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      1. 有多少司機開著輔助駕駛玩手機?

        更新時間:2022-08-17 12:06:30作者:佚名

        有多少司機開著輔助駕駛玩手機?

        來源:遠(yuǎn)川研究所


        8月10日,一輛正處于輔助駕駛狀態(tài)的小鵬P7撞上了一輛停在高速快車道的小車,導(dǎo)致一人當(dāng)場死亡。

        根據(jù)官方的聲明,事發(fā)時,一輛道路養(yǎng)護(hù)車正停在高架最左側(cè)(屬于違規(guī)操作),工作人員疑似在車尾作業(yè)時,一輛P7在沒有減速的情況下徑直撞上了前方車輛,導(dǎo)致作業(yè)人員被撞飛。

        小鵬被公認(rèn)為是國內(nèi)自動駕駛水平最高的公司之一。

        事實上,對于現(xiàn)階段的輔助駕駛系統(tǒng)來說,準(zhǔn)確識別出一個非規(guī)則的靜止物體,并且及時做出正確反應(yīng)絕對是一道地獄級的難題,這也是類似事故這兩年層出不窮的原因。

        8月8日,一輛理想ONE在開啟NOA(導(dǎo)航輔助駕駛)時撞上高速路工程車。去年8月,一輛蔚來ES8也在輔助駕駛狀態(tài)下撞擊正在作業(yè)的工程車,車主不幸罹難。而特斯拉則在相似場景下涉入了更多致命事故。

        高速道路上的靜止物體,幾乎已成輔助駕駛的致命場景。

        01

        攝像頭+毫米波雷達(dá)=青蛙眼?

        當(dāng)下所有擁有輔助駕駛功能的車型,都會標(biāo)配AEB(自動緊急制動)功能,目的是防止追尾,減輕碰撞。

        但問題在于,AEB生效的條件比較嚴(yán)苛——應(yīng)對加塞容易失效,對靜止物體容易失效,車速超過一定范圍(通常是60km/h-80km/h)也可能失效。

        輔助駕駛為何如此矯情?一般認(rèn)為,感知系統(tǒng)能力的孱弱要背大鍋。

        8月10日涉事的小鵬P7硬件規(guī)格放到現(xiàn)在并不算高,XPILOT 2.5系統(tǒng)搭載了5個攝像頭、3個毫米波雷達(dá),其計算平臺采用了英偉達(dá)上一代自動駕駛芯片Xaiver,峰值算力為30TOPS(行業(yè)一般認(rèn)為L3及以上自動駕駛需要數(shù)百至上千T算力),負(fù)責(zé)高速場景的主傳感器為一枚毫米波雷達(dá)和單目攝像頭。

        而在事發(fā)時,兩種傳感器因為各自的局限,未能及時識別??康淖鳂I(yè)車。

        理想汽車創(chuàng)始人李想曾說:“攝像頭 + 毫米波雷達(dá)的組合像青蛙的眼睛,對于動態(tài)物體判斷還好,對于非標(biāo)準(zhǔn)的靜態(tài)物體幾乎無能?!?/p>

        其中,毫米波雷達(dá)能夠測量與前方物體的距離,但探測不到物體高度,信息密度低。若對其過于信任,則會造成輔助駕駛“草木皆兵”,“幽靈剎車”的現(xiàn)象頻發(fā)。

        為降低誤觸發(fā)率,如今毫米波雷達(dá)通常會在高速上設(shè)置為自動過濾靜止目標(biāo)。因此,毫米波雷達(dá)即使發(fā)現(xiàn)了前方的靜止物體,要么會視而不見,要么很難及時做出反應(yīng)。


        右為傳統(tǒng)毫米波雷達(dá)探測點云,依靠這樣的數(shù)據(jù)做精確識別不現(xiàn)實

        單目攝像頭則難以精確測距,其感知環(huán)境依賴深度學(xué)習(xí)驅(qū)動的視覺識別,需要大規(guī)模的數(shù)據(jù)訓(xùn)練。如果某個場景或物體的訓(xùn)練數(shù)據(jù)不夠,攝像頭可能會當(dāng)做物體不存在,或?qū)⑵湔`識別為路面、天空等背景。

        2016、2020、2021年,三輛特斯拉在開啟Autopilot后均撞上了橫亙在道路上的白色卡車。事故原因調(diào)查皆指向攝像頭:它把卡車的白色車廂認(rèn)成了天空[1]。

        而在國內(nèi),造型迥異的作業(yè)車則成了新勢力們共同的夢魘。在小鵬P7涉及的事故中,被撞車輛是一輛普通轎車,人員則在事發(fā)時站在車后,更加大了識別難度——攝像頭能分別識別人類與車輛,但兩者疊在一起,特征發(fā)生干涉,對攝像頭來說成了一個全新的物體。

        作為一個人類會覺得這很荒謬,但其實類似的案例并不鮮見——貼在車上的廣告人像,會被輔助駕駛系統(tǒng)識別成奔跑時速60公里的真人。


        除此之外,視覺識別算法通常需要運行一段時間得出結(jié)果,耗時長的需要數(shù)百毫秒[2]。面對靜止物體,識別時間可能會進(jìn)一步延長至2-4秒多。在80km/h車速下,車輛在此時間可開出44-88米,系統(tǒng)容錯率被進(jìn)一步降低[3]。

        某種程度上,現(xiàn)有輔助駕駛大多數(shù)時候都在依靠單目攝像頭加傳統(tǒng)毫米波雷達(dá)兩個“二維生物”認(rèn)識世界——攝像頭看不到深度,毫米波雷達(dá)測不到高度。但問題在于,現(xiàn)實是復(fù)雜的三維,輔助駕駛需要人類這個智慧的三維生物來兜底。


        遺憾的是,常常有過于樂觀的駕駛員試圖強行讓輔助駕駛系統(tǒng)完成“升維打擊”,將其作為無人駕駛系統(tǒng)使用。

        02

        軟硬升級,就萬事大吉?

        過去兩三年,車企用數(shù)十至數(shù)百T大算力芯片、三十乃至四十個傳感器的配置刺激著用戶的神經(jīng)。

        但很少有用戶意識到,車輛算力、傳感器數(shù)量翻倍并不代表輔助駕駛能力翻倍,一方面,這是因為算力是行駛安全的必要非充分條件,另一方面是因為在特定場景下,真正派得上用場的傳感器往往只是少數(shù)。

        在2021年蔚來ES8的碰撞事故中,車輛搭載了24枚傳感器,包括一個三目攝像頭,4個環(huán)視攝像頭,5個毫米波雷達(dá)以及12個超聲波雷達(dá)。盡管配置武裝到牙齒,但在高速行駛時,能對前方有效探測的,只有三目攝像頭與一枚前向毫米波雷達(dá)。

        理論上,多目攝像頭能夠通過視差形成立體視覺,獲得三維感知能力,但由于算力要求、可靠性、感知距離等限制,蔚來ES8的三目攝像頭并沒有采用立體視覺算法,實質(zhì)是三個單目(類似于手機的長焦、中焦、廣角)的疊加。

        本質(zhì)上,這和主流輔助駕駛硬件并無代差。

        因此,特斯拉和新勢力們今年新產(chǎn)品的重點發(fā)力方向,并非單純堆疊傳感器數(shù)量,而是提升傳感器質(zhì)量、完善傳感器融合、升級軟件算法,讓智能汽車能夠“活在三維空間”,以輔助駕駛的形態(tài)錘煉自動駕駛的能力。

        特斯拉選擇純視覺路線,重構(gòu)算法框架,使用AI加持的攝像頭來測距,利用深度學(xué)習(xí)算法將多枚高清攝像頭采集的二維圖像轉(zhuǎn)化為鳥瞰三維圖。

        但這一路徑仍依賴大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練,特斯拉向小部分車主先推送的測試版FSD(Full Self-Driving,特斯拉稱完全自動駕駛系統(tǒng),但被美監(jiān)管機構(gòu)認(rèn)定為輔助駕駛),其駕駛水平與人類差距仍然明顯,不認(rèn)路、撞邊柱的情況并不罕見。


        特斯拉FSD勇撞邊柱,老師傅救車不及

        相較于劍走偏鋒的特斯拉,其他企業(yè)傾向于采用攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)多傳感器搭配的路線。

        其中,高清攝像頭因有助于提升識別能力,已普遍配置在國內(nèi)L2級輔助駕駛系統(tǒng)上。

        而在毫米波雷達(dá)領(lǐng)域,為應(yīng)對傳統(tǒng)毫米波雷達(dá)信息質(zhì)量不高的問題,博世、大陸、華為、傲酷等公司研發(fā)了具備三維感知能力的4D毫米波雷達(dá)。不過該技術(shù)成熟度不高,目前尚未量產(chǎn),此外其分辨率相較攝像頭與激光雷達(dá)處于劣勢。

        在此背景下,激光雷達(dá)成為今年熱度最高的智能駕駛傳感器。

        激光雷達(dá)通過發(fā)射脈沖激光、檢測反射信號來測量與物體之間的距離,建立周圍環(huán)境的三維模型。高線束的激光雷達(dá)既有探測距離遠(yuǎn)、測距準(zhǔn)的優(yōu)勢,也有較高角分辨率。這些特點讓激光雷達(dá)很難對橫亙在路中的大體積靜止物體視而不見。

        在蔚小理的第二代平臺車型和長安阿維塔、上汽智己等高端車型上,均配備了激光雷達(dá),作為升級輔助駕駛的重要手段。


        蔚來ET7激光雷達(dá)感知效果

        只是激光雷達(dá)并非萬能,其在強光、雨天環(huán)境下的探測能力都會受到影響,此外由于數(shù)據(jù)樣本較少,激光雷達(dá)的識別算法仍然不夠成熟。

        在一個多傳感器的智能汽車感知架構(gòu)中,攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)的信號如何融合、置信,也依然是待解的難題。

        而上述一系列配置是只是為了解決自動駕駛中的感知難題,在其之后,還有規(guī)劃、控制、執(zhí)行環(huán)節(jié)的技術(shù)問題待解。

        這可能意味著在相當(dāng)一段時間里,車主都要帶著復(fù)雜的情感使用輔助駕駛——一方面作為主人,享受其對駕駛?cè)蝿?wù)的減負(fù);另一方面,又不得不作為保姆,小心翼翼地監(jiān)護(hù)這個不成熟的系統(tǒng),防止其宕機造成不可挽回的后果。

        03

        用戶教育比技術(shù)升級更難

        前些年,自動駕駛行業(yè)熱錢洶涌時,從業(yè)人員熱衷于討論的都是 “無人駕駛出事時保車主還是保路人”這樣的未來主義電車難題。

        但如今的事實證明,讓人民群眾學(xué)會如何正確使用輔助駕駛更加迫在眉睫。今年上半年,國內(nèi)L2級輔助駕駛滲透率已經(jīng)達(dá)到30%[4]。

        而正如上文所言,輔助駕駛對駕駛者態(tài)度的要求其實充滿了哲學(xué)思辨:你不信則無意義,你太信可能付出生命。

        2017年,谷歌旗下自動駕駛公司W(wǎng)aymo發(fā)現(xiàn)人性終究會輸給這種考驗:其員工在測試輔助駕駛系統(tǒng)時,熟悉功能后,會在時速90公里的車速下打盹、化妝、玩手機,出狀況時根本無力接管[5]。

        為此,Waymo緊急叫停輔助駕駛研發(fā),全力開發(fā)無人車[5]。盡管今天從商業(yè)上來看,Waymo因為這個決策屢遭嘲諷,但從道德或者風(fēng)險規(guī)避的層面,很難指摘其選擇。

        當(dāng)Waymo的無人車還在亞利桑那鳳凰城積累數(shù)據(jù)時,某些車企則選擇先把輔助駕駛吹成自動駕駛甚至是無人駕駛,再分期兌現(xiàn)。而在實際中,用戶將輔助駕駛有意無意當(dāng)做自動駕駛使用乃至炫耀的行為并不鮮見。


        用戶演示:如何用一只橘子騙過某品牌輔助駕駛方向盤檢測

        這觸發(fā)了輔助駕駛的劇場效應(yīng)——當(dāng)一個人選擇站起身看戲,后面的人就沒法坐著。

        當(dāng)一家車企可以每年都承諾“今年實現(xiàn)自動駕駛”而不付出任何代價,其他車企如果不跟進(jìn),就只能硬接對手的不正當(dāng)競爭。

        小鵬是眾多車企中較為典型的一個:一方面大干快上,將“全棧自研”作為自身的核心競爭力大肆宣傳;另一方面又謹(jǐn)小慎微,首創(chuàng)了輔助駕駛啟用前需考試等方法,并在車上配置了DMS(全稱Driver Monitor System,可在駕駛員疲勞、分神時予以提醒或退出輔助駕駛),引導(dǎo)車主正確使用功能。

        但出于競爭策略、成本、用戶隱私、體驗等方面考慮,小鵬在內(nèi)的絕大多數(shù)車企對駕駛員濫/誤用輔助駕駛的約束都是軟性的,DMS主要提供聲音或震動警告,且可關(guān)閉。換句話說,主要靠駕駛員自覺。


        小鵬P7 DMS攝像頭

        政策法規(guī)正在試圖遏制這種現(xiàn)象。歐盟E-NCAP要求,所有新車自今年7月開始必須強制安裝DMS。而在國內(nèi),自2018年政策要求“兩客一?!鄙逃密噺娭瓢惭bDMS后,乘用車出廠標(biāo)配DMS的規(guī)定據(jù)稱也在研究中[6]。

        無論這個規(guī)定能否落地,何時落地,每一個司機都應(yīng)該在使用輔助駕駛時正視前方,握好方向盤,隨時準(zhǔn)備應(yīng)對突發(fā)情況。畢竟,再高級的輔助駕駛,也只是“輔助”駕駛。


        參考資料

        [1] 慘烈!特斯拉再次撞上白色卡車,兩名乘客急送ICU,新智元

        [2] 自動駕駛的困境與選擇,技術(shù)大院

        [3] 從小鵬 P7 事故分析,看智能駕駛瓶頸在哪?汽車之心

        [4] 工信部:L2級輔助駕駛乘用車新車市場滲透率已提升至30%,易車

        [5] 谷歌waymo放棄自動輔助駕駛功能:會讓駕車者分神

        [6] DMS,監(jiān)控了誰?蓋世汽車

        [7] 加州DMV指責(zé)特斯拉虛假宣傳自動駕駛和完全自動駕駛功能,cnBeta

        編輯:羅松松

        視覺設(shè)計:疏睿

        責(zé)任編輯:李墨天

        研究支持:羅松松


        本文標(biāo)簽: 傳感器  攝像頭  自動駕駛  單目  雷達(dá)