首页 / 行业
工程师曾极力反对!取消雷达后,特斯拉自动驾驶事故率更高了
2023-03-22 01:12:00
特斯拉宣布取消毫米波雷达转用纯视觉的事,已经过去近两年时间。对于自动驾驶纯视觉是不是最好的选择,一直有很多争议,而最近的一些统计数据指出,自2021年特斯拉开始使用纯视觉来实现Autopilot和FSD功能之后,特斯拉汽车出现事故的概率更高了。
一组数据也说明了类似的问题,美国国家公路交通安全管理局在过去9个月时间收到了数百起关于特斯拉车型误刹车的投诉,2022年全年有超过750名车主投诉称,他们的汽车在行驶过程中无缘无故自动刹车。
另外,因为发生了十多起特斯拉汽车撞上应急救援车辆的事故,美国国家公路交通安全局也对特斯拉的Autopilot功能展开调查,调查结果显示,Autopilot在识别静止车辆方面存在一些问题。
目前来看,自动驾驶系统上不采用激光雷达和毫米波雷达等传感器的主要观点有两种,一是降低硬件成本,通过加强训练模型和算力芯片可以实现纯视觉识别;二是视觉与其他传感器数据出现冲突时难以作出判断,最终依然是需要将系统权重放到其中一种传感器中,而视觉的分辨率要远远高于其他两种传感器,所以视觉会是更好的选择。
特斯拉CEO马斯克还曾表示,“人类用眼睛和生物神经网络来驾驶,所以摄像头和硅芯片是实现自动驾驶通用解决方案的唯一途径”。也正因为如此,马斯克决定在2021年停止使用雷达传感器。
然而,在特斯拉内部,这种决策并不是受到普遍认可。最近有匿名特斯拉前员工爆料称,当时内部一些自动驾驶工程师感到震惊,并找到了一位高管,希望说服马斯克放弃取消雷达的计划。有工程师认为,如果没有雷达,当摄像头被雨滴、污渍遮挡或是阳光直射的情况下都可能出现感知错误导致交通事故。
那么实际效果就是,Autopilot系统取消雷达之后,相比以往使用毫米波雷达的版本,事故率升高了。最近有外媒对数十名特斯拉前员工、测试司机和其他相关专家进行了采访,其中他们都提到的一点是,在经历了2021年取消毫米波雷达配置之后,特斯拉车型在使用自动驾驶功能时显著出现了更多比如无故自动刹车、错误识别街道标识、难以识别应急救援车辆等问题。
此前在北美已经有多起关于“幽灵刹车”的事故出现,比如在开启FSD在高速公路上突然减速并刹停,造成后车追尾。尽管美国国家公路交通安全局已经开始着手调查相关事件,但并没有最终的结论。
当然,在特斯拉最新的HW4.0自动驾驶套件中,又重新加入了4D毫米波雷达,相比以往普通的毫米波雷达分辨率大大提高,并增强了在静态物体识别上的可信度。结合关于“幽灵刹车”以及对静止车辆识别上的缺陷,HW4.0加入4D毫米波雷达,或许也说明特斯拉已经发现这些问题,并在下一代硬件平台上通过加入雷达来规避这些问题。
目前业界有说法认为,纯视觉可能会是未来自动驾驶的最终方案,因为从成本的角度来说,图像传感器的成本要远远低于其他雷达传感器,同时图像传感器通过一些技术上的改进,也能避免眩光影响以及提高暗光环境下的识别能力。而另一方面,采用纯视觉的逻辑就如马斯克的说法一样,尽可能模拟人类的感知系统来实现自动驾驶,“仿生”往往是最高效的做法。
但即便图像传感器的性能已经超越人类眼睛,当前的问题是,硅基AI芯片的算力还远远没有达到要求,还有无数的corner case会导致系统无法做出决策。何况就像特斯拉工程师所担心的一样,对于安全放在第一位的汽车产品,纯视觉意味着没有冗余传感器,而视觉是更容易受到外界干扰的,包括雨水、灰尘等覆盖下,在车身四周的摄像头都有可能随时失效。
因此笔者认为,超越人类感知能力的传感器,比如毫米波雷达、激光雷达等,在芯片算力受限、摄像头工作稳定性问题被彻底解决之前,都会是自动驾驶系统中必不可少的传感器。马斯克取消雷达的决策,现在看来或许只是一次超前的尝试。尽管实际效果上存在很多问题,至少降低成本的目标是实现了。
一组数据也说明了类似的问题,美国国家公路交通安全管理局在过去9个月时间收到了数百起关于特斯拉车型误刹车的投诉,2022年全年有超过750名车主投诉称,他们的汽车在行驶过程中无缘无故自动刹车。
另外,因为发生了十多起特斯拉汽车撞上应急救援车辆的事故,美国国家公路交通安全局也对特斯拉的Autopilot功能展开调查,调查结果显示,Autopilot在识别静止车辆方面存在一些问题。
目前来看,自动驾驶系统上不采用激光雷达和毫米波雷达等传感器的主要观点有两种,一是降低硬件成本,通过加强训练模型和算力芯片可以实现纯视觉识别;二是视觉与其他传感器数据出现冲突时难以作出判断,最终依然是需要将系统权重放到其中一种传感器中,而视觉的分辨率要远远高于其他两种传感器,所以视觉会是更好的选择。
特斯拉CEO马斯克还曾表示,“人类用眼睛和生物神经网络来驾驶,所以摄像头和硅芯片是实现自动驾驶通用解决方案的唯一途径”。也正因为如此,马斯克决定在2021年停止使用雷达传感器。
然而,在特斯拉内部,这种决策并不是受到普遍认可。最近有匿名特斯拉前员工爆料称,当时内部一些自动驾驶工程师感到震惊,并找到了一位高管,希望说服马斯克放弃取消雷达的计划。有工程师认为,如果没有雷达,当摄像头被雨滴、污渍遮挡或是阳光直射的情况下都可能出现感知错误导致交通事故。
那么实际效果就是,Autopilot系统取消雷达之后,相比以往使用毫米波雷达的版本,事故率升高了。最近有外媒对数十名特斯拉前员工、测试司机和其他相关专家进行了采访,其中他们都提到的一点是,在经历了2021年取消毫米波雷达配置之后,特斯拉车型在使用自动驾驶功能时显著出现了更多比如无故自动刹车、错误识别街道标识、难以识别应急救援车辆等问题。
此前在北美已经有多起关于“幽灵刹车”的事故出现,比如在开启FSD在高速公路上突然减速并刹停,造成后车追尾。尽管美国国家公路交通安全局已经开始着手调查相关事件,但并没有最终的结论。
当然,在特斯拉最新的HW4.0自动驾驶套件中,又重新加入了4D毫米波雷达,相比以往普通的毫米波雷达分辨率大大提高,并增强了在静态物体识别上的可信度。结合关于“幽灵刹车”以及对静止车辆识别上的缺陷,HW4.0加入4D毫米波雷达,或许也说明特斯拉已经发现这些问题,并在下一代硬件平台上通过加入雷达来规避这些问题。
目前业界有说法认为,纯视觉可能会是未来自动驾驶的最终方案,因为从成本的角度来说,图像传感器的成本要远远低于其他雷达传感器,同时图像传感器通过一些技术上的改进,也能避免眩光影响以及提高暗光环境下的识别能力。而另一方面,采用纯视觉的逻辑就如马斯克的说法一样,尽可能模拟人类的感知系统来实现自动驾驶,“仿生”往往是最高效的做法。
但即便图像传感器的性能已经超越人类眼睛,当前的问题是,硅基AI芯片的算力还远远没有达到要求,还有无数的corner case会导致系统无法做出决策。何况就像特斯拉工程师所担心的一样,对于安全放在第一位的汽车产品,纯视觉意味着没有冗余传感器,而视觉是更容易受到外界干扰的,包括雨水、灰尘等覆盖下,在车身四周的摄像头都有可能随时失效。
因此笔者认为,超越人类感知能力的传感器,比如毫米波雷达、激光雷达等,在芯片算力受限、摄像头工作稳定性问题被彻底解决之前,都会是自动驾驶系统中必不可少的传感器。马斯克取消雷达的决策,现在看来或许只是一次超前的尝试。尽管实际效果上存在很多问题,至少降低成本的目标是实现了。
最新内容
手机 |
相关内容
写flash芯片时为什么需要先擦除?
写flash芯片时为什么需要先擦除?,擦除,芯片,充电,初始状态,存储单元,数据,Flash芯片是一种非易失性存储器技术,用于存储数据并实现固半导体主控技术:驱动自动驾驶革命的
半导体主控技术:驱动自动驾驶革命的引擎,自动驾驶,交通,自动驾驶系统,数据,车辆,自动,随着科技的不断进步,自动驾驶技术已经成为现实基于穿隧磁阻效应(TMR)的车规级电
基于穿隧磁阻效应(TMR)的车规级电流传感器,车规级,效应,导致,自旋,测量,电动汽车,随着电动汽车的快速发展和智能化驾驶技术的成熟,对Arbe 4D成像雷达以高分辨率雷达技
Arbe 4D成像雷达以高分辨率雷达技术和先进处理技术消除“幽灵刹车”问题,刹车,成像,分辨率,系统,目标,数据,Arbe 4D成像雷达是一种清华大学研发光电融合芯片,算力超商
清华大学研发光电融合芯片,算力超商用芯片三千余倍,芯片,研发,商用,测试,计算,科学研究,近日,清华大学发布了一项重要科研成果,他们成工业物联网数据采集:从Modbus到MQTT
工业物联网数据采集:从Modbus到MQTT,数据采集,物联网,模式,网关,协议,数据,工业物联网(Industrial Internet of Things,IIoT)的核心任务射频前端芯片GC1103在智能家居无线
射频前端芯片GC1103在智能家居无线通信IoT模块中应用,模块,芯片,无线通信,智能家居,支持,数据交换,射频前端芯片GC1103是一种低功耗所有遥不可及,终因AI触手可及
所有遥不可及,终因AI触手可及,出行,平台,无人驾驶汽车,导致,人工智能,学习,人类历史上,有许多事物曾被认为是遥不可及的,然而随着科技