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標題: 辅助驾驶模式下,一辆特斯拉在台湾高速上撞进侧翻白色货车 [打印本頁]

作者: admin 時間: 2020-6-19 15:46
標題: 辅助驾驶模式下,一辆特斯拉在台湾高速上撞进侧翻白色货车
2019年3月，雷同的变乱再次产生，失事的Model 3一样在Autopilot状况下撞上了一台白色货车，车辆削顶，驾驶员灭亡。

先后三起变乱都有一个配合点，一被撞车辆都近乎静止状况；被撞面都是大面积白色。（前两起变乱更繁杂的地方在于货车的底部是悬空的。）

家喻户晓，为了节流传感器本钱，特斯拉的Autopilot驾驶辅助乃至更高档此外FSD都依靠一套视觉方案，也就因此摄像头为主，毫米波雷达为辅的传感器组合，并未用到本钱昂贵的激光雷达。

从感知层面来讲，这套视觉方案有不少槽点。

法雷奥中国首席技能官顾剑民在接管采访时曾痔瘡藥,说过，“对摄像头来讲，必要用呆板进修来练习辨认物体。但静态物体种别多，形态也千差万别，没颠末样本练习辨认不了。”

有人说，摄像头辨认不了，那毫米波雷达也不事情吗？

究竟上，毫米波雷达长处在于测速和测距，对付繁杂类型的静物辨认率其实不高，用顾剑民的话说，“毫米波雷达几近没法区别龙门架、门路侧面的金属标牌或门路上停放的静止汽车。”

抱负汽车CEO李想也曾在微博上颁发评论：“今朝摄像头+毫米波雷达的组合像田鸡的眼睛，对付动态物体果断还好，对付非尺度的静态物体几近无能。视觉在这个层面的希望几近障碍，哪怕是动态，车辆之外的辨认率也低于80%，万万别真当主动驾驶来利用。”

那末摄像头和毫米波雷达对付静态物体就一点辙没有了？也不尽然。

只有颠末足够多的样本练习加之日复一日的呆板进修，体系才能清晰地域分繁杂类型的静物，以是你会看到特斯拉在芯片钻研上的不惜投入，其车载芯片的算力在业内也是数一数二。

没有壮大的算力，没有影子模式壮大的进修能力，特斯拉这套“简陋”的传感器方案很难支持高档此外主动驾驶。

跟着芯片算力的不竭跟进，呆板进修的不竭丰硕，咱们看到了特斯拉在辨认层面的一些前进。好伊莉影片區,比 V10.0 版本后起头对雪糕筒举行辨认了，但辨认率上仍然存在问题，放洋相的是，体系曾屡次把新车车尾的红绳和柱子上的竖状反光条辨认成雪糕筒……

以是即使气候前提没问题，摄像头可以或许正常事情，算力足够，体系也颠末了长时候的呆板进修，但呈现辨认Bug仍然会作为几率事务存在，这是所有采纳视觉方案为主的主动驾驶体系所绕不开的极度环境。

直白点说，只要呆板之前没有进修过的，它就有几率呈现问题。

前文提到的大面积白板橋汽車借款, 色车身，这个对付摄像头很贫苦。面临大面积白色，摄像头很难提取有用的特性点，加之白日的强光反射，这些特性点被进一步模胡。比如一个相机去拍纯白又滑腻的墙，没有特性点就很难对得上焦。

你可以如许理解，在面临白茫茫的一片，摄像头即是甚么都看不到，此时毫米波雷达也没法做到邃密化的辨认，体系很轻易默许火线无停滞。

说回到本次变乱，频频翻看视频后，经由过程轮胎拉烟咱们可以发明变乱Model 3在间隔侧翻货车大要100米摆布时便举行了第一次制动，但其实不判断；眼看刹不住了，车辆起头了第二次的鼎力制动，此时有很重的轮胎烟，ABS有抱死的迹象。

此次变乱驾驶员呈现分神的机率很大，但也反应出今朝特斯拉的主动驾驶技能并无那末完美，特别是这套视觉方案不肯定性身分太多。

主动驾驶公司禾多科技开创人倪凯认为，起首是驾驶员分心了，究竟结果特斯拉今朝的体系明白请求驾驶员随时存眷路况的；第二就是计较机视觉技能必要更长的时候才能自力承当起平安件的高靠得住性请求。

他的意思是，本起变乱的焦点缘由一个是人类的分心驾驶，另有在于AP以前进修中没有见过如许的“车”，以是呆板视觉一会儿不晓得怎样办了。若是Model 3搭载了激光雷达，那末台湾的这起变乱是可以防止掉的。

固然，激光雷达也不是“包治百病”。比拟特斯拉的纯视觉方案，倪凯更支撑激光雷达＋摄像头交融的做法，在一些小物体的辨认上，激光雷达就有可能由于辨别率不敷而辨认不到，以是必要摄像头举行补足。

激光雷达固然今朝本钱还居高不下，但连系摄像头可以确保感知层的满有把握。而刚强的马斯克历来对峙性价比至上的视觉方案，并曾扬言：“傻子才用激光雷达。”

今朝来讲，人类驾驶员仍然是车辆的最高决议地板施工计划者，以是产生变乱后供给驾驶辅助的厂商大要率是可以“免责”的。你独一能做的就是好好开车，握紧标的目的盘，驾驶辅助毫不是你开车随意走神的来由。

（原题目为《儿童节特斯拉在台湾再失事故，究竟是车“作死”仍是人作死？》，内容有部门编削。）

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