特斯拉的自動駕駛車輛出現(xiàn)致命意外，它沒有檢測到一輛橫穿馬路的卡車，徑直地撞向卡車的側(cè)面。本文CHIP將告訴大家為什么會出現(xiàn)這樣的情況。

特斯拉的Model S是一輛支持自動駕駛技術(shù)的車輛，但不是完全自動駕駛的，預(yù)警系統(tǒng)會保持讓駕駛員的手握住方向盤。特斯拉Model S號稱是馬路上最安全的車輛，因而，駕駛特斯拉的布朗（Joshua Brown）意外死亡的消息令所有人震驚：事故發(fā)生時車輛處于自動駕駛模式，然而，車輛的傳感器與駕駛員都沒有發(fā)現(xiàn)前方一輛18輪的大卡車正橫穿馬路，徑直地撞向卡車的側(cè)面，導(dǎo)致車頂部被掀開，駕駛員當場死亡。為什么會發(fā)生這樣的事故？要了解事情的真相，我們必須深入研究事件的過程以及特斯拉與其他汽車制造商使用的傳感器技術(shù)。

傳感器技術(shù)的現(xiàn)狀

檢測車輛和障礙物最重要的手段是攝像機和雷達傳感器，安裝在特斯拉和其他高檔汽車上的超聲波傳感器有效范圍只有數(shù)米，因此，在高速公路上行駛時只能夠用于檢測相鄰車道的車輛。

在其他高檔汽車上可以通過立體攝像系統(tǒng)確定物體的距離，就像人的大腦，通過左右眼的差異形成立體的影像。然而，在特斯拉上攝像系統(tǒng)僅使用一個單一的光學(xué)系統(tǒng)，這意味著只有通過圖像處理方法同步幾個連續(xù)圖像來獲得深度相關(guān)的信息，而這樣做需要時間。

無論是攝像系統(tǒng)還是眼睛，都有著相同的弱點：它們可以被蒙蔽，例如，可能因為光線太暗而無法識別物體。它們需要以一個鮮明的對比度，才能夠檢測物體，它們不能透過迷霧看到物體，而且它們的分辨率功率也有一定限度。而通過采用雷達信號的傳感器技術(shù)基本上可以解決分辨率以外所有這些問題，并且雷達傳感器能夠在汽車行駛的條件下探測物體。

雷達傳感器能夠完美區(qū)分移動對象（即潛在的危險）和防撞護欄或者臺架之類的東西，此外，它不會經(jīng)常出現(xiàn)錯誤消息和引起假警報。經(jīng)由多普勒效應(yīng)或反射雷達信號的特定相位移動，系統(tǒng)可以在可視范圍內(nèi)確定對象的相對速度，多普勒測量的優(yōu)點在于一個單一的“圖像”即可判斷車輛是否以高速接近中。

無視靜止障礙

不過，對于多普勒測量來說一個靜止的車輛和一個防撞護欄之間并沒有什么差異。而使用雷達來檢測車輛行進方向的潛在危險，區(qū)分移動車輛或靜止車輛的計算成本是巨大的。只有最新一代雷達傳感器才允許系統(tǒng)獲取靜止物體的詳細信息，例如區(qū)分車道和路肩綠化帶。

然而，當前生產(chǎn)的車輛在檢測橫向方向移動的物體或者靜止物體方面仍是一個巨大的問題：雖然奧迪、寶馬和戴姆勒的檢測數(shù)據(jù)流可以工作在200km/h的速度，并相應(yīng)地調(diào)整自動巡航控制系統(tǒng)，但只能在70km/h（戴姆勒）或85km/h（奧迪和寶馬）的速度下可以可靠地對靜止物體進行檢測，另外，這項工作是在光學(xué)攝像機的幫助下完成的，而特斯拉則使用它自己的軟件來解決這個問題。

在布朗的事故中還有另外一個因素導(dǎo)致駕駛者和自動駕駛系統(tǒng)很難對交通情況進行檢測和評估：美國27號高速公路雖然是筆直的，但事故的現(xiàn)場是山谷的一個交叉路口。從Google街景的圖像不難發(fā)現(xiàn)這個位置有視覺問題：要知道Google拍攝街景的攝像頭位于超過2m高的自動相機上，而車輛的駕駛?cè)藛T眼睛的高度只有1m左右，而雷達傳感器甚至距離路面只有約40cm左右。在這種情況下，當布朗的車開往路口時，只有當卡車出現(xiàn)在100m外的路口時特斯拉的傳感器才可以檢測到它，但是由于當時的光線條件下白色的卡車和天空的對比度極低，而卡車在經(jīng)過岔道時速度很慢，留給傳感器做出反應(yīng)的時間極短（以120km/h的速度計算約為3s的時間），這對于本來就對橫向移動物體和靜止物體不怎么敏感的系統(tǒng)來說時間明顯不足。

德國車可以做到更好嗎？

對于這一事故，奧迪、寶馬和戴姆勒一致聲明，他們的輔助系統(tǒng)并不是為防止高速公路上類似的行駛情景準備的。這3個廠商強調(diào)的是，他們的輔助系統(tǒng)只是提供輔助，而不是代替駕駛員駕駛車輛。事實上，正如我們上面所分析的，按照目前傳感器技術(shù)的現(xiàn)狀，駕駛“自動駕駛”車輛的人們還必須保持警惕。