遥控：自动驾驶汽车的间接控制方法

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自动驾驶技术 似乎总是我们无法控制的。每年，这场技术革命的领导人都会说“很快。”原因是边缘情况看似永无止境，这是自治无法处理的情况。因此，现在和永远都需要安全的远程操作。

远程操作是使人能够远程监视和控制自动驾驶车辆（AV）的技术。它基于一系列高科技设备，从高速摄像机到调制解调器，再到控制站本身。那些了解遥操作的人认为它是由远程操作员“手扶”驾驶直接控制的；向车辆提供直接的转向，加速和制动命令。

然而，用尤达的话说 星球大战： “还有另一种。”间接控制是一种无需直接命令的方法。相反，它允许远程操作员以更高的抽象级别发出命令，包括“遵循此路径”或“停止并等待，”并允许车辆自行执行操作。仅仅考虑远程操作的直接控制是短视的。该技术必须包含直接和间接控制方法。

复杂的情况

想象一下在回家的路上叫一辆自动出租车。当车辆驶向施工区域时，您可以放松身心并查看手机上的未读消息。

在车外，这是一个忙碌的下午，因为大多数工人都离开市区办公室开始通勤回家。行人和骑自行车的人总是四处张望，而不是总是在他们应该去的地方。施工现场迫使一些行人和大多数骑自行车的人在汽车和视锥细胞周围编织。橙色的圆锥体（有些被残破或撞倒）随意地“创造”了一条新车道，从而与去年春季的旧车道标记和几个月前更新的新粉刷车道标记相矛盾。

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当安全工作人员举起一个牌子并举起手示意要停止时，该牌正好抓住落日，因此眩光使字母“ STOP”有效地变得难以辨认。

在这条公共道路上的速度限制可能为30 MPH，但距施工现场只有几码远，一辆摩托车以40 MPH的速度滑行。 （在短短200毫秒内，该摩托车手将行驶8英尺以上。）

在车辆内部，高端硬件使车辆能够感知整个环境。通过使用LiDAR传感器，雷达，摄像机和其他多种信息源，车辆准备对几乎任何跨越其路径的东西做出响应。

LiDAR每秒产生130万个数据点。这有效地使车辆具有360度检测距离超过50米的行进物体的能力，有时甚至可以检测到驾驶员座椅中的人。此后，每秒能够执行320万亿次操作的片上系统（SoC）处理该数据，并执行即时了解情况所需的复杂计算。

这项技术可以帮助车辆自行驶向施工现场并远离施工现场。但是，它可能不知道如何在上述复杂场景中导航。认识到这一事实后，车辆开始减速，并触发了远程操作员的帮助请求，该操作员迅速建立了与车辆的连接。

间接控制遥操作如何提供帮助

在这一点上，远程操作的固有局限性使其极为困难– indeed dangerous –由远程操作员通过直接控制提供帮助。

这种自动驾驶汽车所面临的挑战与对其周围环境的了解无关。实际上，正是由于意识到周围环境的复杂性，才促使它首先寻求帮助。该系统通过请求操作员的帮助来决定犯错。

简而言之：对于这种人工操作员而言，直接控制车辆并否定最先进的可见性和自治堆栈的命令执行将是一个错误。如果不是因为远程连接的延迟增加，操作员将很容易处理这种情况，从而影响安全地做出反应和导航情况的能力。

在这个时候，间接控制方法是远程操作员解决自动驾驶汽车情况的最安全，最有效的方法。因此，操作员不仅从车辆接收视频和音频并执行控制。在车辆看到和解释的内容之间，需要一种翻译–就像橙色锥子似乎在划定车辆的路径–和远程操作员。

通过提供此翻译，远程操作员可以通过自己对情况的了解来增加车辆的自主权。该系统的一个示例是``路径选择''，其中车辆将所有可执行路径发送给远程操作员进行选择。另一种方法是``路径绘制''，其中远程操作员为车辆执行绘制理想的路径。

车辆接收这些命令，并将其与所收集数据的结果结合起来。结果是人机混合决策，当实施该决策时，它可以对延迟几乎为零的移动或未检测到的障碍物做出实时反应，同时知道做出的选择不会受到传感器缺点的负面影响。

现在可能很清楚，这种方法如何遵循正确的远程操作所需的安全原则：

• 车辆的执行发生在边缘。尽管命令来自受过训练的远程操作员，但将车辆驶过施工现场所需的所有计算都来自车辆侧的硬件和软件。
• 系统退化降到最低：所有传感器和安全措施始终保持启用状态。
• 在整个干预过程中，无论远程操作员的初始输入如何，都允许车辆的算法实时响应任何障碍物，移动物体或新事件。

这三个原理使间接控制方法成为向自动驾驶汽车提供远程协助的最佳方式。在上述用例中，自动驾驶汽车面临着高度动态且结构化的环境。公用道路具有更高的复杂性，不可预测性和责任感。

关于作者

阿米特·罗森茨威格是Amit的创始人兼首席执行官 奥托邦，这是一家位于特拉维夫的远程操作公司，它提供了一个平台，使人们能够安全地控制远处的任何类型的车辆。 Rosenzweig喜欢将技术与客户需求相结合，并且在过去的14年中一直如此。

在创建Ottopia之前，他是Microsoft领先的网络安全产品的产品负责人，一家构建低延迟无线视频解决方案的公司的产品副总裁以及网络安全R的负责人&IDF 8200部队的D部门。 Rosenzweig毕业于著名的Talpiot计划。