올해 미국에서 열린 사우스바이사우스웨스트(South by Southwest) 컨퍼런스에서도 프로젝트 리더인 크리스 엄슨(Chris Urmson)은 구글의 기존 전략을 조정해 기존 전략보다 특정 분야에서 공유경제를 먼저 실현하겠다고 밝혔다. 완전히 완성될 때까지는 양산하지 않는다는 태도를 갖고 있다. 나는 그들이 어떤 문제를 직접적으로 피할 수 있는 방법이 실제로 없다는 것을 발견했다고 생각합니다. 볼보는 자율주행 진영에 있지만 앞으로 볼보 자율주행차와 관련된 모든 사고는 전적으로 자사의 책임이 될 것이라며 가장 먼저 주도권을 쥐기도 한다. 국내에서는 Li Shufu와 Robin Li가 모두 올해 2회 회의에서 자율 주행과 무인 운전에 관한 자체 법안을 제출했습니다. 이는 국내 지능형 운전의 법적 격차를 메우고 향후 사고 판결 방법에 대한 역할도 수행해야 한다는 희망입니다. 효과. 그리고 말씀하신 역할 중에 보험회사라는 역할이 하나 더 있을 텐데요. 따라서 버핏은 무인 자동차가 보험 산업을 무너뜨릴 수 있다고 예측합니다. 생각해 보면 그것이 가능하며 그 결과는 무서울 수도 있습니다. 자율주행이 멋있어 보이긴 하지만, 아직 구현하려면 갈 길이 멀으니 관심 있으신 분들은 편하게 소통해주세요. 저는 현재 주로 정보 보안 문제를 중심으로 스마트 자동차와 차량 인터넷을 연구하고 있습니다.

무인자동차의 주차문제?

이런 문제는 한번도 생각해본 적이 없습니다. 주차를 하고 싶다면 경제적 측면에서 생각해 볼 필요가 있을 것 같습니다. 주차 위치를 지정해야 함), 현재 교통 상황과 과거 수요 조건을 기반으로 글로벌 최적화를 수행하여 수요가 가장 강한 위치 또는 가성비가 가장 높은 위치를 찾는 것이 필요합니다.

무인자동차를 보유한 중국 기업은 어디일까?

중국의 자율주행차 연구개발은 시대적 관점에서 가장 먼저 시작된 것이 국립국방기술대학으로, 그때부터 2008년까지 중국의 자율주행차가 가장 강력한 기술축적을 갖고 있다. 운전 연구는 국립국방기술대학, 베이징공과대학, 난징공과대학, 시안교통대학 등 몇몇 대학에 국한되어 있다. 동시에 미국은 2004년에 DARPA 무인 차량 챌린지를 3차례 개최했다. , 2005, 2007년에 중국 국가 자연과학 재단은 2009년부터 2017년까지 '시각 및 청각 정보 인지 컴퓨팅'이라는 주요 연구 프로젝트를 시작하여 무인 자동차 연구를 크게 촉진했습니다. 스마트카 컨퍼런스'는 매년 열렸다. 최근 소식인 '퓨처 챌린지'가 2017년 11월 창수에서 열렸다. 나는 2013년부터 2016년까지 대회에 참가했다. 내가 아는 한, 무인 기술을 가장 먼저 개발하는 회사는 FAW, 그런데 최근에는 소리가 나지 않네요. 2013년 대회에서 BYD와 베이징 공과대학이 공동으로 개발한 RAY 무인 자동차를 봤습니다. 그러다가 광저우 자동차 그룹과 협력하여 무인 자동차를 개발하게 되었습니다. 작년에 무인운전시스템 연구개발계획 입찰이 있었는데, 우리도 입찰에 참여했는데, 국립국방기술대학교가 입찰에 성공했다고 들었어요. -up이 될 것입니다. 그런데 2014년 말 레이더 기술 회의에서 바이두 기술자들이 고속도로 차선 감지 정확도가 이미 매우 높다고 말하는 것을 들었습니다. 제가 아는 무인 기술 연구를 진행하고 있는 몇몇 회사를 나열해 보겠습니다. Huawei(이미 프로토타입을 제작했습니다), SAIC(이건 좀 우스꽝스럽습니다. 제3항공우주연구소와 협력하는 사람들은 그들에 대한 기대치가 상대적으로 낮습니다.) , BYD(BIT와 협력, Velodyne 3차원 LiDAR를 사용하지 않고 고급 보조 운전에 가까운 느낌), GAC(시안교통대학과 협력), Baidu(많은 자금과 강력한 소프트웨어 개발 능력 보유) )와 Zotye(Nali와 협력) 등을 포함해 Horizon Momenta, Uisee Technology 등 자율주행 기술을 연구개발하는 스타트업이 많다고 합니다. 자율주행 자동차 기술 연구개발은 기술적인 요구사항은 낮지만 잘하기는 매우 어렵습니다. 대부분의 회사는 충분히 투자하면 성과의 90%를 생산할 수 있지만, 지난 몇 년간의 관점에서 보면 마지막 10%는 세심한 작업입니다. 프로젝트에 참여하는 동안 현재 해결하기 어려운 몇 가지 기술적 문제가 있습니다. 1. 포지셔닝, 모든 사람은 기본적으로 차동 또는 관성 항법에 의존합니다. 2. 지능적인 의사 결정은 장면 레이어링을 기반으로 합니다. 3. 현재 동적 장애물 인식 및 의도 예측 저는 "Consider Intention"에서 박사학위를 취득했습니다. 지난 1년 동안 자율주행차 커뮤니티가 점점 더 발전하기를 바랍니다. 대중은 자율주행차가 곧 상용화될 것이라는 환상을 갖고 있다. 대중이 너무 실망하면 먹을 것이 없게 된다. 라

자율주행차는 드론 제어 프로그램보다 더 복잡한 것인가?

이틀 전 이모님이 우연히 외국 무인차를 이용하게 되셨어요. . . 그 결과, 어머니는 “하늘에는 무질서한 운전자와 보행자가 그렇게 많은가?”라고 반박했습니다. 사실 이 문제를 낮은 수준에서 높은 수준까지 여러 수준에서 분석해 보면 아주 분명합니다. 과학을 전공하는 학생들은 그것에 익숙하며 일반인의 용어로 말하려고 노력합니다. 물론 여기서 언급하는 무인차량과 드론은 자율주행차량이고 '자율주행차량'은 사람이 탑승하지 않거나 탑승하지 않은 상태에서 원격제어에 의존하는 종류가 아니다. 가장 낮은 수준에서는 드론이 무인 차량보다 실제로 더 어렵다고 생각합니다. UAV는 3가지 자세와 3가지 이동 방향으로 3차원으로 이동합니다. 그러나 무인 차량은 일반적으로 피치를 고려하지 않고 도로에서만 주행합니다. 이 물체의 동적 모델에서 드론은 두 가지 측면, 즉 동일한 높이, 동일한 풍속 등에서 매우 복잡하며 동일한 외부 조건에서 드론의 스로틀(예: 추력)을 제어하고 방향타 각도는 궁극적으로 항공기의 속도, 자세 및 위치에 반영됩니다. 그 사이의 모델은 모델링할 수 없는 환경이 많습니다. 대부분은 항공기가 회전할 때 발생합니다. 빙글빙글 돌아서 회전할 때, 스로틀을 최대한 밀고, 레버를 최대한 당기고, 에일러론을 최대한 적용하여 고도를 잃지 않고 부드럽게 회전하는 것이 매우 어렵습니다. 이에 비해 무인 차량은 이러한 측면에서 훨씬 작습니다. 차량 속도가 빠르지 않고 휠 모터가 빠르면 동적 프로세스를 고려하지 않고 모션 모델(동역학 모델이 ​​아닌 운동학만)을 구축할 수도 있습니다. PI 제어(비례 적분)는 이 특정 궤적을 따르도록 제어할 수 있습니다. 반면, 드론의 경우 환경 변화가 너무 무섭고, 풍속의 변화(360~360도 바람이 무작위로 부는데, 대형 항공기라면 양쪽 날개에 부는 바람이 달라짐), 습도, 기압 등의 변화, 다양한 변화 요인. 동일한 회전 문제, 1000m와 2000m의 다른 고도, 동일한 바람, 기타 요소는 동일합니다. 연료 공급, 조향 표면 등이 모두 다릅니다. 문제가 복잡하다고 말합니다. 간단한 방법은 높이를 매개변수 세트와 결합하는 것입니다(그러나 높이 외에도 변경 요소가 너무 많습니다).

물론 무인이동체도 자갈길, 빙판, 갑자기 내리막으로 변하는 가파른 경사면 등 환경변화에 직면하게 되지만, 일반적으로 분할하여 정복할 수 있다. 위의 두 가지 점을 바탕으로, 수준, 즉 모션 제어 수준에서 드론은 의심할 여지 없이 무인 차량보다 훨씬 더 복잡합니다. 모션 제어 및 위치 지정을 통해 비행기와 자동차는 사용자가 설정한 경로를 따라 날고 운전할 수 있습니다. 위치 파악 측면에서 볼 때 대부분의 경우 무인 차량은 드론보다 복잡합니다. 이는 위치 정확도를 통해 명확하게 알 수 있습니다. 도로 환경에서 자율주행차가 차선을 주행할 경우 측위 진행은 일반적으로 1m를 넘지 못한다.

(Zhihu에 대한 또 다른 질문 삽입: Google은 자율주행차 기술에 어떤 이점이 있나요? 제 생각에 그들의 솔루션의 가장 큰 장점은 위치 문제를 아주 잘 해결할 수 있다는 것입니다. 주된 이유는 무인 차량입니다. 달릴 때 주변 환경에 대한 상세한 3D 지도가 이미 있습니다.) 하지만 드론은 그렇게 높은 정확도가 필요하지 않습니다. 광활한 하늘에서는 GPS 진행만 필요합니다. 기본적으로 이착륙 중에만 고정밀 위치 확인이 필요합니까? 이것은 다루기 쉽습니다. 능동 측위 기술을 사용하는 대신 수동 측위 기술을 사용할 수 있습니다. 수많은 공항에 측위 장비를 설치하기만 하면 됩니다. 앞서 언급했듯이 대부분의 경우 일반 드론을 이야기하기 때문에 도시의 방을 돌아다니는 자율 드론은 무인 차량보다 위치 파악이 더 어렵습니다. MIT가 만든 고정익 라이더 SLAM에서 볼 수 있습니다. 처음 두 레벨에서는 기계나 자동차가 설정된 경로를 따라 비행할 수 있습니다. 이제 문제는 라인을 설정하는 방법입니다. 이 문제에서 무인 차량은 드론보다 한 단계 이상 어렵습니다. 물론 이것이 드론의 만족스럽지 못한 성능을 탓할 수는 없다. 이는 주로 현재의 기술 여건과 일반적인 환경에서 드론과 무인항공기의 적용 목적이 다르기 때문이라고 생각한다. 도시 환경에서 자율주행차는 경로(경로가 아닌 궤적)를 계획해야 하며, 얼마나 빨리 가야 하는지, 어디로 가야 하는지, 가야 하는지, 멈춰야 하는지 등 고려해야 할 사항이 많습니다. . 여러분 어머니 말씀대로 “규칙을 지키지 않는” 자동차나 사람들은커녕 규칙을 지키는 것도 너무 어렵습니다. . . 이는 도로 중앙선에 있는 보행자, 차량, 연석, 울타리 등을 식별하고, 갑자기 뛰쳐나오는 장난꾸러기 아이와 바닥에 떨어진 아이스크림 통을 구별한 후에야 할 수 있는 경로 계획이다. 따라서 환경에서 장애물을 감지하는 방법, 동적 장애물과 정적 장애물을 구별하는 방법, 장애물을 분류하는 방법, 위치와 크기를 결정하는 방법, 이동할 위치를 예측하는 방법은 모두 작성하기 매우 어려운 문제입니다. 다루는 분야는 매우 교차적입니다. 더 깊이 들어가 보면, 우리는 자율주행차를 더욱 스마트하게 만들 것입니다. 뒤따르는 차량이 교차로에서 추월하려고 경적을 울리고 있다는 것을 이해할 수 있을 것입니다. 왼손이 편평하다는 것은 그가 방향을 돌려 차선을 빌릴 것이라는 의미입니다. 그러면 무인 차량을 개발하는 우리는 정말로 말하고 웃을 수 있습니다(Google은 이미 자전거에 대해 이 작업을 수행했습니다). 드론에 비해 현재 임무 목적에 맞게 궤적이 대부분 설계되어 있으며, 산이나 항공기와의 충돌을 고려할 필요가 없으므로 대부분의 경우 정해진 비행을 따르기만 하면 됩니다. 특별한 상황이나 임무 지점에서만 지능형 자율 경로 계획이 필요합니다. 문제를 너무 단순하게 만든 것은 그의 잘못이 아닙니다. 드론이 반대편에 유인 F16을 두고 공중전을 벌이게 된다면 (충분히) 높은 기동성을 발휘하고, 미사일을 회피하며, 근접전을 벌이게 된다면, 그것은 영화처럼 오늘날의 기술을 바탕으로 한 판타지일 것이다. . 따라서 가장 큰 문제는 현재 적용 목적입니다. 그러나 일반적으로 이 수준에서 드론이 직면하는 문제는 무인 차량이 직면하는 문제보다 훨씬 간단합니다. 일반적으로 누가 더 어렵습니까? 누구에게 물어보느냐에 따라 하드웨어 담당자, 제어 담당자, 모델 담당자, 현지 포지셔닝 담당자, 프로젝트 수석 엔지니어에게 물어보면 진입 각도가 모두 다릅니다. 흑백 섹션에서는 동일한 결정을 내리기가 어렵습니다.

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