Between June 2018 and December 2022, Tesla released quarterly safety reports citing average miles between crashes for Tesla vehicles. Prior to March 2021, crash rates were categorized as 1) with their SAE Level 2 automated driving system Autopilot engaged, 2) without Autopilot but with active safety features such as automatic emergency braking, and 3) without Autopilot and without active safety features. In January 2022, Tesla revised past reports to reflect their new categories of with and without Autopilot engaged, in addition to making small adjustments based on recently discovered double counting of reports and excluding previously recorded crashes that did not meet their thresholds of airbag or active safety restraint activation. The revisions are heavily biased towards no-active-safety-features$\unicode{x2014}$a surprising result given prior research showing that drivers predominantly keep most active safety features enabled. As Tesla's safety reports represent the only national source of Level 2 advanced driver assistance system crash rates, clarification of their methods is essential for researchers and regulators. This note describes the changes and considers possible explanations for the discrepancies.


翻译:2018年6月至2022年12月期间,特斯拉发布了季度安全报告,其中引用了特斯拉车辆在碰撞之间的平均行驶里程。在2021年3月之前,碰撞率被分为三类:1)启用SAE L2级自动驾驶系统Autopilot时;2)未启用Autopilot但开启主动安全功能(如自动紧急制动)时;3)既未启用Autopilot也未开启主动安全功能时。2022年1月,特斯拉修订了以往的报告,以反映其新分类(即启用和未启用Autopilot的情况),同时基于近期发现的重复报告问题进行了小幅调整,并排除了此前记录中未达到安全气囊或主动安全约束系统激活阈值的碰撞事件。这些修订明显偏向于无主动安全功能的场景——这一结果令人惊讶,因为此前研究表明驾驶者大多会保持多数主动安全功能处于启用状态。鉴于特斯拉的安全报告是唯一全国性的L2级高级驾驶辅助系统碰撞率数据来源,澄清其方法对研究人员和监管机构至关重要。本文描述了这些变化,并探讨了导致数据差异的可能原因。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年1月2日
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月30日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
8+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
10+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
6+阅读 · 6月17日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员