Китайское СМИ Dongchedi провело еще одно масштабное тестирование систем помощи водителю, протестировав многие из тех же автомобилей, что и в тестовом испытании на шоссе, о котором мы сообщали на выходных.
На этот раз тест охватывает различные сценарии городского вождения, где возможно больше человеческих жертв из-за наличия уязвимых участников дорожного движения, таких как пешеходы и двухколесные транспортные средства. И учитывая, насколько плохо автомобили показали себя в последнем тесте, вы можете догадаться, как они могли бы показать себя в этом — хотя, опять же, Tesla показала себя довольно хорошо, но не без проблем.
В последнем видео было протестировано 36 автомобилей в 6 различных сценариях, все на шоссе, предназначенных для воспроизведения вероятных дорожных ситуаций, которые могут привести к аварии. Новое видео немного короче, чем предыдущее, но все же весомое — чуть больше часа. Оно также доступно только на китайском языке, но, к счастью, с английскими субтитрами.
На этот раз группа была сокращена с 36 до 26 автомобилей, но было протестировано 9 сценариев вместо 6, что привело к общему числу в 234 симуляции.
Dongchedi заручилась поддержкой китайских государственных СМИ для проведения тестирования, и это отражается в чрезвычайно высоком качестве продакшна видео, которые были опубликованы на их автомобильном YouTube-канале DCARSTUDIO. Опять же, мы рекомендуем посмотреть, потому что оно сделано очень хорошо.
Инновация этих видео заключается в том, что, в отличие от большинства других краш-тестов, которые проводятся в лабораториях или на закрытых трассах, таких как гоночные трассы, взлетно-посадочные полосы аэропортов или парковки, DCAR использовал реальные общественные дороги, которые были перекрыты для проведения тестирования.
Почему это важно? Потому что мы тестируем системы ADAS, а не просто обычные пассивные конструкции безопасности, такие как зоны деформации, или даже системы экстренной помощи водителю, такие как автоматическое экстренное торможение.
И дело в том, что системы ADAS, особенно те, которые имеют функцию «навигации с автопилотом» от начала до конца, позволяющую автомобилю следовать указаниям и совершать смену полосы движения, повороты, перестроения и другие маневры на дороге, не могут быть активированы на дорогах, где нет указаний. (это стало предметом обсуждения после знаменитого видео Марка Роббера с Койотом-Дальнобойщиком, которое все еще имело ценность, даже если оно не тестировало комплексную систему Tesla)
Таким образом, вы никогда не сможете проверить, как помощник водителя SAE Level 2 будет реагировать в реальной ситуации, если вы не протестируете его на реальных дорогах. Именно это и поставил перед собой DCAR, и результат, как всегда, довольно впечатляющий. (И с тем же оговоркой, что и в прошлый раз — это на самом деле не беспилотные системы, как система Level 4 от Waymo, а скорее помощники водителя, которые все еще требуют внимательного водителя за рулем)
На этот раз DCAR перекрыл два разных участка дороги: огромную, сложную кольцевую развязку и другой участок дороги с несколькими нерегулируемыми перекрестками и длинным прямым участком.
Пять тестов здесь состояли из:
- 1. Автомобиль стоит в левой полосе на въезде на кольцевую развязку, закрывая встречный автомобиль в полосе, в которую вы пытаетесь влиться.
- 2. Попытка влиться влево через ряд автомобилей, чтобы совершить левый поворот и выехать в центр кольцевой развязки.
- 3. Движение по центральной полосе кольцевой развязки, два скутера останавливаются в полосе для скутеров, чтобы уступить дорогу 4 детям, которые выбегают перед автомобилем (этому тесту предшествовал резкий разворот, и некоторые автомобили даже не смогли въехать в зону тестирования, так как они отключились во время поворота).
- 4. Сломанный автомобиль в среднем ряду кольцевой развязки с установленным знаком аварийной остановки.
Признаемся, это довольно сложная кольцевая развязка, и большинство из нас, глядя на нее (по крайней мере, из стран Запада), вероятно, не могут с первого раза точно прочитать, что означают эти разметка полос движения. И разметка также сбила с толку некоторые системы — но если вы хотите предложить систему автопилота, вы должны уметь справляться с дорогами в том виде, в каком они существуют.
Второе место было сосредоточено вокруг нескольких нерегулируемых перекрестков с более опасными, но вероятными ситуациями. Они были следующими:
- 5. Просто разворот. Вот и все. Это подарок… правда?
- 6. Прямое движение через нерегулируемый Т-образный перекресток, когда автомобиль поворачивает налево в вашу полосу движения перед вами, скрытый слепой зоной передней стойки кузова водителя.
- 7. Движение прямо, когда автомобиль выезжает задним ходом на вашу полосу с перпендикулярной парковки или подъездной дороги.
- 8. Движение прямо, скутер выезжает из группы нескольких скутеров и перестраивается перед вами.
- 9. Резкий левый поворот на перекрестке, когда скутер поворачивает через перекресток перед вами, а пешеход находится на пешеходном переходе с другой стороны.
Каждый из тестов происходил на относительно низких скоростях, что означает, что у систем было достаточно времени, чтобы оценить ситуацию и применить тормоза, и тормоза должны быть более эффективными, чем они могли бы быть в сценариях высокоскоростного движения на шоссе из первого видео.
Несмотря на низкие скорости, многие автомобили склонны были подходить к этим тестам с уверенностью и агрессией, либо полностью отказываясь уступать дорогу, либо уступая только в последний момент, до такой степени, что казалось почти удачей, что они избежали столкновения. Некоторые автомобили также превышали скоростной лимит, что затрудняло им избежание столкновения.
Тревожно, что многие автомобили даже не признавали, если они попадали в аварию, и продолжали движение, пока (храбрый) водитель-испытатель DCAR и ведущий видео не вмешивались, чтобы завершить тест.
В отличие от тестов на шоссе, городские тесты включали других участников дорожного движения. Тесты на шоссе включали грузовик и одного рабочего, но городские тесты включали скутеристов и детей — обычное явление в городах, которое, безусловно, должно быть отражено в обучающих данных, которые компании используют для обучения своих систем ADAS с помощью машинного обучения.
И это, возможно, гораздо более важные сценарии с точки зрения безопасности людей. Шоссе, как правило, безопаснее, чем городское вождение, и одна из причин заключается в том, что там нет пешеходов, поэтому, если вы кого-то собьете, он будет защищен большим металлическим ящиком, движущимся примерно с той же скоростью, что и вы. С пешеходом или скутеристом нет никакой защиты, и часто гораздо большая разница в скорости, что означает более высокую опасность.
Даже в ситуациях, когда автомобили должны были иметь четкое представление о других участниках дорожного движения, они не проявляли осторожность, которая должна требоваться от автомобилей, движущихся по дороге. Водитель должен знать, что следует проявлять повышенную осторожность при наличии пешеходов, особенно детей. Некоторые автомобили демонстрировали такое поведение, но многие — нет.
Интересно, что по сравнению с предыдущим тестом на шоссе, на этот раз было меньше несоответствий внутри брендов автомобилей. Большинство автомобилей, использующих схожие решения, демонстрировали схожее поведение в одном и том же тесте, даже если эти автомобили были разных брендов — например, Luxeed R7 и AVATR 12 заняли второе и третье места в общем зачете, и оба оснащены системой автопилота ADS от Huawei.
И опять же, Tesla показала хорошие результаты в этих тестах: Model X заняла первое место, избежав столкновения в 8 из 9 тестов. Единственным тестом, который она провалила, был тест 7, тест на движение задним ходом, где она проехала на высокой скорости, задев заднюю часть автомобиля.
Model 3 показала схожее поведение в тесте на движение задним ходом, но также провалила другие тесты (2, 4 и 5), что оставило ее позади нескольких других автомобилей в рейтинге. Это означает, что, если усреднить баллы брендов и ранжировать бренды, Avatr и Aito показали примерно одинаковую производительность в масштабах всего бренда, как и Tesla, поэтому все три должны считаться победителями этого теста, наряду с Toyota bZ3X, которая показала себя здесь намного лучше, чем на шоссе.
Но, как и в прошлый раз, мы должны оговориться, что все эти тесты проводились в хорошую погоду — и все в дневное время, в отличие от тестов на шоссе, некоторые из которых проводились ночью.
Системы, основанные только на зрении, такие как Tesla, имеют недостаток в ночное время и в плохую погоду по сравнению с системами с LiDAR или радаром, и эти ситуации в этом видео не тестировались. Тем не менее, Tesla по-прежнему показала лучшие результаты, чем другие системы, основанные только на зрении, и даже те, которые имеют более продвинутые технологии датчиков, что впечатляет (хотя она все еще была склонна принимать странные решения, как когда она пыталась выехать на велосипедную дорожку выше, и в тесте на разворот ниже)
Zeekr показал себя одним из худших, как и в тестах на шоссе. Xiaomi также продемонстрировала средние или разочаровывающие результаты — в конце концов, это автомобиль для водителей, поэтому, возможно, лучше им управлять, чем позволять машинам делать это за вас. Самое большое падение в рейтинге показал Great Wall Motors Wey Lanshan, который был лучшим на шоссе, но показал один из худших результатов в городском вождении.
Опять же, Carnewschina составила таблицу результатов (прокрутите вниз, за результаты теста на шоссе), которую мы приводим здесь в знак благодарности за их работу по анализу китайской графики DCAR и преобразованию ее в более понятный формат для англоязычных читателей.
В совокупности эти системы показали себя примерно так же плохо, как и в тестах на шоссе — многие простые сценарии были провалены. Тесты показали, что эти системы по-прежнему сбиваются с толку относительно простыми сценариями и не используют в полной мере преимущества в скорости реакции и всестороннем датчике, которые они должны иметь благодаря своим многочисленным датчикам и суперкомпьютерным системам для их обработки.
В частности, многие тесты включали ситуации, когда глаза водителя имели бы трудности с предвидением столкновения из-за слепой зоны передней стойки кузова, что должно ограничивать системы датчиков автомобиля, которые могут быть расположены так, чтобы избегать слепых зон. Но многие по-прежнему не замечали или не реагировали должным образом.
Как и в предыдущем видео, DCAR взял интервью у Лу Гуан Цюань из Пекинского университета аэронавтики и астронавтики. Он снова отметил, что системы ADAS, обученные на машинном обучении, могут усваивать плохое поведение из набора данных, и эти недостатки труднее исправить, чем в системах, основанных на правилах.
«Сквозные системы в значительной степени зависят от выборок», — сказал Лу. «Если их обучающие данные показывают, что автомобили часто игнорируют правило о том, что транспортные средства на кольцевой развязке имеют преимущество, то модель учится игнорировать его тоже».
DCAR отметил, что системы систематически нарушали основные правила дорожного движения и демонстрировали плохое водительское этикет. Системы «не имеют встроенных в их основу правил дорожного движения, и они также не считают соблюдение правил приоритетом. Как будто никто никогда не учил их следовать правилам — и они также не узнали этого из данных пользователей». (Мы видели реальный пример этого, когда Tesla впервые выпустила FSD в Китае, и один водитель получил 7 штрафов за одну поездку)
DCAR закончил видео на несколько позитивной ноте, заявив: «Мы верим, что отечественные бренды Китая смогут снизить риски в этих сценариях с помощью будущих обновлений OTA. На данный момент самый безопасный подход — это все еще совместное вождение человека и машины, позволяющее ADAS помогать снижать риск столкновения, в то время как водитель-человек остается готовым взять управление на себя, когда система достигнет своих пределов».
А мы в Electrek закончим так же, как и в предыдущей статье — мы продолжаем надеяться, что это послужит напоминанием всем, кто привык регулярно пользоваться этими системами. Городская среда сложна, а наличие уязвимых участников дорожного движения делает ее намного опаснее.
Даже несмотря на то, что бренды сейчас предлагают ADAS, работающие на городских дорогах, вам все равно нужно полностью сосредоточиться на вождении за рулем одного из этих автомобилей — даже высокопроизводительный Tesla FSD, который, как все мы, кто им пользовался (или кто смотрел приведенное выше видео), знает, что он временами склонен к странным решениям, даже если эти решения не приводят к столкновению.
Федеральный налоговый кредит на солнечную энергию в размере 30% заканчивается в этом году. Если вы когда-либо задумывались об установке солнечных батарей, сейчас самое время действовать. Чтобы убедиться, что вы найдете надежного, проверенного установщика солнечных батарей рядом с вами, предлагающего конкурентоспособные цены, посетите EnergySage, бесплатный сервис, который позволяет легко перейти на солнечную энергию. У них есть сотни проверенных установщиков солнечных батарей, конкурирующих за ваш бизнес, что гарантирует вам высококачественные решения и экономию 20-30% по сравнению с самостоятельной установкой. К тому же, пользоваться им бесплатно, и вы не получите звонков от продавцов, пока не выберете установщика и не поделитесь с ним своим номером телефона.
Ваши персональные предложения по солнечной энергии легко сравнить онлайн, и вы получите доступ к непредвзятым консультантам по энергетике, которые помогут вам на каждом этапе. Начните здесь.
Лучший комментарий от Ben
Понравилось 21 человеку
Первой реакцией было: «Почему такой тест проводится в Китае, где же западные автомобильные журналы?!» Только чтобы понять, что подавляющее большинство автомобилей, протестированных здесь, недоступны на «Западе», а наши собственные западные автопроизводители слишком заняты переработкой решетки радиатора F-150, чтобы она выглядела более мужественно, чтобы беспокоиться о вещах, которые на самом деле раздвигают границы.
Освежает видеть, как китайское издание проводит якобы объективное тестирование китайской продукции, но давайте будем честны: им это разрешили.
Это также показывает, как далеко еще до беспилотных автомобилей. Я уверен, что они продолжат работать над этим, так что, возможно, через 5 лет у нас будет что-то.
Посмотреть все комментарии