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社区首页 >专栏 >特斯拉又爆撞消防车,马斯克坚持不用激光雷达或为主因

特斯拉又爆撞消防车,马斯克坚持不用激光雷达或为主因

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新智元
发布于 2018-03-20 06:22:04
发布于 2018-03-20 06:22:04
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来源:wired.com

编译:刘小芹

【新智元导读】特斯拉又遇车祸,一辆开启了Autopilot 辅助驾驶模式的特斯拉Model S在洛杉矶405号高速公路撞上一辆消防车。当前特斯拉的辅助驾驶系统都只能检测到移动的车辆,遇到静止的物体时必须由人类接管。完全自动驾驶路漫漫,结合使用激光雷达不失为一个解决办法,但马斯克坚持不用。

周一,特斯拉又爆车祸,一辆特斯拉Model S在洛杉矶405号高速公路撞上一辆消防车。当时消防车停在路边,正在处理另一起交通事故。从现场提供的图片来看,Model S 车体前端已嵌入到消防车的下方,所幸并未造成人员伤亡。Model S驾驶员称,当时开启了Autopilot 辅助驾驶模式

这次惨烈的车祸也提出了一个技术性问题:作为当前全世界最先进的自动驾驶系统之一,怎么可能没看到就停在眼前的那么大的消防车?

特斯拉没有证实这辆车在发生车祸时正在使用Autopilot辅助驾驶模式,但是它的使用手册警告说系统没有足够的能力处理这些的情况:“Traffic-Aware巡航控制无法检测到所有的物体,也不能在遇到静止的车辆时刹车/减速,特别是当驾驶的时速超过每小时50英里(80公里/小时),并且你正跟随者的一辆车离开了你的行驶路线,而另一辆静止的车辆或物体出现在你面前的时候。”

沃尔沃的半自主系统Pilot Assist也有同样的缺点。如果沃尔沃前面的车改变车道或停下来,使得沃尔沃和停下来的车之间没有其他东西,沃尔沃手册上写着:“Pilot Assist 将忽视静止的车辆,并且加速到预定的速度”。这意味着在这样的时刻 “驾驶员必须介入并实行刹车”,换句话说,沃尔沃不会自己制动,以避免撞上突然出现在前方的停下来的汽车,甚至可能会加速撞向它。

目前配备自适应巡航控制系统或自动紧急制动系统的汽车都是这样的。这听起来像是一个很明显的缺陷,是工程师应该想方设法消除的可怕的错误。不对。这些系统是故意被设计成忽略静态障碍物,否则它们根本无法工作。

Zenuity的新技术负责人Erik Coelingh说:“在不需要刹车时刹车,和在需要刹车时不刹车,这两者之间必须找到一个平衡”。Zenuity是沃尔沃和Autoliv合资成立的自动驾驶技术公司。

他说的是false positive。在高速公路上,无缘无故就猛踩刹车和在需要刹车时不刹车同样危险。

加州理工学院自主系统和技术中心的Aaron Ames说:“唯一安全的方案就是不要动。”但这不完全适用于驾驶。 “你必须要对你什么重要什么不重要做出合理的假设。”

在卡耐基梅隆大学研究自主驾驶的Raj Rajkumar认为,这些假设涉及特斯拉的一个关键传感器。他说:“他们使用的雷达显然是用来探测移动的物体的(通常用在自适应巡航控制系统中),在检测静止的物体方面表现不太好。”

这看起来并不是很疯狂。雷达知道它所看到的任何物体的速度,而且雷达简单,便宜,坚固,并且易于装在前保险杠上。但雷达也能检测到很多一辆在高速公路上的行驶的汽车不必担心的东西,例如头顶上的高速公路标志,松散的轮毂罩或限速标志。所以工程师们做出一个选择,告诉汽车忽视这些东西,把目光聚焦在公路上的其他车辆上:他们让系统专注于那些正在移动的东西。

这个令人不安的妥协也许比什么都不做要好,因为有证据表明,这些系统可以防止其他类型的车祸,从而挽救生命。如果半自动驾驶汽车里的每一个人都遵守汽车制造商明确的、坚定的指示,随时关注着汽车,如果看到前方有一辆停着的汽车,他们就会马上接管控制汽车,那么问题就不大。

一个长期的解决方案是将几个有不同能力的传感器结合起来,并且提供更强的计算能力。其中的关键是激光雷达。这些传感器使用激光在汽车周围建立一个精确、详细的世界地图,并且可以轻松区分轮毂盖和警车。问题在于,与雷达相比,激光雷达是一项年轻的技术。它仍然非常昂贵,而且还不足以应付雨天和雪天的路况。几乎所有厂商都在研究完全自主驾驶的系统,这种系统完全不依赖懒散、注意力不集中的人类,他们的计划是使用激光雷达、雷达和摄像头。

但马斯克除外。这位特斯拉的CEO坚持说,他可以只使用雷达和摄像头实现完全自主的自动驾驶——不需要人类驾驶员监督。他还没有证实自己的主张,也没有人知道他能否实现。对于租车服务来说,激光雷达的价格和可靠性问题不是什么问题,供应商可以在一段时间内摊销成本,并进行定期维护。但对于汽车来说,普通或中等富裕的消费者尚无法承担。

与此同时,我们陷入了一个有缺陷的体系,这个体系是为了快速实现自动导航所做出的妥协的结果。即使是世界上最好的辅助驾驶系统也看不到一辆停着的红色的大型消防车,这提醒我们,实现完全自主驾驶的道路是多么漫长而曲折。

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原始发表:2018-01-26,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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