自动驾驶|特斯拉在拿人命做实验？( 二 )
【自动驾驶|特斯拉在拿人命做实验？】但不过，让人类驾驶员随时准备接管机器，本身就是一件很难的事情 。
正如华为智能驾驶总裁苏箐所说：“普通用户对新科技产品有一种倾向——一开始完全不信任，但一旦他试过，他觉得很好的，就会变得非常非常信任，这个时候就是出事故的开始 。”
二、有“外挂”，为何不用？
“广义的自动驾驶是一个难题，因为它需要解决非常多的现实世界的人工智能问题 。此前没想到这么难，但回想起来难度是显而易见的 。”这是在V9推送之前，马斯克在社交媒体上写的一句话 。
在“卖惨”背后，马斯克还有句话被忽略——“没有什么比现实，拥有更多的自由度” 。这里的“现实”指的是特斯拉的摄像头里看到的“现实世界”，也就是特斯拉所坚持的纯视觉感知 。
文章图片
目前业内比较主流的传感器，包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达 。
考虑到各种传感器均有自己的局限性，车企或自动驾驶集成方在应用场景和系统功能设计的过程中，需要充分考虑功能安全冗余，通过足够可靠的传感器方案，配合可靠的算法、以及计算和执行单元，来保障整体系统的功能安全 。
就比如，纯视觉感知所采用的摄像头，成本低，可以识别不同的物体，在物体高度与宽度测量精度、车道线识别、行人识别准确度等方面有优势，是实现车道偏离预警、交通标志识别等功能不可缺少的传感器 。
但是，摄像头有两个致命缺点：一是作用距离和测距精度不如毫米波雷达 。二是容易受光照、天气等因素的影响 。
而毫米波雷达恰好可以弥补，但毫米波雷达不能成像，所以难以识别车道线、交通标志等元素 。所以两者，需要相互配合 。
文章图片
毫米波雷达的数据集（来源：Oxford Radar RobotCar Dataset）
绝大多数企业会采用摄像头+毫米波雷达的融合方案，来实现L2级自动驾驶能力，更准确的说是ADAS辅助驾驶，比如自适应巡航、车道保持等功能
虽然，这两种零部件成本都比较低，但马斯克依旧拒绝雷达这个选项 。因为他的担忧，在摄像头和雷达的感知融合上 。
理论上，传感器融合相当于把各传感器优势叠加
融合摄像头数据和毫米波雷达数据最大的障碍在于，毫米波雷达信噪比很低，换句话说有大量误检测，将视觉感知结果与毫米波雷达结果进行融合时候，如果视觉和毫米波感知结果不一致，惯常做法是相信视觉，忽略毫米波检测结果 。
比如，特斯拉就出现过“幽灵刹车”，车辆驶入隧道或阴影处，系统会将阴影识别为障碍物而突然刹车，甚至导致追尾 。该问题同样出现在新款理想ONE上，相比老款，它的前置摄像头和毫米波雷达，以及算法都有明确的改动 。
马斯克此前就通过社交媒体表示，纯视觉方案会彻底消除幽灵刹车的问题 。那么解决方式，大概率就是无视毫米波雷达的信号 。
还有特斯拉著名的“撞白色货车”的事故 。
罪归祸首，也是毫米波雷达 。因为毫米波雷达无法测出货车上方桥梁和道路指示牌的高度，在毫米波雷达的“眼里”，静止的货车、桥梁、指示牌都是地面上的物体 。这种情况需要屏蔽毫米波雷达的信号，但显然事故发生时是没有 。
所以，马斯克的做法是，“干掉”惹事的毫米波雷达，一心突破摄像头的短板 。
今年3月，特斯拉获得了一项“使用视觉图像数据估计物体属性”的专利 。该项专利使用两个神经网络，仅使用图像数据，测量与物体之间的距离 。其中一个神经网络可确定物体与车载摄像头捕捉到的图像之间的距离 。另一个神经网络以标注图像的形式，为前者创建训练材料 。
文章图片
在测距问题上，特斯拉是解决了 。但至于极端天气情况下，仅靠摄像头的纯视觉感知能否保证安全，目前特斯拉的测试用户中还没有出现“中奖幸运儿”
“用户就是免费的安全员”，某自动驾驶公司人士向虎嗅这样总结道 。
推荐阅读
- 特斯拉|特斯拉四连跌！马斯克难受 财富一天缩水133亿美元
- 下载|手机浏览器看文章自动跳转下载APP 人民日报发声
- 特斯拉|中美智能化博弈 特斯拉失守！国产新车小鹏P5险胜Model 3
- 特斯拉|再度抨击美官方无视特斯拉！马斯克表态：若被邀请 他不会乱说话
- 特斯拉|特斯拉取消雷达 车主“幽灵刹车”投诉猛增3000%！美国监管介入
- 特斯拉|600万粉汽车大V吐槽特斯拉被抄袭：她还没我好看
- 华为|华为自动驾驶实车路试一战成名！极狐αS华为版上市时间一拖再拖
- 丰田|丰田推出可充气的方向盘 自动变粗变细！使用场景想不到
- Pixel|5700元！谷歌Pixel 6 Pro翻车：Wi-Fi自动关闭 官方承认“体验很糟糕”
- Steam|蒸汽平台登陆特斯拉