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特斯拉又发生一起碰撞事故,Autopilot依然不够完美?

作者:易建成
2017/03/08 09:09

特斯拉又发生一起碰撞事故,Autopilot依然不够完美?

特斯拉的 Autopilot 让人又爱又恨。

一方面,Autopilot 功能令人印象深刻,同时也让特斯拉在开发自动驾驶的竞争中领先对手;另一方面,一些车主的遭遇又不时提醒外界,Autopilot 仍然不够完美。

两次碰撞事故

近日,美国德克萨斯州发生了一起因为自动驾驶辅助系统 Autopilot 而引发的事故:一辆 Model S 当时正在高速公路最左侧行驶,由于系统未识别出前方黄色障碍物,Model S 撞向了隔离围栏,最终造成车体受损。万幸的是车主并未受伤。

这一幕刚好被后方的汽车用行车记录仪记录了下来:

特斯拉又发生一起碰撞事故,Autopilot依然不够完美?

特斯拉又发生一起碰撞事故,Autopilot依然不够完美?

视频显示:特斯拉 Model S 撞上黄色隔离围栏的区域正在施工,工人对中央车道作出了调整,使用了清晰度较差的反光标记,主分道线变得模糊。

处在 Autopilot 模式下的 Model S 未能根据模糊不清的临时分道线作出转向,而是继续沿着中央车道线行驶,结果直接撞上隔离围栏。

这位特斯拉车主在 reddit 上表示,Model S 配备的是第一代 Autopilot 系统,事故发生前 Atopilot 并没有发出警报。

有分析认为,此次事故可能是由于模糊不清的车道线引发的,因为 Autopilot 是根据车道线来进行自身定位,当车道线不清晰时,若无人工干预,处于 Autopilot 模式下的特斯拉就很容易受误导而发生事故。

也有分析认为,在道路收窄部分,系统没有准确识别出前方障碍,依然按照原来轨迹行驶,导致事故发生。

特斯拉又发生一起碰撞事故,Autopilot依然不够完美?

特斯拉又发生一起碰撞事故,Autopilot依然不够完美?

类似的事故在国内也有发生。

去年 12 月,一位特斯拉车主开启 Autopilot 功能在城市路上行驶至道路收窄部分时,由于系统的单目摄像头和毫米波雷达都没有识别到前方路面的白色栅栏,结果径直撞上栅栏,导致车辆受损。

对于这两起相似的事故,一位自动驾驶从业者向雷锋网解释其中可能的原因,对于单目而言,隔离围栏、栅栏不是标准障碍物,没有办法进行建模和识别,不会被系统当成是危险。

在他看来,双目能够检测所有障碍物,因为双目不需要提前建立障碍物模型数据库,只需在深度图的基础上做检测,直接检测出任意形状、任意类型的障碍物或者异型车。「检测到了就会预警。」

另外一个从业者则表示,激光雷达能够很好解决上述问题,不管是任何天气状况、车道线是否磨损或不清晰、摄像头是否逆光,激光雷达都能很好处理这些情况,并且可靠性极高。但唯一不足的是现阶段激光雷达成本较高。

这样的事故也引申出一些新的问题。比如,一旦自动驾驶技术成熟,这项技术还需要在多大程度上依赖清晰道路标识或其它基础设施?如果这些交通标识模糊甚至缺失,法律上的事故责任应该归咎于不达标准的道路施工,还是驾驶员?

「未卜先知」

特斯拉又发生一起碰撞事故,Autopilot依然不够完美?

去年 10 月,特斯拉将 Autopilot 更新至 8.0 版本:

这当中一个重大改变是特斯拉将把雷达作为 Autopilot 系统的主要传感器,并以图像识别为辅——按照官方的说法,这使得 Autopilot 系统对周边车辆的感知能力提升了 6 倍,前方障碍物识别也得到了改进。

在去年 12 月发生的另一起事故中,特斯拉因为提前「预知」前方车辆碰撞而自动进行了刹车,从而避免了可能发生的二次事故。

这位来自荷兰的特斯拉 Model X 车主经历了一次让人惊心动魄的时刻:当时有数辆汽车在荷兰 A2 公路上行驶,特斯拉的「前方碰撞预警」(FCW)突然发出警报,接着启动自动刹车系统(AEB)。几乎在同时,特斯拉前方的汽车追尾,将一辆 SUV 撞翻。

在这一过程中,由于特斯拉的雷达探测到前车之前的路况,提前对车进行了制动,而前向碰撞功能用到的传感器便是毫米波雷达。在 Autopilot 8.0 版本中,特斯拉把雷达作为核心传感器,对雷达性能做了提升:提高帧数,判断障碍物(前方物体)状态。

去年 12 月,在雷锋网体验的 Autopilot 8.0 版本中,我们发现这一版本增加了对用户的限制。例如,每隔 15 分钟左右,仪表盘就会显示「请握方向盘」,用户需要及时把手搭在方向盘上,否则系统会在连续警告多次之后停驶。除非靠边驻车,否则 Autopilot 不会再启动。

而在上述的两起特斯拉碰撞事故中,我们并不清楚车主是否将 Autopilot 更新到 8.0 版本(大概率可能没有)。另外,特斯拉发布的这一版本能否冲淡外界对 Autopilot 系统安全性的担忧,还需要更多时间来验证。

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