Zusammenfassung:
Kürzlich laufen Bauarbeiten an einer Straße in Hohhot, Innere Mongolei. Vor Ort wurden Zäune und Leitkegel aufgestellt, um die Straße zu sperren und zu kontrollieren.
Ein unbemanntes Kurierfahrzeug erkannte diese Einrichtungen nicht und fuhr direkt zum Baugelände. Das Personal vor Ort signalisierte dem Fahrzeug mehrmals, anzuhalten, jedoch ohne Erfolg. Dann wurden die Mitarbeiter emotional, nahmen einen reflektierenden Kegel und warfen ihn auf das Fahrzeug.
Als Reaktion antwortete das Personal des unbemannten Expressfahrzeugs, dass das unbemannte Fahrzeug auf Kameras und Lidar angewiesen sei, um die Umgebung zu erfassen, und das Fahrzeugsystem das Fahren ermögliche Entscheidungen.
Wenn die Oberfläche von Lidar- und visuellen Sensoren mit Regenwasser und Schmutz verunreinigt ist, kann es zu Erkennungsfehlern kommen und Straßensperreinrichtungen wie Leitkegel können nicht identifiziert werden.
Nicht nur dieser Fall, sondern auch ein weiterer ähnlicher Unfall offenbarte die Mängel der Algorithmuslogik unbemannter Lieferfahrzeuge.
Ein unbemanntes Kurierfahrzeug stieß während der Fahrt auf der Straße auf einen Lastwagen. Da die Straße relativ schmal war, konnten die beiden Fahrzeuge nicht passieren und der LKW war groß und schwer rückwärts zu fahren. Angesichts dieser Situation machte das unbemannte Fahrzeug weder einen Umweg noch einen Rückzug, sondern blieb fast 20 Minuten lang in einer Pattsituation mit dem Lastwagen.
Später konnten wir nichts mehr tun. Jemand brachte einen Gabelstapler zum Unfallort, hob das unbemannte Fahrzeug direkt an und bewegte es aus der Einfahrt.
Zu diesem Thema sagten viele Internetnutzer, dass unbemannte Liefergeräte Lieferaufgaben in einfachen Szenarien normal erledigen können, aber bei komplexen realen Straßenbedingungen, wie z. B. der Begegnung mit Fahrzeugen, die die Straße besetzen, muss der Algorithmus noch optimiert werden, und die Maschine kann nicht einfach an Ort und Stelle warten.
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