特斯拉Model 3又發(fā)生事故,撞上側(cè)翻的卡車
特斯拉又撞車了。
2020年6月1日,一段特斯拉在高速上撞上側(cè)翻的貨車視頻在網(wǎng)絡(luò)上流傳。這段高速監(jiān)控視頻顯示,一輛白色大貨車發(fā)生側(cè)翻后橫在高速公路左側(cè),幾乎占據(jù)了左側(cè)兩條車道,一輛特斯拉Model 3從后方疾馳而來,在距離側(cè)翻車輛只有10米左右時,才有制動,畫面顯示制動3秒后,撞上了貨車。
這個場景讓人回想起2016年,一輛特斯拉Model S在自動駕駛模式下行駛在美國佛羅里達州的一個高速路口時,與前方左拐的大貨車發(fā)生碰撞,導(dǎo)致特斯拉車主身亡的案例。這次交通事故的原因還未查明,不過似乎并沒有人員重大傷亡,空載的貨車車廂對碰撞有一定的緩沖。
四年過去了,盡管特斯拉棄用Mobileye自研芯片,測試里程數(shù)成倍增加,甚至已經(jīng)更新了多次系統(tǒng),但在應(yīng)對類似場景中還是會產(chǎn)生錯誤。
很多人在思考這輛車當(dāng)時是處于自動駕駛還是人為駕駛,如果處于人為駕駛為何車輛自帶的AEB沒有及時響應(yīng),避免碰撞。
其實當(dāng)人開車,車速過快時,即使是滿足NCAP五星的車輛,AEB系統(tǒng)也只能減緩碰撞。而當(dāng)車輛處于自動駕駛時,理論上講,車輛并不是單純的AEB系統(tǒng),需要疊加自動駕駛功能,而此時,對于一輛特斯拉來說視覺感知優(yōu)先的,它的權(quán)重往往優(yōu)先于雷達的判斷,如果感知系統(tǒng)發(fā)生了誤判,可能其他系統(tǒng)也不會有反應(yīng)。
通常,雷達無法感知靜止的障礙物,而特斯拉沒有激光雷達。而立體視覺的缺陷在于,主要算法是尋找兩臺相機之間跨極線的像素偏移。純色對象沒有可感知的像素偏移,因此可能會漏掉白色的車廂。
目前所有特斯拉車輛均搭載自動輔助駕駛所需的硬件,且所有車輛均標配基礎(chǔ)駕駛輔助功能。根據(jù)官方宣傳,該功能在啟動后能夠根據(jù)其他車輛與行人在行駛車道內(nèi)自動輔助實施轉(zhuǎn)向、加速和制動,包括緊急制動、碰撞預(yù)警和盲點監(jiān)測等功能,而前置雷達能夠探測前方較遠距離的障礙物,可達160m。
理想汽車CEO李想曾在微博上發(fā)表觀點表示:“目前攝像頭+毫米波雷達的組合像青蛙的眼睛,對于動態(tài)物體判斷還好,對于非標準的靜態(tài)物體幾乎無能。視覺在這個層面的進展幾乎停滯,哪怕是動態(tài),車輛以外的識別率也低于80%,千萬別真當(dāng)自動駕駛來使用。”
對于傳感器識別靜態(tài)物體的難點,法雷奧顧劍民也認為,“對攝像頭來說,需要用機器學(xué)習(xí)來訓(xùn)練識別物體。但靜態(tài)物體類別多,形態(tài)也千差萬別,沒經(jīng)過樣本訓(xùn)練識別不了。”所以,側(cè)翻的貨車這個樣本似乎在之前訓(xùn)練場景里是缺失的。此外,前置攝像頭在識別物體時也對天氣和照明條件敏感;對于快速移動的汽車,前置攝像頭通常最終會捕捉到模糊或扭曲的物體圖像!
實際交通環(huán)境中的靜態(tài)障礙物種類比較復(fù)雜,單純的一種傳感器很難達到高的識別效果。雷達與攝像頭二者結(jié)合可以相對實現(xiàn)一些標準靜態(tài)障礙物的識別。但即使這樣,車道內(nèi)出現(xiàn)非標準物,仍然是個難題,即使機器學(xué)習(xí)也不能識別沒有訓(xùn)練過的障礙物,而且對攝像頭的探測距離,精度和視角都有比較高的要求。
棄用激光雷達的特斯拉,一方面只能通過在現(xiàn)實中積累更多的數(shù)據(jù)樣本,另一方面也在研究虛擬激光雷達來進一步保障車輛安全,達到真正的自動駕駛。而這一次又一次的交通事故,是否會讓馬斯克在激光雷達使用上改變最初的想法?
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