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特斯拉正式推送自动驾驶8.0版本,技术路线从摄像头正式转向雷达

Nicholas · 2016-09-12
特斯拉选择了新技术路线,你怎么看?

今天,特斯拉正式向车主推送空中升级8.0版本,最显著的就是Autopilot自动辅助驾驶升级。经过此次升级,特斯拉的Autopilot将正式转变技术路线,此前,特斯拉更加倚仗主摄像头和图像处理系统,而雷达只是前者的辅助传感器,而今后特斯拉自动驾驶辅助功能将更多由雷达承担。该雷达属于Autopilot辅助驾驶配套硬件,搭载在2014年10月份后出厂的特斯拉车型上。

对于这次技术路线的改变,特斯拉分别对雷达的特性、以及相关应对方法进行了解释:

先说优点,雷达的波长光子将能穿过雾、粉尘、雨、雪等,这使得在恶劣天气的自动驾驶变得更为安全。以往,摄像头技术路线是通过光学确认视觉形象,其实可以将摄像头的局限理解为人眼的局限,因此总是需要通过雨刮器等物品保证前方视线的清晰。而雷达则不需要这样,这也是为何Google无人驾驶汽车可以去掉雨刮器。

其次,金属物品、人类、木制品和涂色塑料制品对雷达来说,要么会直接反射、要么会直接透射,而这都是有问题的,因为雷达的功能首先要保证能够识别障碍物。而带有凹凸面的金属物品甚至会由于将反射信号放大,使车辆错误估计该金属物品的体积。比如一个扔在路边的易拉罐,如果凹状瓶底朝向车头,就会被显示成为一个大型的危险障碍物,如果这导致车主猛踩刹车避开易拉罐,这就构成了错误预警。

对于如何解决这部分问题,特斯拉给出了以下解决方案:

首先,为了解决误识别障碍物从而导致频繁刹车制动问题的第一部分,特斯拉的解决办法是创建更为详细的点云数据。空中升级8.0系统对现有雷达功能进行了解锁,这样,每一个雷达可以探测到比之前多六倍的周边物体,并且有能力在每一个物体上获得更多细节信息。点云更丰富,对障碍物的识别就越精准。

其次,为减少误识别,特斯拉采用了以十分之一秒的速度整合雷达的影像帧,汇编成现实场景的3D"影像"。通常来说,通过单一影像帧,很难知道物体究竟是移动的、静止的、还是只是反光造成的虚像。通过比较包含车辆速度、预期轨迹信息的连续影像帧,车辆可以分辨前方物体是否是真实的,同时评定碰撞的概率。

第三部分更加复杂一些。当行驶中的车辆正在接近一个路标位于坡顶的上行高速公路,或一个路标位于桥下的下行桥梁时,这种视觉上的落差,经常看起来像是碰撞路线。而导航和高精准GPS都不足以判定车辆是否将要通过此路段,到车辆接近道路变道口时再刹车为时已晚。

这种情况下,特斯拉采用了车队学习功能。一开始,车队不会采取任何行动,而只是识别出路标、桥梁和其他静止的物体,并通过雷达绘制地图,汽车电脑在后台再核实其预计应该刹车、与驾驶员的实际行为进行比较,并将这些数据上传至特斯拉数据库。如果一些车辆安全通过被雷达标定的物体,无论Autopilot是否开启,这个物体将被加入地理编码的白名单(被标注安全)。

即使数据显示某一地段因误判而导致刹车行为的几率很小,车辆依然会在摄像头没有探测到前方障碍物的情况下,采取轻微制动。随着系统的不断优化,当雷达确定99.99%发生碰撞的可能性时,刹车强度将会逐步提升至全力制动。或许这不能彻底地避免碰撞的发生,但明显的减速,会使车上乘客受到严重伤害的机率大大降低。

以上功能结合雷达,特斯拉表示即可以实现穿透大多数难以目视的物体的能力,并帮助车辆无障碍的实现高效率准确制动,未来特斯拉还希望搜集到由前车底部传回的雷达信号并及时刹车,即使前车无法被图像及雷达系统所探测到,特斯拉也将使用雷达脉冲信号和光子飞行时间来辨别信号。

以下是关于此次Autopilot 8.0的详细信息:

自动辅助驾驶相关附加信息

  • TACC最大制动率提升,并且延迟时间缩短五分之一

  • 车辆通过识别两辆车的雷达回波,提升车辆紧急刹车,或其它引起大力刹车的事件的反应速度

  • 搭载空中升级8.0版本,或使用8.1版本导航系统,车辆识别高速公路出口。仅限美国使用

  • 当超越一台接近分道线边缘的速度较慢车辆时,特斯拉车辆可自动调整在车道内的位置

  • 车辆提示警报更加明显,包括在仪表板上通过闪烁白色边框提示驾驶员。

  • 通过识别前车转向灯,提高对插队车辆的侦测

  • 在欧洲地区减小右侧超车的可能性

  • 提高自动并线功能的可用性

  • 如驾驶员始终忽略车内重复的警报,车辆将禁用辅助转向功能,直至车辆驻车

  • 在紧急情况下,自动刹车功能将更有效的介入

  • 即使车辆未开启辅助转向功能,当车辆检测到即将偏离行驶道路,驾驶员仍然没有转动方向盘时,车辆会发出警报。

  • 随着数据的完善,在即将发生交通事故时,车辆会主动开启辅助转向功能,尝试避免一定会发生的碰撞

  • 得益于车队学习功能,车辆的弯道车速调节可随之适应

  • 还有约200项升级

我是 36 氪汽车记者,欢迎与我切磋讨论。微信 KatherineLWong

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