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我不认识的东西 就当不存在吧!辅助驾驶为何事故频出?

  • 原创
  • 作者: yc
  • 2021-09-01 18:08
  • 5315

最近有两个关于自动驾驶的热门事件,其中一件是一辆蔚来ES8在启用了辅助驾驶功能(NOP领航状态)后,途径沿海高速涵江路段时迎面撞上了静止停在路边的养护车,车主在事故中不幸丧生。

另外一件是8月16日,美国国家公路交通安全管理局宣布,美国政府对特斯拉自动驾驶系统启动正式调查。自动驾驶自2018年年初以来,已发现11起处于自动辅助驾驶状态的车辆与一辆或是多辆参与应急救援的车辆发生撞车的事故。在这11起车祸中,共造成17人受伤,一人死亡,其中包括2019年12月一辆Model 3在印第安纳州与一辆停放的消防车相撞,造成一名乘客死亡。

这些事件都有一个共同点,车辆都处于辅助(自动)驾驶模式,因无法识别静止在路边的障碍物发生事故。到此我们会有一个好奇:L2级别的辅助驾驶都可以很好地识别前方的动态车辆,怎么会无法识别静态的物体呢? 

其实辅助驾驶的工作逻辑和我们人类相似。我们是通过眼睛来感知我们周围的物体,利用大脑进行计算,然后再控制我们的手脚运动。辅助驾驶也是一样,各种传感器就是车辆的“眼睛”,车辆传感器获得对外界的感知,然后再由电脑控制车辆的状态,完成辅助驾驶。环境感知就是当前辅助驾驶最关键的一步。

目前主流车辆的环境感知传感器为摄像头和毫米波雷达,下面我来从原理上解释一下为什么这两者都无法识别静态物体。

今年上半年马斯克宣布美国工厂从 5 月份开始生产不搭载毫米波雷达的  和 Model Y 车型。对此,官网也作出了更新,在其车辆传感器的介绍页面取消了毫米波雷达的图示。为什么马斯克要去掉毫米波雷达呢?

 毫米雷达是通过发射毫米波后接受反射回来的信号,利用回波图像的强度来计算目标物的相对速度信息、距离等信息。毫米波雷达的物理特性和算法决定了目前毫米波雷达无法识别静止物体。

当毫米波雷达作为单一传感器时获得的是一维平面的点云信息。由于缺乏高度信息以及对金属敏感性,会将道路上面的井盖、信号灯、广告牌等都识别为一个圆柱形障碍物。显然,这样是无法满足车辆的辅助驾驶感知要求的,所以在毫米波雷达的算法中我们把行驶道路中反射回来的静止物体做滤除,只保留有速度的物体。在此情况下,毫米波雷达是无法识别停在道路上的静止物体的,它会认为那里没有任何物体。

既然毫米波雷达不行,不是还有摄像头吗?照片和影片我们都看过,都能记录静态的信息,这下就能解决辅助驾驶的问题了吧!可是,事情没有这么简单。

机器的视觉与我们人类的视觉是不同的,我们的眼睛看到了物体就算不知道那个是什么,大脑也会知道那里有东西,而机器的逻辑并不是这样的。机器对物体的感知和识别是协同工作的,感知到一个物体后如果机器无法对这个物体进行标记和识别,这时机器就会认为那里没有东西,简单来说就是“机器不认识的东西,那里就不存在东西”是不是和我们的想法有很大出入。

因为机器无法识别的东西系统会认为那里没东西,这也就是前几天马斯克在“AI day”的发布会上引入拥有AI的超算来不断训练更强大的算法标记和识别物体的原因。大家感兴趣的话,可以点击下方链接了解更多信息。

在目前的算法中特种车辆和特殊场景在系统里没有,就会导致系统无法识别,认为没有物体。这就是我一开始提到的两起由辅助驾驶引起的无法识别养护车,无法识别消防车导致事故的原因。

无论是毫米波雷达还是摄像头都无法识别某些静止的物体,我们不要盲目相信目前的硬件。我们现在需要明白的是:目前L2硬件的性能边界;在高速场景要有预期;开启辅助驾驶后要保持可以随时接管。这样做既是对自己的生命负责也是对他人的生命负责。

对厂家而言,我希望他们不要过度宣传辅助驾驶为自动驾驶,不是所有人都明白系统的性能边界,要正确告知用户目前在哪些场景车辆无法胜任,在开启车辆的辅助驾驶后有哪些是必须要注意的,真正做到正确地引导用户。 

既然毫米波雷达和摄像头无法满足辅助驾驶要求的环境感知,激光雷达在汽车领域的应用就被提上了日程。激光雷达拥有的高分辨、对静态物体的识别都对辅助驾驶的感知有很好的补充。目前市面上已经有搭载了激光雷达的车辆出现,在本次的成都车展上就有6款车型搭载了激光雷达,感兴趣的话可以点击下方链接了解更多相关信息。喜欢的话请持续关注我,后续会带来更多内容,欢迎点赞、留言。(部分图片来自互联网)

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