自动驾驶为何失败？

特斯拉的自动驾驶车辆出现致命意外，它没有检测到一辆横穿马路的卡车，径直地撞向卡车的侧面。本文CHIP将告诉大家为什么会出现这样的情况。

特斯拉的Model S是一辆支持自动驾驶技术的车辆，但不是完全自动驾驶的，预警系统会保持让驾驶员的手握住方向盘。特斯拉Model S号称是马路上最安全的车辆，因而，驾驶特斯拉的布朗（Joshua Brown）意外死亡的消息令所有人震惊：事故发生时车辆处于自动驾驶模式，然而，车辆的传感器与驾驶员都没有发现前方一辆18轮的大卡车正横穿马路，径直地撞向卡车的侧面，导致车顶部被掀开，驾驶员当场死亡。为什么会发生这样的事故？要了解事情的真相，我们必须深入研究事件的过程以及特斯拉与其他汽车制造商使用的传感器技术。

传感器技术的现状

检测车辆和障碍物最重要的手段是摄像机和雷达传感器，安装在特斯拉和其他高档汽车上的超声波传感器有效范围只有数米，因此，在高速公路上行驶时只能够用于检测相邻车道的车辆。

在其他高档汽车上可以通过立体摄像系统确定物体的距离，就像人的大脑，通过左右眼的差异形成立体的影像。然而，在特斯拉上摄像系统仅使用一个单一的光学系统，这意味着只有通过图像处理方法同步几个连续图像来获得深度相关的信息，而这样做需要时间。

无论是摄像系统还是眼睛，都有着相同的弱点：它们可以被蒙蔽，例如，可能因为光线太暗而无法识别物体。它们需要以一个鲜明的对比度，才能够检测物体，它们不能透过迷雾看到物体，而且它们的分辨率功率也有一定限度。而通过采用雷达信号的传感器技术基本上可以解决分辨率以外所有这些问题，并且雷达传感器能够在汽车行驶的条件下探测物体。

雷达传感器能够完美区分移动对象（即潜在的危险）和防撞护栏或者台架之类的东西，此外，它不会经常出现错误消息和引起假警报。经由多普勒效应或反射雷达信号的特定相位移动，系统可以在可视范围内确定对象的相对速度，多普勒测量的优点在于一个单一的“图像”即可判断车辆是否以高速接近中。

无视静止障碍

不过，对于多普勒测量来说一个静止的车辆和一个防撞护栏之间并没有什么差异。而使用雷达来检测车辆行进方向的潜在危险，区分移动车辆或静止车辆的计算成本是巨大的。只有最新一代雷达传感器才允许系统获取静止物体的详细信息，例如区分车道和路肩绿化带。

然而，当前生产的车辆在检测横向方向移动的物体或者静止物体方面仍是一个巨大的问题：虽然奥迪、宝马和戴姆勒的检测数据流可以工作在200km/h的速度，并相应地调整自动巡航控制系统，但只能在70km/h（戴姆勒）或85km/h（奥迪和宝马）的速度下可以可靠地对静止物体进行检测，另外，这项工作是在光学摄像机的帮助下完成的，而特斯拉则使用它自己的软件来解决这个问题。

在布朗的事故中还有另外一个因素导致驾驶者和自动驾驶系统很难对交通情况进行检测和评估：美国27号高速公路虽然是笔直的，但事故的现场是山谷的一个交叉路口。从Google街景的图像不难发现这个位置有视觉问题：要知道Google拍摄街景的摄像头位于超过2m高的自动相机上，而车辆的驾驶人员眼睛的高度只有1m左右，而雷达传感器甚至距离路面只有约40cm左右。在这种情况下，当布朗的车开往路口时，只有当卡车出现在100m外的路口时特斯拉的传感器才可以检测到它，但是由于当时的光线条件下白色的卡车和天空的对比度极低，而卡车在经过岔道时速度很慢，留给传感器做出反应的时间极短（以120km/h的速度计算约为3s的时间），这对于本来就对横向移动物体和静止物体不怎么敏感的系统来说时间明显不足。

德国车可以做到更好吗？

对于这一事故，奥迪、宝马和戴姆勒一致声明，他们的辅助系统并不是为防止高速公路上类似的行驶情景准备的。这3个厂商强调的是，他们的辅助系统只是提供辅助，而不是代替驾驶员驾驶车辆。事实上，正如我们上面所分析的，按照目前传感器技术的现状，驾驶“自动驾驶”车辆的人们还必须保持警惕。