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揭秘無人駕駛汽車測試員的艱辛 注意力需高度集中 壓力山大

2018-03-28 14:27:10 責任編輯:
摘要:據外媒報道,對于一份涉及采取有限行動的工作來說,在無人駕駛汽車上充當安全測試操作員壓力大得驚人。網約車巨頭Uber以及Alphabet旗下子公
據外媒報道,對于一份涉及采取有限行動的工作來說,在無人駕駛汽車上充當安全測試操作員壓力大得驚人。

網約車巨頭Uber以及Alphabet旗下子公司Waymo的無人駕駛汽車測試操作員表示,當這些機器人汽車出現故障或遭遇意想不到的情況時,他們需要及時接手控制、轉彎或踩剎車。他們的雙手總是要虛空懸在方向盤上方,右腳隨時準備踩下去。

這意味著,在通常八小時的輪班過程中,測試操作員需要時刻保持警惕,盡管大多數時候這些汽車在街道上行駛無需幫助。一位前優步測試司機說:“電腦容易出錯,所以人類應該確保完美,這與你對電腦的看法正好相反。”

無人駕駛汽車測試員

上周,Uber的無人駕駛汽車在美國亞利桑那州坦佩卷入致命車禍,這不禁引發了人們對Uber避免碰撞的技術以及其被稱為“安全駕駛員”的備份系統有效性進行重新審視。這起事故可能是無人駕駛汽車造成的第一起死亡事故。

許多在公共道路上進行測試的無人駕駛汽車中,通常都有兩個安全駕駛員:一人坐在駕駛座上,另一人坐在前排的乘客座位上,負責將沿途遇到的意外記錄到電腦上。但司機們表示,第二人也可以幫助觀察路況。

直到去年10月份之前,Uber的所有測試車輛中都有兩名安全駕駛員,但隨后它開始在大多數車輛中只配備一名司機,就像在坦佩那樣。該公司表示,第二名操作員并沒有維護汽車安全的職責。但有些司機認為,兩個人在車上可以互相依賴,因為發生事故或交通違規可能會讓他們同時失去工作。

有些司機表示,獨處可能會更困難。第二名操作員有助于發現意外的交通狀況或其他危險。一位前Uber司機表示,他無法想象獨自開車的體驗,因為監測道路以確保汽車不以危險或意外的方式行駛“壓力太大”。另外,他還要負責記錄不同尋常的活動,這些活動需要Uber司機在車上時輸入設備中,這也會增加壓力。

測試司機還稱,隨著自動化技術的改進,司機采取行動的需求越來越少,這使得人們更難集中注意力。不過,其他司機表示,這份工作并不太難。一名前Waymo測試司機稱:“這份工作主要是需要保持警惕,如果你無法連續幾個小時保持警覺,那么你就就不是一個好司機。”

坦佩警方發布的視頻顯示,Uber的無人駕駛汽車在沒有減速或轉彎的情況下徑直向行人駛去。無人駕駛技術的資深研究人員表示,視頻顯示Uber的技術并沒有達到應有的水平。

視頻中還顯示了測試人員的行為,警方已經確認他的身份為拉斐爾·瓦斯奎茲(Rafael Vasquez),在車禍發生前的幾秒鐘,他曾低頭向下看。Uber表示,在調查進行期間,瓦斯奎茲依然是正式員工。該公司拒絕討論調查的細節,稱調查仍在進行中。

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(圖片來源于網絡)

在美國聯邦和地方調查人員對這一事件進行調查的同時,Uber已經從公共道路上撤下了大約200輛無人駕駛車輛和400名測試司機。這是Uber在一年內第二次暫停測試,此前其一輛無人駕駛汽車也曾卷入事故中。

Uber的一位發言人說:“我們對所發生的事情感到痛心,安全始終是我們優先考慮的因素。”他還說,該公司正在協助調查。

在無人駕駛汽車開發近三年后,Uber開始啟用單一測試操作員策略。2013年成立的通用汽車公司下屬子公司Cruise Automation,測試車內依然保持兩名司機。

Waymo的無人駕駛汽車測試里程已經超過800萬公里,在項目啟動6年后,該公司測試車中僅留一名安全測試員。Waymo目前正在鳳凰城進行測試,大多數無人駕駛汽車中甚至沒有人類駕駛員,并計劃在今年晚些時候推出商業版無人駕駛服務。

Uber發言人表示,在“經過一年多的全面規劃、開發和安全審查”后,該公司已轉向安排單一司機,因為該公司認為,它可以使用自動車輛日志審查許多干預措施。他說,這種轉變“發生得很慢,因為它們與汽車安全操作員合作,以確保他們接受了良好的培訓,并對這份新工作感到滿意。”

Uber發言人還稱:“坐在前排乘客座位上的操作員從來沒有擔負起維護車輛安全的角色,這個角色始終由駕駛座位上的安全操作員擔任,這是他的首要職責。”

在線招聘信息顯示,測試司機的時薪報酬從20美元到25美元不等。Uber的測試司機至少要接受三周的培訓,第二周開始上公路,同時有培訓師陪同。

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(圖片來源于網絡)

司機們表示,他們承受了巨大壓力。工程師們希望他們在必要時進行干預,以避免事故、交通違規或車輛可能對其他司機造成威脅的情況。但只有在那時,他們才可以看到無人駕駛系統在壓力下是否能正常工作。

在許多無人駕駛汽車測試所在的加州,要求公司披露這種無人駕駛技術的“分離”情況,而沒有必要的“分離”會干擾技術的改進。

除了日常駕駛危險之外,測試人員還說,他們有時會受到行人、騎自行車者和其他司機的挑戰,他們可以識別出這輛車正處于自動駕駛模式,并會突然搶在行駛緩慢的車輛前,或者貼著汽車騎行。

杜克大學教授米西·卡明斯(Missy Cummings)進行的研究表明,人們在預期監控自動化的過程中,長時間保持警惕是很困難的。卡明斯的團隊在4個小時的模擬駕駛中研究了27個實驗對象,他們的警惕性平均在21分鐘后即下降。

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