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特斯拉没买自动驾驶包,特斯拉自动驾驶出事故了吗?

日期:2019-08-10 12:28:33 来源:互联网 编辑:小道 阅读人数:530

1,特斯拉自动驾驶出事故了吗?

特斯拉自动驾驶出事故了吗?

特斯拉最近可不算顺利。除了产能困境,其自动驾驶系统的安全性也出现了问题:特斯拉不能识别一辆停在路边的消防车,一头撞了上去。但是工程师们依然难以让汽车辨认路上静止的东西,这也告诉我们,自动驾驶的道路依然前路漫漫。

在洛杉矶405高速公路上,一辆特斯拉Model S型轿车撞上了一辆停在路边的消防车。司机明确地告诉消防部门,当时汽车处于自动驾驶模式。

这次撞车事故再次凸显了日益普遍的半自动驾驶系统的缺陷,而该系统能够使汽车在有限的条件下实现自动驾驶。

这一令人惊讶的灾难虽然没有造成人员伤亡,但也提出了一个技术性难题:所谓地球上最先进的驱动系统之一,怎么就看不到一辆一动不动的消防车呢?

特斯拉公司还没有确认肇事车辆当时开启了自动驾驶系统,但本次事故的具有明显的警示意义,即该系统似乎在转化为手工处理紧急情况方面尚有欠缺——

沃尔沃公司的半自动驾驶系统也有同样的缺点。比如,你驾驶的沃尔沃轿车前面那辆车突然变道或者转弯,而更前面是一辆停着不动的汽车,“这个时候沃尔沃的自动驾驶系统就会忽略那辆停着的车,不仅不减速甚至还会加速设定速度”,沃尔沃的手册上写着,设定速度就是司机钦定的巡航速度。这时候,司机必须进行干预并及时踩下刹车。换句话说,你的沃尔沃自驾系统不仅不会自动刹车以避免撞上前面突然出现的停着的汽车,甚至还有可能轰起油门。

这种情况对于目前配备了适应性巡航控制系统或自动紧急制动的汽车来说也是如此。这听起来不仅是个非常明显的缺陷,而且是个工程师们应该努力消除的可怕错误。

但事实却不是这样的,这些系统的设计原理就是基于对静态障碍物的忽略,否则它们根本就没法工作。

“你总是需要在这两者之间保持一种平衡——在并非真正需要的时候踩刹车,以及在真正需要的时候不踩刹车”,新技术公司Zenuity的主管Erik Coelingh如是说。该公司是沃尔沃和Autoliv公司的合作伙伴,是为了开发驾驶员辅助技术和自动驾驶汽车技术而成立的。但他只是在假设:在高速公路上,没有任何理由的急刹车跟在你急需紧急刹车却轰出一脚油门一样危险。

“唯一安全的方案就是别动弹”,加州理工学院自治系统和技术中心的Aaron Ames说。但这一点并不适用于开车。“你必须对你关心的和你不关心的东西做出合理的假设。”

在卡内基梅隆大学研究自动驾驶的Raj Rajkumar认为,这些假设与特斯拉的关键传感器之一有关。他说:“他们使用的雷达显然是用来探测移动物体的(通常用于适应性巡航控制系统),而且似乎不太擅长探测静止物体。”

不过这并不像看起来那么疯狂。雷达能获悉它所感知到的任何物体的速度,而且该雷达简单,便宜,坚固,并且容易在建造在前保险杠上。但它也能检测到其他很多东西,即一辆正常的汽车在高速公路上行驶时无需担心的东西,比如高速公路上的标志,松动的毂盖,或者限速标志。因而工程师们就选择在系统里设定让汽车不去理会这些东西,同时把注意力放在路上的其他车辆上——所以系统的设定是把注意力集中于移动的物体上。

虽然这一妥协似乎令人担虑重重,但很明显是聊胜于无的,因为有证据表明,这些系统可以防止其他类型事故的发生并挽救生命。如果每个坐在半自动驾驶的汽车里的人都能听从汽车制造商明确而一贯的忠告,时刻保持警惕,并在看到前方有一辆静止不动的车辆或其他什么静止物体时就收回对汽车的控制权,也就不是什么大问题了。

对于这种问题,长期的解决方案是将具有不同能力的多个传感器,以及更多的计算能力更为有机地结合起来,而其中的关键就是激光雷达。这些传感器利用激光在汽车周围描绘出一副精确、详细的感应图像,并且可以很容易地将警车和其他车辆区别开来。但问题是,与雷达相比激光雷达是一项新生的技术,成本仍然非常昂贵,而且还不够成熟,可能不足以胜任更为复杂的路况条件,比如坑坑洼洼的路面,或者雨雪交加的天气。

几乎每个人都在致力于开发出一种完全自动驾驶的系统——这种系统并不靠懒散而漫不经心的人类提供帮助,而是使用激光雷达、普通雷达和照相机。

除了埃隆·马斯克。

这位特斯拉的首席执行官坚称,他可以让自己公司的汽车实现完全自主驾驶——无需司机监管,只需雷达和摄像头。不过他的主张还没有得到有效证实,也没有人知道他是否真的能证实。当涉及到类似于出租车的服务时,使用了激光雷达技术的车辆在价格和可靠性方面的问题就不那么重要了,毕竟在这种服务中,供应商可以随着时间的推移摊销成本以降低价格,并进行定期维护以保障系统的可靠性。但在当前的现实中,对于普通或中等富裕的消费者来说,要将这一点落实恐怕还颇有难度。

与此同时,我们也陷入了一个有缺陷体系的泥淖,这是让我们得以以最快的速度在世界上行进的折中结果。即使是最好的系统也看不到一辆静止不动的红色巨型消防车,它无时无刻不在提醒着我们通往自动驾驶的道路是多么地漫长和曲折。

2,特斯拉汽车的自动驾驶可以真的不用人开吗

特斯拉汽车的自动驾驶可以真的不用人开吗

自动驾驶的作用是减轻驾驶者的疲劳程度,但是监控还是靠人。

可以实现半自动驾驶,就是有些突发状况还是需要驾驶员介入。

这个涉及法律政策层面

3,为何说自动驾驶比人安全10倍?

为何说自动驾驶比人安全10倍?

近日,特斯拉CEO埃隆·马斯克在接受美国CBS(哥伦比亚广播公司)专访时表示,自动驾驶比人类司机更靠谱更安全。

马斯克驾驶最新的Model 3,向CBS记者展示了Autopilot自动驾驶模式,但由于特斯拉的自动驾驶系统需要驾驶者手握方向盘才可以启动,所以遭到记者的提问——“既然双手仍必须要放在方向盘上,那自动驾驶又有什么存在的意义呢?”

马斯克表示,因为现在的自动驾驶方式,能让自动驾驶系统在自运行时,发生事故的可能性更小,可以将发生事故的概率降低10倍。

但他承认自动驾驶永远不会完美。因为在现实世界中,没有什么是完美的。

延伸阅读:

2018年3月,在美国加州硅谷附近的101号高速公路发生一起特斯拉Model X的严重车祸,这台特斯拉Model X在撞向护栏后电池起火,烧毁严重,车主遇难。随后特斯拉发布声明证实那台Model X在发生车祸时开启了Autopilot自动驾驶模式,但由于驾驶者双手离开方向盘且在碰撞时没有采取任何措施,才引发这次事故。

4,世上会自动驾驶只有特斯拉吗?

世上会自动驾驶只有特斯拉吗?

前段时间,一系列的事故把特斯拉的Autopilot自动辅助驾驶推上了风口浪尖。特斯拉和它的供应商Mobileye之间更上演撕逼大战。特斯拉表示事故都是Mobileye的错,它供应的摄像头没能及时识别障碍物;Mobileye马上声明,这个锅我不背,特斯拉太激进了宣传得那么夸张,我早就警告过它了。撕到最后,这一对合作伙伴彻底翻脸,Mobileye宣布终止与特斯拉的合作。

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备受舆论质疑,又失去了重要的供应商,特斯拉一时间灰头土脸。但特斯拉的CEO伊隆·钢铁侠·马斯克又岂是一般人,就在今天早上,他又搞出了一个大新闻,从现在起出厂的特斯拉新车都将配备全新的传感器,可以支持“完全自动驾驶”。Mobileye不玩了?没事,我自己做一套更NB的!马斯克,请收下我的膝盖!

借助于全新的一套传感器,特斯拉的新车将具备360°的视野,可以全面监控车辆周围的情况。

这套传感器包含了8个摄像头、12个超声波传感器、1个毫米波雷达,最远的探测距离达到了250m。

这套传感器最大的亮点就是业界领先的三眼摄像头,包含一个主摄像头、一个长焦摄像头、一个广角摄像头。长焦负责监控远处,广角补充前方左右的视角,主摄像头掌控全局。

作为对比的是,之前Mobileye为特斯拉提供的仅仅是单眼摄像头,其他厂商采用的也不过是双眼摄像头。三眼摄像头的监控范围、准确度都将有一个飞跃,可以杜绝识别不出障碍物的情况。

为了处理新传感器带来的大量数据,车载电脑的性能也得到了大幅升级,运算性能提升了40倍。特斯拉表示,新车在硬件方面已经可以支持“完全自动驾驶”。

完全自动驾驶意味着什么?未来特斯拉将可以实现自动变道,系统识别到相邻车道没有车时,可以自动并过去。到达高速公路出口时,车辆会自动减速驶出,并提示驾驶员接管。

蜿蜒的复杂道路也不是问题,新的传感器能够保证特斯拉始终行驶在车道内。

召唤模式也将加入。车辆将可以自动从停车场驶出,开到你的身边。

在复杂的城市路况下,特斯拉也能够应付自如。

自动泊车将会更加的智能。到了停车场门口,你就可以下车了,车辆将会自动寻找车位并停进去。

编辑点评:舆论的压力与合作伙伴的退出不但没有击垮特斯拉,反而激发了特斯拉的创新能力。新出厂的特斯拉将全部安装这一整套传感器,它们都将能够支持完全自动驾驶

5,特斯拉推出自动化专用ASIC,全自动驾驶汽车将会迎来新转机吗?

特斯拉推出自动化专用ASIC,全自动驾驶汽车将会迎来新转机吗?

在特斯拉的生产期间对这个硬件进行的开发和运用,对于任何公司来说都是一个前所未有的壮举,更不用说对汽车制造商。我描述一下特斯拉的平台优势:

理解特斯拉在超级计算机方面所做的工作的关键,在于理解2019年一个建立和支持完整定制半导体设计团队的模式。事实上,令人惊讶的是,他们已经在运输这台计算机,并改装成现有的X,S和3模型。这不是特斯拉预先宣布的,而是在生产过程中宣布的。

理解Elon Musk的关键是把他说的夸张的东西和事实分清楚——他很擅长混淆他们。从昨天的披露来看,最重要的是,这一芯片不仅是在生产厂进入全面生产,而且已经在车里面了。

在“x”时间尺度上做一些完全自主这样的事情是一种承诺,但为物理世界中的像素构建了一个全新的渲染引擎是另一回事。尽管任何先前计划的“完全自主”的说法都是假设、营销,并受行业需求和法规的约束,但后者是特斯拉确实能够控制的。

当曲线以指数速度弯曲时,那些改进常常被认为是理所当然的。我们习惯了用摩尔定律解释。许多聪明人正确地把硬件开发看作是由于已知原因而呈指数增长的映射,但是事实上软件创新并不是这样发生的。算法通常不会每两年快两倍,而是需要足够强大的硬件允许它们运行得更快。

然而,自动驾驶的局限性是涉及整个系统的。它们与仅在一个轴上的问题创新无关。在全系统范围内提高自动驾驶能力的关键是数据收集和实时决策数据的规模化。特斯拉的数据收集正以线性速度增长,但还有一件人们忽视的事。由于处理图像数据背后的数学问题,整个系统的改进也呈指数级发展。

特斯拉没有提及的一部分内容是他们围绕新的数学转换方法所做的工作,这一方法促进数据更加有效。三维图像处理——连接数据帧并以新的方式应用转换——是一个非常强大的研究领域,因为图像处理几乎涉及到当今的所有领域。

当我学习电气工程和图像处理的时候,我永远不会忘记,当我的大学教授在我们学校附近的217号公路的上训练图像转换。这些操作能够从完全不同的角度输入其他图像,并且能够检测到高速公路的一部分,而这些部分在人类看来,似乎没有任何共同点。这种形式的数学转换使图像数据比表面看起来更有价值,在今天的领域也有着密切的使用。计算机就像是一只在获得足够的图像后知道如何学习一种小狗。

在复杂的数学变换中,创新让收集到的数据矩阵操作更加有效,并且现在正以惊人的速度在改进。特别是对于自动驾驶来说,他们专注于执行图像深度传感的软件算法,并且迅速发展。就在上周,康奈尔大学运用这种方法对伪激光雷达深度的估计已经说明了这一点。他们通过从原始图像数据中创建一个伪激光雷达点平面来建立深度模型。他们的结论甚至令人吃惊:

我们从这一修正中得到的改进是前所未有的,对所有方法都有同样的影响。随着量子跃迁,基于图像的自主飞行器三维目标检测在不久的将来将成为现实。这带来的影响是巨大的。目前,LiDAR(激光雷达)硬件可以说是自主驾驶所需的最昂贵的附加组件。如果没有它,自动驾驶的额外硬件成本将相对较小。

Elon说激光雷达是一个神话,因为它是一个硬件级的进步,它依赖于生产固态设备和商业化它的数量。事实是,半导体供应链的运作方式就是将激光雷达硬件保持一个的高成本的状态,并且不可能满足芯片公司能够盈利的范围。激光雷达是体积小并对环境友好。除了汽车行业,还有谁需要激光雷达?几乎没有。

想想看。我们都知道现在的激光雷达成本是令人望而却步的。看起来和威莫(Waymo)的汽车有着很好的联系,但事实上更换激光雷达是一个噩梦。但是说一些在未来将花费100美元的实验,说这个方法是可行的。模块是固态的,每辆车需要几个。即使这样,经济方面也说不过去。丰田会不会突然在几款车型上加上这一款?即使他们每年要购买一百万台这样的设备,这对激光雷达设备供应商来说也是一笔1亿美元的交易。这听起来可能很多,但事实并非如此。开发这种设备很容易就要花费1亿美元以上。半导体技术的可悲在于,任何人都需要大量的专用芯片来做生意。有一些例外,但汽车,实际上花费的每一美元都很重要。

同时,图像传感正在以“光速”前进,到处都在使用它。如此盛大的经济规模确实令人震惊。今年就将运送数十亿个图像传感器。它们存在于每一部手机、安全摄像头、无处不在的监控技术中,并且在3-4年内——当人们认为激光雷达可能出现在汽车上的时候——AR耳机将推动数亿个具有更高分辨率的高级图像处理芯片进一步发展。

在这段时间内,特斯拉还将把汽车上的图像传感器升级到智能手机和照相机行业的图像传感器上,让复杂的深度建模数学能够运行的更快更好——和摩尔定律类似。在不久的将来,特斯拉可能会在其汽车上安装8K图像传感器。这些新的SKU将不同于现在的Tesla,将运行不同的算法集,利用精度更高的保真度矩阵。

所以…自动驾驶汽车并不是孤立的软件或硬件问题。除了拥有一个完全调整过的系统之外,特斯拉还将用新的方式对收集到的数据执行的数学运算。当然,他们不会谈论这件事。他们只会在引擎盖下的“软件”上发布新的改进,当一个3型的OTA更新到来时,你的车会突然变得更好。

激光雷达是一个有不足的方法。随着3D图像处理将收集到的数据推向人眼的极限时,它将变得过时。激光雷达的点面信息与可见光域中收集到的信息之间的差距将在未来3年内完全消除。智能电子工程师正在全球范围内解决这个问题。

那么,这一切如何影响特斯拉何时将达到L5自动驾驶?这要视情况而定。完全自动化是一个很难解决的事情,而且人们也不需要它。因此进程也会在监管下变得缓慢。Elon的夸张评论很适合这样。更可能的是,在地方管辖区将允许小规模的自动化推广,而特斯拉似乎让你非常接近。在这个过渡阶段,车辆需要人工驾驶。

汽车制造商快速发展的关键在于在兼容性和未来可选性之间复杂的权衡。特斯拉是唯一一个已经证明他们可以做到这一点的人。特斯拉正在积累大量的学习经验,以阴影模式训练现实世界的数据。它的规模使得模拟数据明显较弱。你想在没有方向盘的情况下驾驶一辆经过模拟环境训练的车,还是想在现实世界中学习的车?老实说,很难说特斯拉是否会成为这个市场的赢家。这是一个复杂的微积分,他们现在所从事的行业是一个非常难成功的行业。有几种方法来看待这个问题。一是他们怎么可能成功?另一个问题是,其他人怎么一起成功呢?另一些人在路上没有汽车,他们依靠的是一些未来的技术,这些技术可能看不到白天的光线(固态激光雷达),而且到那时肯定已经过时了。

在这一切中,最后的胜利者显而易见:基于图像的处理和识别。在实现自动化的竞争结束之前,这一点变得非常明确。汽车工业的发展将继续在其自身的暴力中寻求和平。毕竟,在整个技术中的创新创造了新的开端和但也有破坏性的结局。智能手机战争带来的图像处理 “和平竞赛”确实会使世界变得更安全,不管这场竞争何时以及如何发生,这都是合情合理的。

6,特斯拉放出了一段自动驾驶视频,背景音乐很好听,有大神知是神马歌名吗,谢谢

特斯拉放出了一段自动驾驶视频,背景音乐很好听,有大神知是神马歌名吗,谢谢

我最爱的你 - 李小璐 词:王思齐 曲:代岳东 人群中我遇到了你 你孩子般清澈的心 眼神透着坚定 把我视作唯一 也曾流过泪伤过心 是你给我勇气 面对无情世界 对我不离不弃 直到选择了你 触碰你温柔倔强的心 有你在身边我就安心 也不管受委屈 还是...

本文相关词条概念解析:

驾驶

驾驶,指操纵车船或飞机等使行驶。语出清魏源《圣武记》卷十四:“今即实估实造,而停泊不常驾驶,风浪无从练习,非若夷船之日涉重洋,则亦不过数年而舱朽柁蔽矣。”

汽车

汽车原指以可燃气体作动力的运输车辆,也指有自身装备动力驱动的车辆。“汽车”(automobile)英文原意为“自动车”,在日本也称“自动车”(日本汉字中的汽车则是指我们所说的火车)其他文种也多是“自动车”。美国汽车工程师学会标准SAEJ687C中对汽车的定义是:由本身动力驱动,装有驾驶装置,能在固定轨道以外的道路或地域上运送客货或牵引车辆的车辆。1885年是汽车发明取得决定性突破的一年。当时和戴姆勒在同一工厂的本茨,也在研究汽车。他在1885年几乎与戴姆勒同时制成了汽油发动机。

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