一位长期使用者眼中的特斯拉Autopilot

2016-08-08 10:33:41     作者:小鹏汽车      来源:雷锋网

自动驾驶是我们继续前进的方向,不会因为一次事故而改变。

雷锋网按:本文作者夏珩,小鹏汽车创始人兼CEO。

不久在美国发生了一起命案,一位叫Joshua Brown的前美军海报部队队员命丧公路。让人疑惑的是,这件看似普通的血案发生之后却引起了世界范围的关注。到底是何原因?让我们一起去到案发现场查探一番。

案发时间:2016年5月7日下午

案发地点:美国佛罗里达州高速路段

涉案人员:Joshua Brown,18轮的大卡车,以及它——特斯拉的Autopilot(自动驾驶)系统

这是全球第一起自动驾驶事故致死案例,这场事故直接把当前热议的自动驾驶技术推到了舆论的风口浪尖。

很多人不禁要问,特斯拉不是号称能自动驾驶吗?这起事故应该就是特斯拉Autopilot的责任吧?对此,美国汽车安全的最高监管机构——NHTSA(National Highway Traffic Safety Administration,美国高速公路安全管理局)还在调查事发时特斯拉Autopilot系统的工作状态,但可以肯定的是,驾驶员要为其不监控行为负责。

笔者作为特斯拉Autopilot系统的长期使用者,从特斯拉推出自动驾驶功能以来,每个版本都有亲身的体验。关于特斯拉的自动驾驶系统安全,我想说说自己的观点。


| 特斯拉的自动驾驶的免责提示

1)特斯拉的使用手册。特斯拉使用手册上每个自动驾驶辅助功能都有醒目的红色叹号警告提醒。例如:

关于车道辅助:车道辅助仅提供指导,不可取代直接目视观察。驾驶员有责任保持警惕,注意行驶车道,并始终留心其他道路使用者。否则可导致严重伤害或伤亡。

关于主动巡航控制:主动巡航控制是为了驾驶舒适性和便利性而设计,不属于碰撞警告或者规避系统。驾驶员有责任时刻保持警惕,安全驾驶,并掌控车辆。务必观察前方路况并准备随时采取纠正措施。否则可导致严重伤害或伤亡。

关于防撞辅助:前碰撞预警仅提供指导,不能取代专注驾驶和准确判断。驾驶时务必观察路况,切勿依赖前碰撞预警对可能发生的碰撞进行预警。依赖前碰撞预警对潜在碰撞进行警告可能会造成严重人身伤害或死亡。

2) 特斯拉的仪表。特斯拉提供的是自动驾驶辅助技术,而不是无人驾驶技术,特斯拉仍然是需要人工监控的。这也可以从Model S打开自动驾驶模式后显示的提醒语得到确认:“请始终握住方向盘,准备随时接管。如果系统发现你的双手并没有放在方向盘上,它甚至会发出警告,并逐渐降低车速,直到你的双手再次回到方向盘上。”

3)特斯拉无时无刻不在提醒驾驶员要接管。当特斯拉开启自动驾驶后,即使当时驾驶工况良好,行驶约15分钟后也会自动跳出界面,并且响起蜂鸣声报警,请手握方向盘。否则,车辆会减速停下。这一举措也是为了防止驾驶员松懈带来的危险。

特斯拉自动驾驶功能提醒用户握住方向盘

| 案件重演还原真相

让我们根据特斯拉公司和新闻媒体披露的信息,还原当时的事故现场。

5月7日,气候宜人的佛罗里达艳阳高照,一辆Model S行驶在平坦的高速公路上。仪表盘显示目前具备了Autopilot的条件,车主Joshua Brown启动了他喜爱的自动驾驶功能,把控制权交给了汽车,车辆的行驶状况很好,一切都很正常。在车辆内部,多个传感器正在周期性的采集信息来感知周边驾驶环境,智能控制系统根据环境参数来做出决策、控制车辆。安装在车头的毫米波雷达监测前方物体的位置和速度, 挡风玻璃上的Mobileye Q3摄像头也紧盯着前方,判断周边的车辆和障碍物。这时,前方路口附近的一辆白色车身的拖挂车正在横穿马路。距离特斯拉只有100多米了。日照太强烈,白色的车身让人难以分辨出前面是一辆汽车还是天空的白云。 

“呃,是汽车吗?好像没有动呀,位置也有些高,貌似不是汽车呀?喂,摄像头,你觉得呢?”雷达问道。

“前面有车吗?嗯,没看见呀,前面挺空旷的,白云朵朵。”摄像头回答说。


“那前面应该是悬挂了一个大型的标识牌吧,我说怎么位置有点高呢?嗯, 前面没有车辆,可以通过,继续前进吧。”

就这样,它骗过了特斯拉的Autopilot系统。

短暂的几秒后,悲剧发生了。Model S钻进了拖挂车底部,其前挡风玻璃与挂车底部发生撞击,驾驶员当场过世。 

由于事故车辆还在,以上是根据特斯拉提取车辆记录的信息还原的结果,特斯拉的官方说法:“在强烈的日照条件下,驾驶员和自动驾驶都未能注意到拖挂车的白色车身,因此未能及时启动刹车系统。由于拖挂车正在横穿公路,且车身较高,这一特殊情况导致Model S从挂车底部通过时,其前挡风玻璃与挂车底部发生撞击。”

所以在特斯拉的声明属实的情况下,我们可以相信上述过程就是事故的真实经过。概括起来,事故的原因就是两个方面:一是特斯拉上搭载的感知模块失效,二是驾驶员的主控失职。

感知模块的失效,主要包括两个方面:

首先,毫米波雷达将拖车车身误检为指示牌。根据Elon Musk的描述,毫米波雷达测算出前方有一个巨大的障碍物,由于拖车过大的反射面积以及离地间隙过高的车身,从毫米波雷达的角度来看,它更像一个悬挂在道路上方的交通指示牌。

过高的车身以及过大的反射面积可以理解,但是检测到的位置是悬挂在道路上方就有疑问了。毫米波雷达的主要用途是用于检测路面上的障碍物信息,并非悬挂在道路上方的交通指示牌信息,单纯利用毫米波雷达很难判断出前方物体究竟是什么,只能判断出障碍物的形状、大小和位置。拖车的高度肯定没有交通指示牌高,因此,当毫米波雷达检测出障碍物并判断为交通指示牌时,实在让人匪夷所思。

事故案发地点环境和事故经过

其次,视觉感知模块受碍失效。特斯拉上搭载的是Mobileye EyeQ3 摄像头传感器,有人猜测是因为当时蓝天白云,摄像头的视觉系统把白色车身判断为白云了,这虽然只是猜测。我们可以确认的是按照特斯拉的说法,Mobileye EyeQ3对于穿过公路的白色车身判断错误,未能识别出是障碍物。

据以上两点综合判断,诸多巧合凑到一起,导致这起意外发生。更深层的技术原因,可能是毫米波雷达与视觉感知模块的融合系统的算法验证不足,或者算法存在bug。

从驾驶员角度来讲,特斯拉自动驾驶原本要求驾驶员保持警惕,随时准备接管。特斯拉也在自己的使用手册、免责声明、以及驾驶过程中不断地做出提醒。但是根据相关报道,事发时Brown很可能正在车里看DVD播放的《哈利·波特》电影,而非观察路况。

若此事属实(也只有已经去世的Brown先生知道自己当时正在做什么了),对于这起案件,基本可以将事故的主因归为Brown先生过于依赖特斯拉的自动驾驶系统,掌控失职。

特斯拉的Autopilot系统检测不出卡车固然存在技术不成熟的问题,但是特斯拉已经一再提醒警告驾驶员要密切关注路况,随时准备接管方向盘。过于依赖和过度使用该功能让这潜在的风险隐患发生了,哪怕只有万分之一的概率,也是以鲜活的生命作为代价。

| 自动驾驶技术的现状

NHTSA对无人驾驶技术划分为5个阶段:

  • Level 0是驾驶者拥有百分之百的控制权,车辆没有任何安全系统辅助设备;

  • Level 1是车辆拥有单个或多个独立功能电子控制系统,如自动紧急煞车系统;

  • Level 2 是至少有两项控制能自动化,如结合主动车距控制巡航系统与车道维持系统; 

  • Level 3是车辆具有自动闪避障碍、自我导引、主动控制等功能,但驾驶者仍拥有操控权;

  • Level 4是车辆全自动驾驶,使用者仅须给定相关信息,例如目的地、路径等,意味着驾驶员可以在车上从事其他活动,如上网办公、娱乐或者休息。

在业内看来,自动驾驶技术的发展是一个渐进的过程,其终极阶段会发展到无人驾驶。眼下,各大车企所谓的自动驾驶其实更多的是将各种智能辅助系统加入,让汽车能完成某些特定的“自动驾驶”动作。从严格的概念上看,自动驾驶和无人驾驶涵盖的内容和边界是有明显差异的。按照这个分类,目前全球范围内自动驾驶技术仍然未达到第5阶段能够无人驾驶的水平,即Level 4具备完全自动驾驶能力。

谷歌去年首次开始在加州之外的奥斯汀测试其研发的自动驾驶汽车,之前它只在硅谷公共道路上测试。今年,测试地点再次增加,柯克兰、华盛顿、凤凰城、亚利桑那州也成为了测试地。用来测试的车辆都配有经过专门训练的司机,并且目前还没有向公众开放。谷歌近年的专利,包括有关切换无人驾驶状态的、提醒乘客的、手势操控汽车的等等。我们可以看到,谷歌自动驾驶技术正在更多的道路环境中测试,同时也在开展多项为自动驾驶服务的研究,但仍然未能达到商用民用化的Level 4水平,也仅是在有人监控的前提下进行无人驾驶实测,以此推进无人驾驶技术服务。

除了谷歌,目前其他大部分主机厂的技术水平均处于Level 2阶段左右。特斯拉也正处于Level 2 向Level 3 过渡的阶段。也就是说,正如特斯拉宣传的那样,它提供的自动驾驶技术是需要人工监控的,驾驶的主要负责方是人,所谓的“Autopilot系统”提供的更多是辅助功能。

玩自动驾驶的正确姿势——时刻警惕

不能否认,特斯拉Autopilot系统的强大功能,带来了震撼的用户体验和时尚科技感,减轻了驾驶者的负担,部分释放了驾驶员应对复杂路况的压力,也一定程度上提升了行车的安全性。但是,自动驾驶技术还在不断的完善中,还不能完全取代人的主导地位,我们还不能对其百分之百地信任,驾驶员还要时刻注意路况。

在国内不同道路上使用自动驾驶系统,感受是不一样的。在较为空旷的道路上,车道线清晰可辨,往来车次少,此时使用自动驾驶系统低速行驶,车辆能够识别当前车道、顺利转弯以及主动降速保持车距,驾驶心情颇为舒畅。但在城市快速通行的路段特别是高速路上,感觉就不一样了,注意力需要保持高度集中,随时准备接管方向盘和刹车踏板,以应对可能的突发问题。例如,目前特斯拉还不能识别交通灯信号,遇到十字路口时,不会主动减速停车,此时需要人工主动刹车。高速行驶时,如遇个别司机在前方强行并线,即使有打转向灯提醒,特斯拉目前也不能识别并做出有效反应。

总的来说,在高速行驶时,自动驾驶容易让人精神紧张劳累,低速行驶时,留有的预判时间变长,能更方便地观察周边车况路况,就轻松许多。通过使用,我个人更喜欢使用低速自动驾驶功能。

尤其是堵车时,时停时走的节奏,会让驾驶员觉得烦躁,无聊甚至疲惫。倘若自动驾驶功能通过各种传感器的有效融合和人工智能判断,能够实现堵车状态的低速慢走,把驾驶员解放,对于司机们来说,肯定是一种不可多得的福利。

当然中国的国情跟欧美还是有较大差异。欧美道路占地比率大,路宽车少,跨城市驾驶较多,车速自然快些。而国内车辆密度较大,特别是上下班高峰期,城市内道路上车多人多,低速驾驶是常态。

基于以上两点,中国的开发者们应该重点关注低速自动驾驶,比如说自动泊车,低速跟车等等。对于整车厂而言,正确地研发自动驾驶功能,做一款安全、极致的汽车,要先从辅助驾驶功能着手,从低速辅助开始。

在自动驾驶辅助功能方面,小鹏汽车现阶段的解决方案一方面在于将是主动巡航、车道保持、自动变道、自动跟车或超车以及自动停车等一系列智能驾驶功能集聚,一方面从低速自动驾驶以及全息预警功能入手,研发低速自动驾驶辅助技术。同时由于车速低,风险相对可控,我们认为这是进入自动驾驶领域的最好切入点。

人类的发展一直都是自我解放的过程。人类科技的发展史也印证了,任何新技术的发展都是在曲折中前进,第一次巨轮沉没,第一次航天事故,第一次核泄漏……都难以阻止人类对科技的热情探索。我们更加执着地认为,自动驾驶是我们继续前进的方向,不会因为一次事故而改变。

雷锋网(搜索“雷锋网”公众号关注)注:本文作者夏珩,文章首发车云。转载请联系授权并保留出处和作者,不得删减内容。

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