パスワードを忘れた? アカウント作成

死亡事故が発生したUberの自動運転システム、識別された物体の種類が変わるたびに履歴が破棄されて歩行者の進行方向が予測できなかった」記事へのコメント

  • 履歴が破棄されるうんぬんはそこまで大きな問題じゃない

    「横断歩道以外の場所で横断する歩行者の存在が考慮されていなかった」
    という設計上の大欠陥に比べれば些事よ

    • by Anonymous Coward on 2019年11月09日 12時17分 (#3713433)

      べつに歩行者でもバイクでも(或いはロボットでも象でも)、横断する物体を検知できるんなら問題ない。

      「歩行者」の部分よりは「横断する物体が検出できない」というのが問題でしょう。

      • by Anonymous Coward on 2019年11月09日 12時51分 (#3713457)

        やっぱり「まず種別判定から入る」って設計が根本原因のような…
        LIDAR積んでる意味がない

        • 流石に種別判定から入ってて、変わったら履歴破棄ってのはありえん気がしてきた
          単に移動体追跡に失敗したために何度か見失って再認識をしたときに違う種類に認識をしてた、と言う話が
          記者とかを経るうちにこんな表現になっちゃったんじゃないかな…

          • by Anonymous Coward

            いや、普通にそんな話なんじゃないの?
            現実には人が車になったり自転車になったりはしないので、「人を見失って新たに車を認識した」って処理しちゃったんだろうと。
            だいたい、追跡って直前の近傍にある同様に見える物体を同一の物体として扱うって事だろうから、人と車を「同様の物体」とはしなかったんだろうなと。
            ただ、誤認する可能性を入れなかった、または低く見積もったのが間違いなんだろうけど、これ、あんまり低くすると、こんどは別の物体を同一の物体と誤認しやすくなって行動履歴の誤差が増える→予測を誤るって事にもつながりかね

        • by Anonymous Coward on 2019年11月10日 12時24分 (#3713867)

          LIDARって、あなたが思うほど精度のいいものじゃないんですよ。
          少なくとも、この事故が起きた時点のLIDARは精度が良くない。
          LIDAR単体ではそれが本当に障害物なのか、アーティファクトなのか判断できない。
          だから画像認識と絡めて総合的に障害物を特定する必要があり、「まず種別判定から入る」なんて処理になる。

          LIDARは距離精度は1cm単位で正確に測れるけど、縦横方向の空間分解能が低い。
          自動運転の開発車によく搭載されてる、Velodyneの円筒形の最高精度の奴で0.1度の角度分解能。
          それでも100m先で20cm弱でしかないから、これ以下のサイズの物は認識できない。
          だから縦横方向の空間分解能が高い普通のイメージセンサーと組み合わせて、お互いの欠点を補ってます。

          もちろん日進月歩で進化してるから、これから出てくるLIDARはもっと精度高くなるでしょう。
          でも、現時点ではこんな精度だというのは知っておいたほうが良いと思う。

      • by Anonymous Coward

        > 「歩行者」の部分よりは「横断する物体が検出できない」というのが問題でしょう。

        自動車教習所でよくある予測運転の例題
        「歩道からボールが飛び出てきたら、次に子供が出てくる」の前提すら成り立ってないのか…

      • by Anonymous Coward

        横断検知処理を行う場所を、交差点と横断歩道だけに限定する方が処理が軽いからかな。

        設計レビューで歩行者側の過失を相殺した賠償金と天秤にかけた結果だったりして。

UNIXはただ死んだだけでなく、本当にひどい臭いを放ち始めている -- あるソフトウェアエンジニア

処理中...