作为搭载Autopilot(自动辅助驾驶)系统的代表车型之一,特斯拉无论是在业内人士眼中,还是在广大消费者眼中,都可以说是标杆一般的存在。在每一次的产品发布会上,特斯拉CEO埃隆·马斯克(Elon Musk)也自始至终都在强调:
自动驾驶的车辆将在改善交通安全、加速世界迈向可持续能源发展的未来这一过程中扮演至关重要的角色。与人工驾驶相比,特斯拉全自动驾驶将从根本上提高车辆行驶的安全性,可为车主提供更低的交通成本,更可为尚未拥有车辆的消费者提供"按需消费"的经济出行方式。
这导致很多消费者认为:只要开启了Autopilot系统,我的特斯拉就可以像电影中一样,进入完全自动驾驶模式。但是,现实并不如想象中美好。在一次次惨痛事故中,开启Autopilot系统的特斯拉先后撞上了前方的清扫车、拖挂车、水泥墩、消防车……
对此,特斯拉给出的解释是:驾驶员在开启Autopilot系统时,并没有将双手放在方向盘上,以随时应对紧急情况。从而将责任归咎于驾驶员身上。并且将Autopilot在国内的翻译由“自动驾驶”改为“自动辅助驾驶”。马斯克也曾在发布会上说过:It’s autopilot not autonomous.(Autopilot并不是自动驾驶,而是自动辅助驾驶)。
但不管怎样,多次事故也充分证明了,目前这套系统确实不能100%地识别到静止障碍物并作出反应,因此也就不能称为自动驾驶。可是,几乎被神化了的搭载Autopilot系统的特斯拉,为什么连几百米外可见的障碍物都躲不开呢?
今天我们同样邀请到几位来自智能驾驶行业内的资深人士,分享一下他们的观点。其中有些人由于利益相关,不便透露身份。也正因如此,才能真正解答消费者们内心的问题。
在正文开始之前,大家先来回答一个问题:如果在“不需要刹车时刹车”,和在“需要刹车时不刹车”中二选一,你会怎么选?
相信90%以上的人都会选择前者,因为后者一旦发生或将是致命的。
但实际结果却恰恰相反,对于在Autopilot领域内的工程师们来说,无一例外都会选择后者。这样一种听上去极其危险的设定,却是工程师们故意为之,到底是为什么呢?
以目前的自动驾驶技术来看,尚不能够实现完全的自动驾驶。即便硬件的科技含量很高,前期也做了多次实验模拟。但是在实际的道路环境中,还是会出现许多系统无法判断的情况。一般在遇到这种情况时,系统只有两条路选择:“误报(False Positive)”和“漏报(False Negative)”。也就是说,在系统不能明确判断前方是否有障碍物时,是应该当即制动以防万一,也就是误报。还是应该忽视掉这个不确定的危险,也就是漏报。
在很多人看来,系统的设定应该为误报倾向,本着“宁可信其无,也不信其有”的精神,才能最大程度避免事故的发生。但事实并不是这个样子,试想一下:在高速公路上,你开启了Autopilot,后面有辆车正在高速逼近,而前方一片开阔。这时,前方路面出现了一块大钢板,雷达判定为这是一个巨大障碍物,于是采取了紧急制动,后车来不及反应……
唯一安全的方案就是不要动。
尤其是对于毫米波雷达来说,它对金属的反射很敏感。路上的钢板、凸起的井盖,甚至易拉罐的底部,在毫米波雷达的眼中,都相当于一堵墙。对于这种过于复杂的实际路面情况,车辆莫名制动所带来的不良驾驶体验不说,危险系数也会更大。
所以,工程师们才会采取“漏报”的逻辑,改善驾驶体验的同时,也避免过多制动行为所带来的安全隐患。但是,一旦系统漏报了任何一个确实存在的危险,都极有可能酿成大祸,这也就是为何目前各品牌官方都在强调“开启Autopilot功能时,双手也不应离开方向盘”。以便时刻做好准备,由驾驶员接管车辆。
而且特斯拉也在用户手册中明确写道:
交通感知巡航控制系统可能不会为避让静止的车辆而刹车或减速,尤其是在这种情况下:你正在以超过每小时80公里的速度行驶,在你前面的汽车变道后,你面前突然出现一辆静止的车辆或物体。司机要始终注意前方的道路,随时准备好采取紧急纠正措施。完全依赖交通感知巡航控制系统可能会导致严重的伤亡事故发生。
再回到最开始的问题:为什么声称“全系在产车辆都将能够完全自动驾驶”的特斯拉,却连几百米开外可见的障碍物都躲不开呢?我们可以就特斯拉比较知名的几起事故来分析一下。
2016年5月,一辆特斯拉ModelS电动车在使用Autopilot模式行驶途中与一辆正在转弯的拖挂车相撞,导致驾驶者死亡。对于这起事故,特斯拉是这样解释的:
当时 Model S 行驶在一条双向、有中央隔离带的公路上,自动驾驶处于开启模式,此时一辆拖挂车以与 Model S 垂直的方向穿越公路。
在强烈的日照条件下,驾驶员和自动驾驶都未能注意到拖挂车的白色车身,因此未能及时启动刹车系统。
由于拖挂车正在横穿马路,且车身较高,这一特殊情况导致 Model S 从挂车底部通过时,其挡风玻璃与挂车底部发生撞击。
虽然官方对于这起事故并没有给出明确而有力的解释。但作为行业内的工程师,结合智能驾驶技术的发展以及所遇到的各种困难,我们不妨作出以下推断:就硬件设备上来看,当时那辆特斯拉配备的是第一代Autopilot系统,即来自Mobileye的前置摄像头、来自博世的毫米波雷达、以及12个超声波传感器。在优先级别上,是以摄像头为主导的。
虽然特斯拉官方将原因归咎于强烈的日照,以及白色车身,导致摄像头没有看到拖挂车,造成事故。但或许这些只是次要原因,关键问题很有可能在于:这代系统采用的Mobileye摄像头更多做的是针对车头和车尾的训练,而对于车侧的训练有限,又遇到拖挂车这样比较特殊的造型。因此摄像头从轮廓上来分析,并没有把它当做是障碍物。又由于拖挂车的底部是空的,毫米波雷达在进行扫描时也没有获取合理的反射。或者是判断出前方的拖挂车可能会有危险,但是由于摄像头作为主导,因此毫米波雷达的执行度不够高。两个模糊的判断叠加在一起,系统决定“漏报”,所以才导致了事故的发生。
Mobileye公司的一名高管Dan Galves也在事故后表明:
目前的防碰撞技术或自动紧急刹车系统,只适用于跟车(追尾)状态,并仅为跟车出现的问题而设计。也就是当车辆横向驶入时,目前的 Autopilot 系统本身就不具备足够的判断能力。
所以,在同年的9月份,特斯拉也宣布升级Autopilot技术。第二代Autopilot将以雷达而非摄像头作为主导来进行判断,通过车身配备的8个摄像头以及12个传感器,更好地感知周边的情况。同时在设定上也有所调整:如果司机在一定的时间内没有手扶方向盘,系统将发出警报,而如果司机多次忽略系统发出的警报,自动转向软件将自动停止使用。
声明还称:
为了让车辆更好地处理传感器搜集到的数据,车辆中将配备更加强大的电脑,其处理能力将比上一代高出40倍,并运行特斯拉新开发的一套神经网络系统,以处理视觉、声呐以及雷达信号。这套系统能够实现驾驶员无法看到的视野,能够同时且以远超人类感知的速度查看所有方向。
这样看来,特斯拉已经具备了自动驾驶的硬件基础。不过这并不意味着特斯拉马上就能拥有完全自动驾驶能力。因为无论是对于每一个单独的传感器,还是对于不同传感器之间的融合,都还需要一定的时间来进行学习和改进。
总结
即便许多品牌都在大肆宣传自家的智能驾驶技术,为消费者描绘出各种美好的未来。但只要“驾驶员不能放弃责任”的条款依然存在,一旦发生事故,最直接的责任还是会被推到驾驶员身上。所以,虽然完全自动驾驶的时代指日可待,但目前还是不要盲目信任所谓的“自动驾驶”系统,才是最好的选择。
- 智能车设计完整方案
- DK-DEV-5CEA7N,Cyclone V E FPGA 开发板为低功耗开发和原型设计提供硬件平台
- 呼吸灯-星光
- EVAL-ADF4007EB1,用于评估 ADF4007 7.5 GHz PLL 频率合成器的评估板
- LTC3406ES5-1.5 单节锂离子 1.2V/600mA 稳压器的典型应用电路,用于实现高效率和小尺寸
- 使用 Analog Devices 的 ADP1720-33 的参考设计
- AM1S-0509SZ 1W DC-DC转换器典型应用
- LT6656AIDC-3.3、3.3V ADC 电压基准和桥式励磁电源的典型应用
- 1810300411亢杰
- 基于深度学习的口罩佩戴识别检测系统的设计
- 大联大品佳集团推出以复旦微和ams OSRAM产品为主的汽车氛围灯方案
- 为啥车载操作系统(Vehicle OS)越来越重要了呢?
- 车载传感器 — 一文详解激光雷达
- 汽车(超声波、毫米波、激光)雷达之间的简单区别
- 汽车电路相关知识大全
- Bourns 推出两款厚膜电阻系列,具备高功率耗散能力, 采用紧凑型 TO-220 和 DPAK 封装设计
- SABIC进一步深化与博鳌亚洲论坛的战略合作伙伴关系
- 使用 3.3V CAN 收发器在工业系统中实现可靠的数据传输
- 凌华智能推出AmITX Mini-ITX 主板,助力边缘人工智能和物联网创新
- 英飞凌携手马瑞利采用AURIX™ TC4x MCU系列推动区域控制单元创新