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特斯拉“惊魂一撞”,再现致命BUG

来源: CCouQPvx 2020-6-3 13:35:29 显示全部楼层 |阅读模式
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导|语
2020/06/03

134020z5npj0k3793vt56k.jpg 当下在L2级别辅助驾驶尚不完全成熟的阶段,我们应该时间记取“人”擦鲱高决定者。



[color=rgba(62, 62, 62, 0.933)]文丨崔力文

[color=rgba(62, 62, 62, 0.933)]编辑丨小叮当



北京时间6月1日,本应顺遂迎来“儿童节”的我们,却被一则来自海峡对岸的交通事故视屏所吸引。而后者可以大概位于各大外交平台,引发云云猛烈讨论的根本缘故起因,大概还是由于肇事主角为如今经常身处舆论漩涡之中的特斯拉Model 3。而且事故发生时,该车辆正处于Autopilot辅助驾驶体系开启状态。





视频来看,事故发生在清晨 6:36 分的中国台湾1号国道上,一辆白色厢式货车位于内侧蹊径上发生侧翻,车辆险些横在蹊径中心。就在如今,一辆奔驰而来的白色特斯拉Model 3,径直冲向了侧翻在地的白色货车,终极前者车头直至A柱部分险些全部侵入货车车厢内。


荣幸的是,货车当时所拉的货品应该为雷同奶油的软性材质,以是为特斯拉Model 3提供了较大缓冲空间。固然其车头部分损毁严肃,但是驾驶员并未受伤。别的,根据视屏中蹊径高位摄像头所拍摄的片断来看,Model 3在靠近货车之前曾有尽力制动的动作,但依然以较高时速撞上了侧翻车辆,以致让货柜车向后挪动几米。别的,事发前货车司机已经站在蹊径火线,摇手表现过往车辆注意,但好像并未起到警示作用。


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终极,本地警方公布了事故的具体颠末,据特斯拉驾驶员黄老师表现,他的Model 3处于Autopilot开启的自动驾驶状态,撞车时的时速约为110公里/小时,而他一看到卡车就尽力踩下刹车,但是无论制动时间与制动隔断都已不敷,以至于撞上卡车车顶。同时,警方在事故发生后也对黄老师举行了酒精检测,结果表现其并不存在酒驾运动。


事已至此,可以确定的是特斯拉“惊魂一撞”的重要缘故起因还是由于其Autopilot辅助驾驶体系存在致命BUG所导致。同时,发生在台湾的这起交通不测,也令我们追念起几年之前发生在美国本土的两起雷同事故。差别的一点在于,这两起事故终极造成的严肃结果是其驾驶员因此丧命。


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时间轴拉回至2016年5月,美国佛罗里达州一位名叫Joshua Brown的40岁夫君驾驶特斯拉Model S在Autopilot辅助驾驶体系开启的状态下,撞向了一辆正在马路中心行驶的白色半挂卡车,Model S的车头直接被“切掉”,驾驶员就地殒命。据相识,这也是特斯拉由于Autopilot所造成的第一起致死事故。


三年之后的2019年3月,依然位于佛罗里达,一辆特斯拉Model 3以110公里/小时的时速径直撞向了一辆正在迟钝横穿马路的白色拖挂卡车。此时,Model 3同样处在自动驾驶模式之下,驾驶员以及Autopilot体系均未作出任何规避动作,终极再次发生车辆被“切头”的惨案,50岁男性驾驶员就地毙命。


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而这两起严肃的致死事故,再次引发了用户以及行业对于特斯拉自动驾驶体系可靠性的严肃猜疑。之后特斯拉与Mobileye 决裂的缘故起因之一,大概也是由于这两起事故带来的严肃负面影响。而且迫于外界巨大的舆论压力,特斯拉今后也修改了关于Autopilot的表述,不再夸大“自动驾驶”。


着实,细致观察几年之内接连发生的几起事故不难发现,三者所具有的共性均为,被撞车辆险些都处于静止或慢速移动状态,被撞车辆车身上均存在大面积白色地域,且事故发生时特斯拉车主均开启了Autopilot辅助驾驶体系。


由此足以证实,特斯拉的这套辅助驾驶体系在面临上述特定环境时,简直存在不可逆转的毛病,而这背后的缘故起因,必要分两方面来说。起首硬件层面,众所周知如今特斯拉如今搭载的Autopilot辅助驾驶以致更高级别的FSD体系都依靠同一套视觉管理方案,即全车8个摄像头、12个超声波传感器与一个加强版毫米波雷达。


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这套组合从感知层面来讲,本身就有着天赋缺陷。而病根则会合在,无论摄像头的数量多少,它们固然在辨认动态物体时本领尚可,但是在面临静态物体,尤其是形状各式各样的静态物体时,就稍显“力有未逮”。除摄像头外,毫米波雷达在面临静态物体时的作用也非常有限,由于其本身的硬件特点就是在于丈量速率与隔断,对于形状复杂的静态停滞物辨认本领并不高。


因此,在台湾这起交通事故中,特斯拉Model 3的前部摄像头在面临厢式货车大面积白色地域,加之清早猛烈的阳光反射,险些很难辨认其有用的外部特性。而在摄像头“失责”之后,车辆的毫米波雷达同样无法做到风雅化辨认,以是其Autopilot体系默认火线蹊径流通无阻,并继续以设定时速行驶,终极酿成悲剧。


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着实,在此事故发生前,抱负汽车CEO李想就曾在某外交平台发表观点,“如今摄像头+毫米波雷达的组合像田鸡的眼睛,对于动态物体判断还好,对于非标准的静态物体险些无能。视觉在这个层面的盼望险些停滞,哪怕是动态,车辆以外的辨认率也低于80%,千万别真当自动驾驶来使用。”


简直,正如李想所说,无论特斯拉也好,国内浩繁以L2级别辅助驾驶作为产物亮点自居的新权势造车也罢,其体系由于天赋硬件层面的缺失,在面临云云环境时大概都无法从容应对。那么究竟应该怎样管理云云“槽点”?


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记者在咨询过自动驾驶范畴的相干工程师后得知,就硬件层面而言,想要最大限度的克制各类奇葩事故的发生,激光雷达与高精度舆图成为了最好的应对方法。但是从特斯拉不绝以来的自动驾驶技能蹊径来看,对于永久以极致本钱管控作为条件的前者而言,搭载现阶段本钱较高的激光雷达根本不存在大概。而且有相干消息表现,当下特斯拉内部对高精舆图的器重度依然不敷。


而造成该事故发生的另一缘故起因,则在于特斯拉的算法层面。换言之,固然特斯拉硬件上简直存在天赋缺陷,但是通过厥后天算法充足的样本训练,加之自动驾驶芯片算力上的不停进步,便可令当下这套传感器方案的潜力,被进一步引发出来。比方,通过OTA升级当下特斯拉的辅助驾驶体系已经可以辨认静止的雪糕筒,纵然在此过程中依然会出现“小插曲”。


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视线回到本次事故,特斯拉显着没有对如许的特殊场景举行过数据训练,进而无法辨认出一部横在蹊径上的白色厢式货车。而记者在咨询某视觉处置处罚范畴工程师的看法时,她以为:“云云极度环境简直是数据收罗过程中的盲区,遇到这范例的数据非常少,以是没办法触发应急机制。”


以是后续特斯拉能否通过冗余的算法管理这类题目?答案大概是肯定的。但是条件是其乐意付出充足多的时间、装备以及本钱去搭建园地,投入更多的研发气力,收罗到雷同事故下的具体算法数据,终极通过OTA升级使车辆具有相应的处置处罚本领。


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末了,在“声讨”特斯拉之余,必须告知全部人的一点,以当下的法规规定,假如车辆在L2辅助驾驶体系开启阶段发生相应事故,终极责任依然在驾驶者,而不测发生后大多提供辅助驾驶的主机厂是可以“免责”的。


观看视频不难发现,该事故发生的别的缘故起因,还是由于该驾驶员在行驶过程中的分心所导致,假如他能专注驾驶,提前发现火线停滞物,顺带接受车辆并留够制动隔断,完全可以克制惨剧的发生。究竟,当下在L2级别辅助驾驶尚不完全成熟的阶段,我们应该时间记取“人”擦鲱高决定者。


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崔力文

爱车如命,

更爱电动汽车的小编一枚~



THE END

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