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车器械(民众号:chedongxi)

作者| 晓寒

编辑| 肖涵

特斯拉又失事故了!

据外媒报道,就在几天前,美国底特律一台白色Model Y在一个T字路口正面撞上了一台大型卡车。Model Y车头较低,其直接钻进了卡车底部车辆严重损毁。

事故发生在当地时间破晓3:20分左右,事发时车内一男一女两名搭客严重受伤,并被送往当地医院救治,卡车司机则并未受伤。

▲克日特斯拉在底特律撞上白色卡车

2016年和2019年,特斯拉在美国泛起过两次致命事故。都是在打开L2级自动驾驶系统的同时,车辆以垂直偏向撞上了大型卡车,最终导致车内职员丧生。

2020年,台湾一台Model 3在高速上也撞上了一台侧翻的卡车。

▲2019年特斯拉事故车辆,驾驶员不幸丧生

▲2020年岁故现场监控画面

这三起事故有很高的相似性,因此特斯拉再次发生类似事故后,也引起了强烈关注,同时又在不停提出一个灵魂问题

为什么被称为量产车最强的L2级自动驾驶系统,却总是躲不开一台白色卡车?

谜底实在并非是特斯拉手艺不强,也基本不是白色卡车就是特斯拉的“天敌”。

而是由于对静态车辆的检测,属于当下以“摄像头+毫米波雷达”作为主传感器的L2级自动驾驶方案的一个天下性难题,各家的系统对静止车辆都很头疼。

比现在年2月份,一台蔚来ES8在开启L2级自动驾驶系统巡航时,先后撞了一个行人和一台静止的五菱宏光。(可参考文章《蔚来ES8开L2撞人又撞车,为啥装24个传感器都躲不开?》)

一、尚未确认特斯拉是否开启了L2

正如前文所言,这起事故之以是收到了中外一些媒体的关注,焦点是由于特斯拉的车型曾经泛起过开L2撞卡车,并致驾驶员丧生的严重事故。

但从现在外媒的报道和推特上知情网友的新闻来看,现在尚无法确认事故发生时车辆是否开启了L2级自动驾驶系统。

▲事故现场

因此这起事故的缘故原由并非与特斯拉L2级自动驾驶系统有关。

固然,纵然是2016年和2019年的两起致命撞卡车事故,从责任划分上来说也是驾驶员的问题。

▲2016年类似事故现场

由于特斯拉的Autopilot系统属于L2级自动驾驶,一是只能在有限的场景下事情,二是需要驾驶员全程监控路况并随时准备接受。

好比垂直偏向有大型卡车时,就属于系统不事情的场景,需要驾驶员实时接受车辆。

去年3月23日,美国国家运输平安委员会(NTSB)针对两起特斯拉Autopilot L2级自动驾驶系统致人殒命的事宜宣布了最终讲述。讲述解释,两起事故当中,驾驶员都太过依赖特斯拉L2级自动驾驶功效,从而泛起注重力不集中的征象,最终导致事故发生。

▲NTSB在其网站上的宣布了最终观察讲述

NTSB以为,卡车驾驶员在路口没有停车,直接左转驶入高速公路,属于危险驾驶行为。特斯拉Model 3驾驶员太过依赖特斯拉L2级自动驾驶手艺,导致注重力不集中。NTSB最终认定,事故缘故原由是特斯拉Autopilot L2级自动驾驶系统在驾驶员脱手时没有实时提醒,与设计使用条件纷歧致,最终导致发生碰撞事故。

其中一起事故,就是2019年3月1日泛起的Model 3撞上卡车致使驾驶员殒命的事故。

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就算没有开启L2,那特斯拉的AEB自动紧要制动系统为什么也失灵了呢?

特斯拉的AEB系统可以手动关闭,因此若是驾驶员那时关闭了AEB,那么系统自然就不会事情了。

二、事故可能性剖析 传感器设置要背锅

从美国羁系机构的讲述可以看出,垂直偏向撞卡车的事故,显著是跨越了特斯拉L2系统的事情局限,又加上驾驶员没有实时接受所造成的。

那么问题来了,为什么被公以为“量产车最强L2”的Autopilot系统,就是躲不开一辆活生生的大卡车呢?

与车器械此前报道蔚来ES8事故的结论一致:这起事故的基本缘故原由是“摄像头+毫米波雷达”的传感器设置,很难识别静止车辆或缓行车辆。

与Model 3一样,特斯拉Model Y周身搭载了8个摄像头,1个大陆的毫米波雷达,和12个超声波雷达。

▲特斯拉传感器设置

在开启L2级自动驾驶系统(Autopilot、NOA或EAP系统)时,车辆主要依赖前视摄像头和毫米波雷达探测前方物体。

特斯拉虽然是三现在视摄像头,但并没有使用立体视觉,三个摄像头主要是焦距差异,看的视野局限差异。

以是总的来说,特斯拉与现在绝大部门L2级自动驾驶系统都一样,都是视觉+毫米波雷达的传感器方案。

不管是使用基于规则的视觉算法照样使用深度学习手艺,视觉在感知外界物体时永远做不到100%准确,甚至经常会失足。

好比笔者自己的特斯拉在出地库时,就会莫名把墙壁识别为公交车。又好比最近很火的一个抖音视频中,特斯拉在空无一人的墓地,就莫名识别出了行人。

▲特斯拉在无人墓地识别出行人

此外,还泛起过把公交车身上的人物照片识别为行人、把路边广告屏幕上的停车标志识别为真实停车标志的案例。

而靠反射毫米波来探测目的的雷达不会“见鬼”,前方有器械就有回波,没有器械就没有回波。

正是由于视觉失足概率很高,雷达更“靠谱”,因此大部门L2系统会在视觉的基础上再引入毫米波雷达的探测效果举行验证。

若是摄像头发现前方有车辆,雷达也确认了前车的位置和速率,就可以做出刹车的动作。

若是用这些误识其余效果来做驾驶决议,显然会泛起更多的问题。特斯拉自然知道这一点,因此在现实中并不会对纯视觉的感知效果举行反映。

以是这起事故的缘故原由就很明确了,不管视觉有没有识别到前车,一定是毫米波雷达没有给出效果,以是最终系统没有反映。

三、毫米波雷达天生缺陷 畏惧静止车辆

毫米波雷达即然不会“见鬼”,那么为啥会识别不到前方的卡车呢?

东南大学国家毫米波重点实验室毫米雷达手艺专家、毫米波雷达公司隼眼科技CTO张慧多次向车器械剖析了背后的缘故原由。

从最底层的事情原理来说,毫米波雷达主要是依赖多普勒效应来感知移动目的。多普勒效应的特征是,动态对动态最容易感知、动态对静态较难感知、静态对静态极难感知。

这是由于若是前方车辆静止,目的信息容易和地杂波等掺杂在一起,需要一定的算法才气从中分辨出目的。而若是是一个行驶中的汽车,基于其多普勒信息,从而对照好探测到目的。

以是若是卡车静止或者移动速率很慢,雷达的算法就无法知道前方有物体。

但这种可能性并不大,由于各大雷达公司已经做出了一些感知算法,可以识别静态物体。

真正的难点是,现在的雷达没有高度信息,而且空间分辨率不足。

没有高度信息,意味着雷达很难区分横穿马路的路牌和桥下的车;空间分辨率不足,意味着两个距离很近的物体,其回波会被混在一起,很难知道有几个目的。

以是雷达公司和一些车企在拿到雷达的反射数据后,会通过算法直接将一些静止物体,或者疑似静止的物体过滤掉,以阻止发生错误的反映。

好比本次事故场景中,由于卡车是垂直Model Y偏向行驶,若是同时行驶速率又很慢的话,由于缺乏径向多普勒分量,雷达的识别算法很容易将其当成静态目的过滤掉了。

若是毫米波雷达把目的过滤掉了,以是不管视觉能否看到这台卡车,都不起用了。

结语:车企仍在不停优化L2级自动驾驶

回到这起事故,特斯拉那时是否开启了自动驾驶系统还没有确定,事故缘故原由还需要守候当地警方和特斯拉官方观察。现实上,即便开启了L2级自动驾驶系统,白色卡车这一场景也有些极端。对现在量产L2级自动驾驶系统来说,另有不少场景无法处置。

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