3 月 18 日晚十点左右，在美国亚利桑那州坦佩市，发生了一起 Uber 自动驾驶车辆碰撞行人致死事故，这不是全球第一起自动驾驶车辆引起的事故，但却是第一起导致行人死亡的事故。

目前，警方公布了最新的证据，来自肇事车辆上的视频数据，拍到了事故发生时，车内和车外两个场景的情况。

根据这个视频，来看简单的场景分解。

根据以上的资料，我们来看一下事故发生时的具体情况：

1、光线环境：整个事故发生的时间是晚上十点，只有路灯照明，行人的位置刚好处于路灯覆盖范围的边缘处。2、道路环境：路面是一条普通的双车道和非机动车道，没有红绿灯或者人行道，事故过程没有经过任何的岔路口。除了行人和肇事车辆以外，没有出现其他的行进中的物体。3、车辆距离及行驶速度：行人推着自行车横穿两个车道，视频拍到了行人在穿行第二个车道的过程，第二个车道通行过程为 2 秒左右。以此推测，行人整个横穿过程可能在 4-5 秒。据警方消息，车辆行驶速度为 38 英里/时 （ 61 公里/时 ）。根据车道 2 米及通行过程 2 秒来看，行人速度推测为 1m/s 。所以从行人开始步入车道，车辆距离事故发生地大概 68 - 85 米范围。4、障碍物颜色：行人身着黑色上衣，蓝色裤子，黄色帽子，推着一辆红色的自行车。5、安全员情况：坐在前排，系着安全带，大部分时间没有看路面。在最后时刻看到路面的时候，车辆已经发生碰撞，不存在接管的问题。6、车辆情况：Uber 改装的沃尔沃 XC90 上搭载了 Velodyne 的 HDL-64 激光雷达，还有摄像头等其他传感器。 Velodyne 官网显示  HDL-64 探测距离为 120 米，包含了事故发生距离范围。虽然行人服装颜色鲜明，但由于光线原因，摄像头可能难以检测到行人情况。

Velodyne 官网截图

咨询了一下佐思产研的研究总监周彦武，在这个场景下，激光雷达是能够探测到的，但是由于 Uber 算法用摄像头的视觉优先处理行人，所以没有及时反应过来。也就是说自动驾驶车辆之所以没有及时作出反馈，可能是算法融合的问题。 另外，周总也提到，目前大部分的算法都是用视觉检测行人，很少用到激光雷达。如果是这样的话，可能大部分的自动驾驶算法都不能满足该事故的情况？那么，像 Uber 这种案例应该也算是一个典型案例。

最后，关于这起事故，没有一直保持注视路面的安全员该不该为这起事故负责，我们还是交给警方。在这个内容里，我们只探讨处于自动驾驶车辆的位置，目前的技术存在哪些局限性？是否可能避免？以及是否该对车辆上的安全员做严格的规范管理？

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