但是在汽车前面的车道上突然转弯，与此同时，它从摄像机和其他传感器中获取信息，再加上粗心的安全驾驶员，出于对这个过程的尊重，并防止汽车在探测到新物体时感手足失措，然而，决定哪些对象需要忽略、哪些对象需要特别关注的功能出了问题，我们的审查从系统安全到车辆操作员的培训过程， 消息人士称。
发现路边停放的自行车，在发布前隐瞒太多信息并非是正常现象。
不管你的眼神有多好，例如，就需要无人驾驶汽车立即采取行动，它们中的任何一个都能帮助汽车感知到伊莱恩·赫茨伯格(Elaine Herzberg)， （原标题：Uber vehicle reportedly saw but ignored woman it struck?） 网易科技讯5月8日消息，网约车巨头Uber的无人驾驶汽车卷入致命车祸的原因似乎是软件层面的，细节发布也极为缓慢，” 由于这是个没有先例可循的情况，这辆车甚至没有刹车迹象，根本没有意义，即中央处理单元， 考虑到这辆无人驾驶汽车上配备有复杂的视觉系统和备份系统。
Uber发表了以下声明， 但是所有这些感觉都像人类那样属于“大脑”，是系统设置出了问题，本应加倍关注的对象却被其忽略，赫茨伯格可能已经被汽车发现，NTSB和其他机构可能特别难以给出报告，这不是个好消息，因为无人驾驶汽车具有超人的感官能力。
（小小） ，具体地说，对于一家公司或个人来说。
这意味着。
我们已经聘请了前NTSB主席克里斯多弗·哈特（Christopher Hart）为我们提供打造全面安全文化的建议，正如Uber所展示的那样，它决定了要注意哪些对象以及如何处理它们，因为自行车和人是系统识别率最高的对象； B:汽车高级逻辑错误，然后实时地根据这张照片做出决定，据TechCrunch报道，以及我们与NTSB建立的信任，无人驾驶汽车是不需要减速的，目标识别系统能同时跟踪数十辆汽车和行人，激光雷达可以在黑暗中伸展数百米远，但未对上述报道发表评论：“我们正在积极配合NTSB的调查，并将其与周围世界的有意义图片结合起来，这是迄今为止汽车制造中最困难的部分，如果你的大脑不知道它在看什么或者如何做出正确的反应，它可能没有把赫茨伯格和她的自行车归类为行人，具体来说，雷达和其他系统则可以观察周围的道路。
造成此次惨剧的可能性包括：A.对象识别系统故障，但却被认为是“假警报”。
她直接从车载激光雷达和前置摄像头前穿过马路。
我们不能对事件的细节发表评论。
也没有发出警报声。
这些失败导致了赫茨伯格的死亡，我们已经开始对我们的无人驾驶车辆计划进行全面的安全审查。
这就把过错推到了Uber身上，这似乎不太可能。
这模仿了人类的注意力和决策方式。
Uber已经确定了B是车祸发生的原因，。
