Ez év elején számoltunk be arról, hogy az MIT új tanulmányt indít a járművezető és a Tesla Autopilot funkcióinak interakciójáról. Lex Fridman, a MIT Agelab posztdoktori munkatársa, amely a tanulmányért felelős, nagyszerű adatok szolgáltatására szolgál, amelyek bizonyítják, hogy a fejlett járművezetői segédfunkciók, mint például a Tesla Autopilot által kínált, biztonságosabbak, mint nélküle történő vezetés.
Fridman részletesebben bemutatta a folyamatban lévő tanulmányt a TMC Connect során a nyár elején, a Tesla Motors Club pedig a hétvégén jelentette be az előadást teljes egészében (az alábbiakban beágyazva). Érdemes nézni.
Az ötlet nagyon egyszerű: tegye a járművezetőre és a képernyőkre mutató kamerákat a Tesla járművekbe Autopilot segítségével, és tanulmányozza azok interakcióját a technológiával.
Amint az a fenti képről látható, észlelhetik a vezető pillantását és bejelentkezhetnek bármilyen interakcióban a kormánykerékkel vagy a középső érintőképernyővel, valamint észlelhetik, mikor aktiválódik az automatikus pilóta a műszercsoportot figyelő kamerával.
Az összes fényképezőgép-adagolás szinkronizálása és egy képfeldolgozó rendszer használatával a kutatócsoport képes az események naplózására anélkül, hogy maguknak az illesztőprogramoknak kellene figyelniük. Jelenleg több mint 1000 órás adatot halmoztak fel több mint 30 000 mérföld felett 9 Tesla járműben.
Az előadás során Fridman kifejtette, hogy szeretne alátámasztani a Tesla azon állítását, miszerint az Autopilot biztonságosabb, mint a kézi vezetés, és több adatot tartalmaz, mint amire a Tesla jelenleg állítja:
(az előadás júliusban volt - a Tesla Autopilot programjának adatai azóta jelentősen növekedtek)
Arra törekednek, hogy kibővítsék a tanulmányt, és sokkal több adat gyűjtését kezdjék el. Ha érdekli a részvétel, jelentkezzen be a tanulmány weboldalán. A Tesla járművezetői mintegy 1000 dollárt kereshetnek azért, hogy egy éven keresztül részt vegyenek a tanulmányban, és természetesen hozzájárulnak a járművezetők segítő rendszereinek a biztonság szempontjából gyakorolt hatásainak jobb megértéséhez.
Ha kíváncsi, hogy az a tény, hogy a járművezetők tudják, hogy figyelik, az befolyásolja az adatokat, mivel inkább hajlamosak lennének a kezüket a kormányra tartani, és nem lépnének kapcsolatba a környező technológiával, Fridman szerint ez nem jelent problémát. Ezt „orrválasztási tényezőnek” nevezi, vagy azt az időt, amely alatt a személyek elfelejtik a forgatást, és ez azt mondja, hogy általában kevesebb, mint egy percig tart.
Fridman azt állította, hogy csapata kapcsolatba lépett Tesla-val a tanulmány kapcsán, és reméli, hogy ezek részt vesznek. Azt is elmondta, hogy elvárja, hogy a Tesla valamikor beépítsen egy sofőrrel szemben néző kamerát:
„Nincs olyan autó az úton, amelyen a járművezető kamerája van - vagy legalábbis bármely népszerű autógyártóról -, és úgy tűnik, hogy egy hatalmas hiányzó darab, különösen az automatizálásnál, az autónak tudnia kell, hogy mit csinálsz, és helyes most Tesla nem tudja, mit csinál, kivéve a kormányon lévő nyomásérzékelőkkel, és ennyi. Ha jobb kapcsolatot akar elérni veled, hatékonyabban tud kommunikálni veled, akkor tudnia kell, hogy mit csinál.
Azt is gondolom, hogy a kabinban található kamera szintén hasznos lehet a Tesla közelgő „Tesla Network” autómegosztási programjában.
Természetesen mindig a magánélet védelme. Nem tudjuk, hogy egy olyan OEM, mint a Tesla, hogyan valósítana meg egy rendszert, de a MIT-tanulmány ezt már figyelembe veszi. Az összes összegyűjtött adatot biztonságosan tárolják az MIT szerverek és kérésre eltávolíthatók. Ezenkívül, ahogy korábban említettük, a kutatóknak ritkán kell ténylegesen megnézniük a video-hírcsatornákat, mivel képfeldolgozó rendszerük naplózza az eseményeket.