科技行者能識別駕駛員狀態行為的監控系統,其實還不夠精準可靠

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2020年12月22日 15:17:56 科技行者
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目前汽車行業發現了一項可怕的事實:駕駛員使用部分自動化功能的時間越長,其對于駕駛本身就變得越是漫不經心。

來源:科技行者 2020年12月22日 15:17:56

關鍵字:自動駕駛

駕駛員監控系統(DMS)作為一位后起之秀,在近年來的汽車市場上引起了不小的反響。

人們意識到,DMS的出現確實能夠改善汽車安全性,也由此推動了新的法規條款與新的汽車安全評級方式。歐洲議會已經更新了其《通用安全法規(GSR)》以推動DMS類型認證,歐洲CNAP(新車評估計劃)也在著手制定DMS測試協議。順帶一提,NCAP五星碰撞評級計劃的測試工作已經推遲了兩年,預計相關工作將在2024年正式啟動。

但這并不是全部。

能識別駕駛員狀態行為的監控系統,其實還不夠精準可靠

目前汽車行業發現了一項可怕的事實:駕駛員使用部分自動化功能的時間越長,其對于駕駛本身就變得越是漫不經心。

誠然,汽車制造商希望自己的高級駕駛員輔助系統(ADAS)能夠給用戶帶來更強大的安全保障,但對此類系統的過度依賴反而造成了不少事故。而這種極不穩定的人機關系中間,正是DMS發揮作用的舞臺。

這就帶來了新的問題:DMS能不能在人機操控之間,找到新的平衡點。

在最近一次采訪中,麻省理工學院AgeLab研究科學家Bryan Reimer再次提出了他的一貫主張:“必須將DMS數據與主動安全系統融合起來。”作為公路安全保險協會(IIHS)中的研究員,他在一項研究中發現L1與L2級別自動駕駛系統反而會降低行駛安全水平。

Reimer提到,其目標是“以一種更理想的方式將自動化與人工操縱優勢結合起來,最大化提升安全水平。”為了保證人車聯合系統在安全表現方面真正超越純人工駕駛,“必須有強大的數據作為支撐。”

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Semicast Research首席分析師Colin Barnden強調,“必須將ADAS與DMS對接起來。”Barnden還指出,DMS在駕駛者身上檢測到的結果,應該被轉化為ADAS中的制動或者轉向等響應性操作。

Seeing Machines人為因素與今后解決方案高級副總裁Mike Lenné坦言,“內部與外部傳感系統的集成,確實為增強安全性帶來了新的機會。”他還列舉了ADAS與DMS相對接有望帶來的“兩大核心價值,即:1)理解現實世界中的安全風險,確保正確檢測出人類狀態;2)使用DMS限制ADAS功能。”

例如,現在的ADAS只要求駕駛員把手放在方向盤上,但他或她能及時操作方向盤嗎?

Lenné指出,目前一大核心挑戰在于“判斷如何針對不同的駕駛場景/環境以調整DMS功能。例如,應該如何調整市區駕駛與鄉村駕駛條件下的干擾信號?”

除此之外,汽車制造商還“有必要將人機界面(HMI)/車輛響應與風險嚴重程度匹配起來。換言之,應該根據安全風險的嚴重程度決定HMI與車輛響應方式。”

DMS的“基礎版本”

好高騖遠顯然不可取。例如,歐洲NCAP技術主管Richard Schram在關于“超越駕駛員監控的更高級別安全性”網絡會議上提到,歐洲NCAP“正在采取務實且快速推進的方法解決問題。”Schram強調稱,歐洲NCAP首先應“在每輛車上使用DMS的基礎版本,而后根據技術路線圖逐步推進。如果希望一步到位追求完美的DMS,那我們將永遠找不到答案。”

那么這會是什么樣的基礎版本?會是基于攝像頭的,還是基于視覺識別的?

根據目前歐洲NCAP正在起草的DNS測試協議,可以看到其重點完全放在基于視覺識別的系統身上。

Smart Eye公司CEO Martin Krantz打趣道,“特斯拉等品牌使用的方向盤扭矩傳感器有時候也會被歸類為DMS……但很明顯,這類方案已經過時了。”

在采訪當中,Jungo Connectivity公司CEO Ophir Herbst坦言“DMS與乘員監控系統(OMS)技術都以2D攝像機為基礎……實際上,已經有部分企業與我們合作,使用我們的系統衡量駕駛員的「認知狀態」或者說「心態」。OEM廠商也在積極尋求其他傳感器解決方案,但他們承認攝像機在實現各類功能方面仍然具有最好的投資回報。成本很重要,選擇視覺檢測的合理性也正在于此。”

最近剛剛更名為Cipia的Eyesight Technologies公司也堅持認為,視覺識別將是實現駕駛員監控的主要方法。

該公司產品副總裁Tal Krzypow在采訪中表示,視覺分析“能夠檢測到眼睛的閉合、凝視與面部表情(及其他特征),這些都是駕駛員感到疲倦或注意力分散的直接指標。”

他補充道,“注意力分散特別重要,這也是造成安全事故的主要原因之一。除了視覺分析之外,沒有其他方法能夠準確跟蹤駕駛員的視線。”

Krzypow并沒有貶低其他傳感器,例如用于監測呼吸的雷達;但他強調稱“目前市場的發展在很大程度上由法規要求所驅動,而視覺分析確實能夠更好地解決這方面要求。”

下一代DMS傳感器會是什么樣子?

雖然大部分OEM廠商都把基于視覺識別的DMS作為優先方向,但DMS開發商也不會停止探索其他傳感器方案的腳步。

Smart Eye公司CEO Krantz描述了更廣闊的發展前景。“2020年的CES上,我們展示了一種基于雷達的呼吸探測器。”與其他DMS技術供應商一樣,他們也在尋求新的乘員監控解決方案。Krantz提到,“我們還追求全面的車內感知方案,包括使用一到兩臺連接攝像機跟蹤整個乘員艙,測量其身體姿態、是否有兒童、是否正確系上安全帶等。”他還補充道,“我們還將提取所有乘客的面部表情,并將其與基本情緒映射起來。”在他看來,汽車內部未來將“采用多模傳感器套件實時監控。”Smart Eye公司也計劃“繼續開發我們的軟件,使其能夠對接多種傳感器形式。”

根據報道,Valeo等一流廠商也在探索雷達解決方案,及時發現被意外留在后座上的嬰兒或寵物。

行駛時間(ToF)傳感器也有望在DMS中發揮作用。ADI與Jungo就在今年年初宣布開展合作,Jugo公司CEO Herbst解釋稱,ToF傳感器能夠提高人臉識別、手勢與姿態/姿勢等識別算法的準確率。他提到,“在某些情況下,ToF傳感器可以提供冗余功能——例如檢測手是否離開了方向盤。”他表示ToF傳感器將在“來年”首次登陸DMS方案。

但也有一派觀點認為,在DMS中添加感知模式未必能夠解決駕駛員疲勞度等棘手難題。Seeing Machines公司的Lenné提出,“困倦是最難啃的硬骨頭。我們研究了大腦活動、心律活動以及呼吸等因素。”目前,澳大利亞與英國學術機構都在開發相應的生理傳感器,“但我們發現這些傳感器會產生令人難以置信的噪音。而且導致心率或呼吸率變化的原因多達101種。”

隨著DMS的要求越來越貼近現實,Seeing Machines重申了其基本思路:“眼睛不會說謊,眼睛能夠體現一切。”Lenné強調廣泛的研發活動發現,“要想準確把握某人的注意力與認知狀態,就必須研究他們的面部表情、特別是眼睛。”

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歐洲NCAP應該測試哪些方案?又該如何測試?

Smart Eye公司的Krantz指出,DMS測試的首要任務是“將系統安裝在汽車內。目前很多在實驗室環境下可以正常起效的系統,根本無法適應真實汽車行駛所處的惡劣環境。”

Semicast公司的Barden則強調,“陽光直射、路燈產生的頻閃效果”都可能干擾DMS的判斷。此外,佩戴口罩和太陽鏡的駕駛員也會令DMS無所適從。

那么,DMS“必須關注”的特征有哪些?參加了歐洲NCAP開發測試的供應商表示無法透露相關信息,但從根本上講,Smart Eye認為“信號的可用性”才是最核心的要求。

“最重要的就是同時跟蹤基礎信號的準確性與可用性,例如頭部姿勢、眼瞼是否張開、注視的方向等等。如果這些信號的完整性不高,則無法以此為基礎構建警告應用。總而言之,理想的DMS系統必須既靈敏、又能把誤報概率控制在極低的水平。”

Karntz還補充稱,“例如,DMS必須能夠把掃視與打瞌睡區分開來。”

目前歐洲NCAP測試協議仍在進行當中,Krantz強調“我們相信這項協議能夠反映出對先進技術的需求,確保未來的DMS系統能夠切實衡量最重要的基本特征。”

Jungo公司CEO Herbst則列出了以下潛在要求:

識別頭部姿勢以分析注意力分布情況,例如瞥向手機、調整車載娛樂信息等。

識別出打瞌睡及其他疲勞情況。

通過多種信號(眼睛、哈欠、腦電圖、不動方向盤)識別出陷入穩定睡眠的指標。

支持各種光照條件(白天、夜晚、陽光直射)。

各類常見佩戴物(眼鏡、太陽鏡、帽子、口罩)。

最后,OEM廠商希望NCAP的要求不要太過嚴苛,保證相關DMS系統仍然具備成本效益。Herbst提到,“應該確保DMS能夠運行在現有車載計算平臺之上(例如車載信息娛樂系統)。”汽車制造商還需要考慮其他功能的可行性,例如軟件更新。再有,一線廠商還需要一種能夠與當前首選芯片組相適應的解決方案。當然,監管機構并不會在技術方案層面設限,他們只重視使用效果及能否適應極端案例。

相對于碰撞安全假人,會出現“瞌睡測試假人”嗎?

這是個奇怪的問題,但又特別真實。換言之,歐洲NCAP是怎么測試車載DMS效果的?使用“瞌睡測試假人”嗎?

Seeing Machines的Lenné表示,“我們的觀點是,人/駕駛員需要在模擬器或測試賽道中主動對接被測系統。目前還不清楚這個目標要如何實現,但各方可能需要在睡意程度方面達成共識。”

關于打瞌睡,Smart Eye公司的Krantz認為“除了在意識出打瞌睡時發出警告外,DMS還需要注意到嚴重疲倦狀態,這同樣會導致駕駛能力急劇下降。因此在模擬與實際駕駛中,應該以相同的時間間隔不斷評估駕駛員的實際睡意。區別在于,我們可以在模擬器中繼續推進,準許測試對象徹底入睡。”

實際上,真正的測試似乎要比Krantz與Lenné的設想復雜得多。正如Cipia公司的Krzypow所提出,“睡意衡量中包含著雙重挑戰:難以衡量,而且難以模擬。”目前歐洲NCAP并未解釋要如何應對這些挑戰。

DMS如何避免引發駕駛員的反感?

相信很多人都有體會,當前DMS技術中的薄弱環節在于,一旦誤報頻率過高,駕駛員會直接關閉DMS并導致其徹底失效。

Jungo公司CEO坦言,“確實,過多的誤報實在令人討厭。在Jungo,我們會優先除非種種干擾性事件,例如不看路、接電話、吸煙等。目前,我們還不會主動評估駕駛員的「認知」狀態,例如眼睛盯著路面但注意力早已渙散。這太容易引發誤報了,還沒有實用意義。”

Smart Eye公司CEO Krantz指出,“要盡可能降低錯誤率,關鍵是在基礎信號中保持極高的精度。這就要求構建起一套設計精良且經過全面測試的應用程序,由其將基礎信號轉換為有價值的駕駛員狀態信息,并最終據此采取全面的警告策略,在不引發反感的前提下向駕駛員發布提醒。”

Seeing Machines的Lenné對此表示贊同。“以人為本的設計非常重要,我們必須了解行為與相關風險,將其解釋為特征,這樣才能真正支撐起「實際意義」。誤報的數量還取決于其他因素,包括信號的可用性與可靠性,這些同樣需要高度關注。”

麻省理工學院的Reimer以通用汽車公司為例,強調過度活躍的駕駛員警報系統有可能帶來糟糕的體驗。

“通用汽車目前已經與Super Cruise合作開發出一套多段式警報方法,能夠通過增強(無聲提示)及逐步升級警報的組合形式解決問題。”

從理論上講,準確識別駕駛員狀態并對接DMS警報系統,即可有效緩解這些惱人的感受。

但Reimer也提出,“我們不知道有哪些系統能夠切實解決認知衰退或注意力渙散的問題。我們整個集團以及多家OEM與供應商合作伙伴正在積極研究這方面議題。”

目前的DMS方案

目前的DMS方案顯然無法解決前文中提出的種種現實問題。Semicast Research公司的Barnden提到,“現有方案的駕駛員監控效果非常差勁。”根據現代集團發布的Forward Attention Warning (FAW)系統宣傳片段,可以看到旁白警告稱“在某些情況下,FAW可能無法正常工作……例如當駕駛員佩戴偏光鏡、化有濃密眼妝,或者面部被頭發或帽子遮擋,或視頻被方向盤所遮擋時。”

請注意,FAW系統無法替代安全的駕駛習慣與方式。駕駛員有責任始終監督車輛與前方車輛間的速度差異與距離。

所以……事實就是這樣,DMS還不夠可靠,而汽車制造商仍然在成本的權衡之下推出可用性糟糕的方案,并將其作為重要賣點。

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