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看点：特斯拉自动驾驶连撞11个桩桶，传统车企专家：不怪特斯拉。
据外媒报导，美国时间7月15日，一辆特斯拉Model 3在高速公路行驶期间，连续撞上11个施工用的断绝桩桶，并最终停在了道路阁下，幸运的是并无造成人员伤亡。 车主Richard FS在Youtube上传了行车记录仪录取的事故视频，还原了事故产生的进程。
▲Model 3(参数|图片)撞上多个桩桶 这名车主暗示，本身那时睡着了，没能控制车辆，可是特斯拉的L2级自动驾驶系统Autopilot系统（包含AEB告急制动系统）没能帮他防止碰撞，言语之间有些报怨的意思。 从视频来看，车辆那时正在一个高速公路行驶，且跨越了一辆货车，阐明其速度较高，且车辆在居中行驶时直接撞上了施工路段的多个圆形桩桶。 ▲Model 3连撞11个桩桶 事故产生后，有一些评论和媒体认为这是又一个特斯拉Autopilot系统失灵或者者失败的案例。车工具向特斯拉官方询问了此事，但官方尚未对此事给出回应。 随后，车工具又与来自某国际Tier1、德系奢华车企和传感器技术供给商的多位技术专家进行了沟通，他们广泛认为，这场事故大要率不是特斯拉的错！ 驾驶员负责 这事儿跟AEB无关 首先必要明确，依照SAE等尺度，L2级自动驾驶的责任全部由驾驶员承当，在驾驶员睡着无法监控路况作出反响，且系统没有出问题的的环境下，这个事故的最终责任在驾驶员，而非车辆。 即使驾驶员睡觉不合错误，那么就跟车主质疑的一样，特斯拉的Autopilot，或者者是AEB自动告急制动功能，为什么没有工作呢？ 先阐明一下，这事儿跟AEB系统无关。 某国际Tier1自动驾驶技术负责人奉告车工具，自动驾驶技术暗地里有多个细分功能，比方ACC自适应巡航、AEB自动告急制动、LKA车道连结辅助等，分歧的功能有分歧的工作条件，像是AEB跟ACC或者者ICA（智能巡航）系统的成果是有重叠的，不克不及同时工作。 从上面视频来看，车辆是在高速公路行驶，而且还在超车，速度一般高于80千米/小时。这时候打开Autopilot，其实是智能巡航系统在工作（海内一般叫做ICC或者者ICA），即车辆自行在车道中间向前行驶，但若火线有车或者障碍物，车辆会自行减速（最低可刹停），待前车离开后，再加速至设定速度（特斯拉的Navigate On Autopilot系统还增加了超车功能，此处不多说）。 所以即使是系统失效，也是Autopilot智能巡航的锅，而非AEB。
▲事故Model 3在高速上加速超车 而但若没有打开智能巡航（Autopilot），人工驾驶的时候被系统检测到即将产生碰撞，车辆才会启动AEB告急制动功能，鼎力刹车防止或者者减轻碰撞。 这也是为什么特斯拉会给没有选装Autopilot功能的车辆零丁更新AEB告急制动功能的原因，因为两个系统就不是一个工具，不在一起工作。 什么才是系统失效？ 既然这事儿跟AEB系统无关，但那时已经打开了Autopilot，为什么系统没有检测到障碍物并刹车呢？这里面有两种可能的谜底： （1）特斯拉的Autopilot系统里压根就没有设计辨认并避让这种圆形桩桶的功能，所以撞了。 （2）特斯拉的Autopilot系统设置有这种功能，可是那时没有辨认，所以撞击了。 第一种环境不存在失效或者者出问题这一说法，因为因为基本就没设计这个功能，何谈失效？就像是特斯拉Model 3不会飞，你硬说特斯拉Model 3的飞翔技术欠好一样。 所以只有第二种环境，才气证明特斯拉的Autopilot系统失效。 Autopilot很有可能没有错 提到这次事故，某德系奢华品牌自动驾驶技术专家和某大型Tier1的产物总监均向车工具暗示，这一事故的原因极可能是第一种环境，即特斯拉基本没有设计这一功能，所以才会撞上圆形桩桶，基本不存在失效的说法。 跟特斯拉处于“对峙”面的传统汽车行业专家们，为什么这么倾向于第一种环境呢？谜底有两个。 （1）L2级自动驾驶无需解决特殊环境 目前，大部门L2级自动驾驶最焦点的就是车道居中行驶并自行控制加减速。速度高点叫做ICA/ICC智能巡航，速度低一些就是TJP交通拥堵辅助，本色是一个功能。只不外TJP在没有车道线的时候，还能跟前车轨迹行驶。 为了实现这些功能，车辆只要辨认车道线、其他车辆、行人等少数关头物体便可。而像是遇到钉子、一块石头，或者者沟壑的环境，则由人类驾驶员负责辨认和避让。
▲特斯拉Navigate On Autopilot功能 这么做有两个原因，一是现实环境中存在无穷的特殊环境，好比路上可能会有钉子、动物尸体、木棍、遗漏的货品等各类障碍物，现有技术无法穷举。 二是L2级自动驾驶由人类驾驶员负责，所以人类司机从法令层面上必要连结对路面的监测并随时接管，所以车企固然要利用起来驾驶员的能力，结合起来推出这一技术。 “有些车企会对汽车、行人之外的静止物体进行一些探测，有的没有。”上述德系奢华品牌自动驾驶技术专家奉告车工具，“但若探测不许就制动，误制动会有不少。” “我们在辨认像是路边道路牌这种金属物体的时候直接就过滤失落了，怕系统将其误认为是汽车而发生误制动。”上述国际Tier1的自动驾驶专家奉告车工具，“但若是我们的L2级系统，这种环境也可能会撞。” 这两位技术专家的言外之意很明显，就是想要对千奇百怪的物体进行辨认，困难很大，但若误辨认，进行制动又影响体验，所以还不如不辨认，让人类司机去解决这些特殊问题。 （2）Model 3的硬件配置“不允许” 虽然上述德系奢华品牌车企和国际Tier1的技术专家说了一些行业老例，那么作为目前L2级自动驾驶技术比力强的玩家，特斯拉会不会有例外呢？ 车工具就此问题采访了海内视觉ADAS技术供给商中科慧眼联合开创人崔峰，以及东南大学国度毫米波重点实验室毫米雷达技术专家、毫米波雷达公司隼眼科技CTO张慧。 至少从Model 3配置的传感器来看，他们认为可能性很低。
▲Model 3的前置三目摄像头 先说一个布景知识，Model 3传感器有三种，车头一个前置77G毫米波雷达，一个3目摄像头，以及遍及附近的十几个超声波雷达。 在上述事故场景中，主要是靠前视摄像头和毫米波雷达探测火线障碍物。 东南大学国度毫米波重点实验室毫米雷达技术专家、毫米波雷达公司隼眼科技CTO张慧奉告车工具，毫米波雷达探测物体的精度主要看被探测物体的RCS（雷达散射截面），这个参数又跟材质有关。 “上述场景中的圆形桩桶为塑料材质，对毫米波雷达的反射弱，很难形成有效反射。”张慧这样奉告车工具。所以Model 3的毫米波雷达对这些塑料桶无能为力。 那么车前面的摄像头呢？为什么也看不到这些桩桶呢？ 现阶段靠摄像头的视觉技术辨认物体，主流做法是靠深度学习算法，即大量的给神经网络喂数据才气让其辨认某一物体，进而才气在此基础上推测与物体的距离。 对付特斯拉来说，其主要依靠视觉来做自动驾驶技术（比方宝马等车企会给L2级车辆安装3个毫米波雷达，特斯拉只有1个），因此其最重要的是先辨认车辆、路灯、路牌、行人等这些物体，对付非关头物体，其很难有精力去训练模型来做辨认。 但现在市面上存在一种用双目立体视觉技术不依赖深度学习辨认物体，只进行测距的法子。可以获得物体的面积和距离，从而进行避障。比方中科慧眼的双目摄像头连小型的雪糕筒（锥桶）也可辨认。 那特斯拉的三目摄像头不会这么做吗？ “从公然资料来看，特斯拉的三目摄像头是自力工作的。主要为了解决但焦距相机的视角与可视距离的矛盾。”中科慧眼CTO崔峰向车工具阐发道，“把一个短焦广角相机、一个中焦相机和一个长焦相机各自的辨认结果进行融合，来得到大视野范畴中端距离和中间区域长距离的目标辨认。” 所以从硬件角度来说，特斯拉基于现有的毫米波雷达和单目摄像头阵列，很难去做圆形桩桶，或者者路障的辨认。 固然，本文所有内容都还处于阐发探讨阶段，至于特斯拉究竟有没有做桩桶的辨认和避障，只有特斯拉公司本身清楚。截止发稿，特斯拉官方并未就此次事件进行复兴。 结语：车企应教育用户如何使用自动驾驶技术 眼下，L2级自动驾驶技术正在迅速普及，本年将有40+款新车搭载L2级系统上市，提升用户的驾驶安宁度。 但必要注意的是，如本文阐发，L2级自动驾驶技术不是万能的，大部门特殊环境其都无法应对，因为基本就没有设计这些功能。所以对付车企来说，在鼓吹L2级自动驾驶的时候，既要奉告用户本身的技术何等厉害，又要见告其使用场景，才气防止事故的泛起。 |
