特斯拉回应自动驾驶致命事故:比美国致命车祸率低

  无人驾驶还可信吗?

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自动驾驶首起致命事故遭质疑 特斯拉回应比美国致命车祸率低

缪绮

由于自动驾驶系统Autopilot最近导致了一起致命驾驶事故,2.5万辆特斯拉ModelS目前正在接受美国高速公路安全管理局的调查。如果Autopilot被裁定为确有纰漏,必将导致特斯拉ModelS大规模召回,这对科技狂人马斯克而言,无疑是沉重的打击,也会给刚刚兴起的无人驾驶系统蒙上阴影。

5月7日,驾驶着特斯拉Model3的布朗(JoshuaBrown)开启了Autopilot,最终却在该模式下不幸与相向而行并试图在路口左转的拖挂卡车相撞,当场死亡。

特斯拉的声明有几个要点。首先是白色卡车在强光条件下使摄像头形成盲点,而且由于拖挂卡车底盘较高,毫米波雷达无法探测到车身,这种非常少见的情况导致了系统疏忽而没有启动自动刹车。同时,车辆碰撞位置为挡风玻璃,正是防撞系统传感器的安装位置,使得防撞系统失灵,直接导致驾驶员死亡。

与此同时,发生车祸的高速路段也比较特殊,现场没有设置交通灯,而卡车正在左拐大转弯,这种情况即便对于人类来说也是一个挑战。特斯拉强调,辅助驾驶技术还不完美,需要驾驶者保持警惕。Autopilot也会在汽车运行中不断提示驾驶员双手全程放在方向盘上,对车辆负责。

上述事故中的布朗就是特斯拉的疯狂粉丝,平时会把自动驾驶的视频上传到视频网站,其中一个视频展示了他的特斯拉如何在高速路避开碰撞事故,被马斯克转发后获得了超过100万的点击。

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目前,当局的调查仍然需要几周时间,但更多人思考的是,这起事故是否意味着我们不该再信任无人驾驶汽车?

毫无疑问,自动驾驶系统并不完美。但大多数专家都认为,它拥有远比人类自主驾驶更安全的潜力。特斯拉在声明中也称,这是Autopilot系统行驶超过2亿公里过程中遇到的第一起致命事故,远低于美国致命车祸发生率。声明称,在美国机动车平均每行驶1.5亿公里发生一起致命车祸。

警方最近的调查显示,在车中发现了DVD播放器,另据目击者叙述,该播放器事发时正在播放哈里·波特影片的视频。有报道称,布朗过去六年里因为超车吃了8张罚单,周边的朋友形容他喜欢追求速度和刺激。

许多安全监管者和汽车制造商认为,给汽车安装自动刹车技术应该成为所有新车的标配。当汽车自动探测到前方有障碍物时将会启动刹车,以防止驾驶员没能及时反应。这一技术可以避免一些致命危险的发生,但并非有了这些自动技术车祸就再也不会发生。

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有分析认为,不少自动技术已经在汽车行业得到良好的应用,但是,在自动感应和其他技术相结合而成的整套无人驾驶系统尚未完全成熟之前,人类仍然需要配合和警惕。

比如,现在的不少车辆都装有车道保持辅助系统,利用摄像头识别车道的标识线,然后由连接到转向装置的微型马达把汽车引至车道中间。但如果车道的痕迹难以辨认或者根本没有标出车道,那么这个技术就完全无用。

另外,汽车系统就可以使用摄像头、雷达和其他传感器来探测道路前方的车辆,并始终和前方车辆保持安全距离。理论上来说,这个所谓的“主动巡航系统”可以让驾驶者在高速公路上不用踩油门也不用踩刹车。

除了特斯拉以外,奔驰、英菲尼迪和宝马等不少汽车品牌的一些车型也都搭载了上述系统。系统的关键在于,驾驶员必须始终保持双手放在方向盘上,一旦双手离开,车辆就会发出警告,否则系统会自动退出,迫使驾驶员自主驾驶。

不过,自动驾驶系统暂时无法完全满足城市道路或者更复杂的路况上的驾驶需求,这也成为很多汽车制造商和科技公司的努力方向。例如,宝马公司最近就率先亮出时间表,明确称将与英特尔以及致力于计算机视觉与机器学习领域的以色列科技公司Mobileye联手,在2021年全面推行适合城市交通的自动驾驶汽车。

来源:第一起自动驾驶死亡车祸!特斯拉事故复现分析

特斯拉陷入自动驾驶不安全的漩涡中

曰前,美国一辆特斯拉MODEL S在自动驾驶时发生车祸导致驾驶员死亡,这是目前自动驾驶技术应用以来第一起己知的导致死亡的车祸。在事故发生后的第一时间,特斯拉就通报了NHTSA。事故发生后互联网上有人纷纷在讨论事故是如何发生的?

对于特斯拉Model S的质疑

自动驾驶技术

首先我们来了解一下特斯拉汽车的自动驾驶原理,自动驾驶简单的来解释就是有传感器,控制器,和执行器组成。传感器负责感知周围的环境把信息传递给控制器,控制器结合各传感器的数据产生决策数据告诉执行器,让执行器执行控制请求。这样就可以通过感知路面的数据控制汽车自动行驶了。特斯拉的自动驾驶系统(Autopilot)传感器主要有以下几部分组成:

自动驾驶系统传感器的组成部分

1、超声波传感器位于前后保险杠附近。

2、前视摄像头位于挡风玻璃上的后视镜下方。

3、雷达安装在前格栅中部。

传感器工作示意图

超声波传感器负责探测车周围的障碍物,经过我们测得超声波传感器能够感知的距离大概在5米左右,前格栅下面使用的是77G毫米波雷达负责探测车辆前端150米距离的障碍物情况。包括距离、车速等信息。前视摄像头负责识别道路车道线、标识、车辆速度等情况。除此之外还会通过高精地图等其它数据对道路情况进行判断,通过自动驾驶算法反向控制汽车实现的自动驾驶技术。从理论上看特斯拉的自动驾驶技术还是比较可靠的。

事故分析

根据了解的情况,当时Models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Models垂直的方向穿越公路。在强烈的曰照条件下,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公路,且车身较高,这一特殊情况导致Model S从挂车底部通过时,其前挡风玻璃与挂车底部发生撞击。

事故现场分析图

从这张图上来分析,特斯拉汽车的摄像头是因为白色拖挂汽车拐弯,导致其遮挡了视线,同时也有强光的原因导致摄像头致盲。如下图,摄像头致盲效果。强光或者是大面积遮挡物都会影响到前视摄像头的图像识别,这样自动驾驶就变得不可靠。

摄像头的失效导致汽车判断失误

摄像头失效了,那么特斯拉的防撞系统是基于毫米波雷达的,毫米波雷达应该在150米左右就能够识别出车辆的存在,并且提前预替的。通过交通事故分析发现,白色大卡车是对向而行的,这是双向四车道,毫米波雷达不会识别行驶中对向的车辆。所以150米时没有看到大卡车。当大卡车转弯时。毫米波雷达被卡车车厢面积的遮挡给当住了,没有办法判断前方有几辆车。因为在毫米波雷达内部的天线矩阵发出去信号都有回波,会造成毫米波雷达测量不出有几辆汽车,从而不显示内容。

大卡车示意图

这里纠正几个观点:对于毫米波雷达系统,原因主要是其安装位置过低。

一般的毫米波雷达垂直视角在±5°以内,导致当Tesla靠近拖挂卡车侧面时,雷达波束从下侧穿过了卡车,导致漏检。

毫米波雷达安装位置过低

特斯拉的自动驾驶系统是能够检测出卡车、汽车、摩托车这三种车型的,所以因为车辆过高,传感器过低,所以没有检测到卡车的存在是有疑点的。

特斯拉识别不到卡车从而撞了上去

那么毫米波雷达因为识别的原因也失效了。这辆车的状态应该是在基于高精地图信息识别车道线的前提下,高速行驶。这样才会从卡车底部穿过。从而不会减速,我们也经常碰到自动驾驶识别不到前面物体,冲出去的情况。

假使当时车辆发生是正面撞击或追尾事故,即便在高速行驶条件下,Model S先进的防撞系统都极有可能避免人员伤亡的发生,因为在此前的很多起事故中,Models都有过如此表现。

总结:特斯拉的自动驾驶系统在传感器部暑上面还是欠缺全面的考虑,不过特斯拉把传感器的不足以强壮的自动驾驶算法来进行了弥补。但是在传感器遭受到攻击或者意外情况下,算法自然就失效了。对于特斯拉的建议有两点。

1、增加传感器的数量,增加4个24G毫米波雷达来判断车周的障碍物。或者增加一个激光雷达对周围障碍物进行扫描。

2、加强对自动驾驶的算法,提高传感器的弹性设置,增加摄像头滤镜等。

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