上周，一輛正處于Autopilot模式下的特斯拉，以65英里（約104.7公里）的時速撞上了一輛停在路邊的消防車。但幸運(yùn)的是，沒有人受傷。

據(jù)悉，當(dāng)時消防車停在了左邊的緊急車道和共乘車道（雷鋒網(wǎng)注：Carpool Lane，在美國，該類車道只允許車內(nèi)坐有2人或以上以及摩托車、巴士、混合動力車或清潔能源車行駛）上，擋住了前面的事故現(xiàn)場，一輛加州公路巡邏車停在它的左后側(cè)方。

雷鋒網(wǎng)了解到，目前，NTSB（美國國家運(yùn)輸安全委員會）已經(jīng)開始調(diào)查此事。

NTSB星期二派出了兩名調(diào)查人員前往事發(fā)地點(diǎn)卡爾弗城（Culver City），而NHTSA星期三也承認(rèn)，他們也派出一個專門的小組來“調(diào)查車禍?zhǔn)录⒖偨Y(jié)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)”。特斯拉“司機(jī)”聲稱自己當(dāng)時正在使用Autopilot模式，雖然這一說法尚未得到第三方的證實(shí)，但這似乎已經(jīng)引起了聯(lián)邦機(jī)構(gòu)對此案的注意。

因?yàn)樘厮估彤?dāng)?shù)毓賳T都保持沉默，事故的細(xì)節(jié)仍然不得而知，很多問題還沒有答案。盡管如此，特斯拉掌握的數(shù)據(jù)應(yīng)該可以揭示到底發(fā)生了什么。VSI實(shí)驗(yàn)室創(chuàng)始人兼首席顧問Phil Magney表示：“特斯拉能夠向NTSB提供大量的信息，因?yàn)樗麄儗@些車進(jìn)行黑匣子記錄。

眾所周知，每輛特斯拉都有一張存儲所有數(shù)據(jù)的SD卡。只要媒體零件或LTE上的設(shè)備沒損壞，特斯拉就可以通過無線方式與汽車連接來訪問這些信息。不過，“即使你取出了SD卡，”Magney說，“你也無法得到NTSB需要的信息。只有特斯拉能夠獲取到，因?yàn)樗歉叨燃用艿??！?/p>

對于此次事件，專家們紛紛討論了他們心中的疑問和看法，特別是與特斯拉ADAS系統(tǒng)相關(guān)的問題。

讓我們從我們最不確定的事情開始。

Autopilot

Magney告訴我們，“我們實(shí)際上并不知道Autopilot是否啟動了。司機(jī)可能會將責(zé)任推脫到Autopilot上，就像幾個月前明尼蘇達(dá)州的那起事故一樣?！保ɡ卒h網(wǎng)注：去年7月，在美國的明尼蘇達(dá)州發(fā)生了一次車禍，司機(jī)最初聲稱特斯拉的Autopilot應(yīng)該對此負(fù)責(zé)，但后來又否認(rèn)了。）

交通感知巡航控制

Linley集團(tuán)的高級分析師Mike Demler提醒我們，Autopilot實(shí)際上是一系列功能。這些功能包括交通感知巡航控制、自動調(diào)整方向，和自動變道。“如果司機(jī)啟動了自適應(yīng)巡航控制，我相信一個設(shè)計(jì)良好的系統(tǒng)，應(yīng)該能檢測到一輛停在高速車道上的車，但是，特斯拉的車主手冊卻警告說：他們的系統(tǒng)可能無法識別?！?/p>

特斯拉的車主手冊是這樣寫的：

警告：交通感知巡航控制無法檢測到所有物體，并且可能無法在停下來的車輛前進(jìn)行制動或減速，尤其是在駕駛時速超過每小時80公里時并而您前面的汽車駛離了您所在的車道，或者是出現(xiàn)在你面前靜止的車輛或物體，自行車或行人。

所以，假設(shè)司機(jī)開啟了自適應(yīng)巡航，Demler分析，在探測物體的時候，系統(tǒng)顯然優(yōu)先使用了雷達(dá)，而不是攝像頭。他說：“這是軟件和傳感器融合的問題?！?/p>

緊急制動系統(tǒng)是否保護(hù)了司機(jī)？

Magney想知道自動緊急制動（AEB）是否起了作用。他告訴我們：“在特斯拉的汽車?yán)?，駕駛員是可以可以停用這個功能的！”由于汽車的行駛速度是每小時104.7公里，撞上一輛消防車的沖擊是非常大的。這種沖擊可能會嚴(yán)重傷害到司機(jī)。Magney猜測說：“司機(jī)之所以能夠幸免于難，很可能是因?yàn)锳EB起了作用，減輕了車禍后果。”

傳感器是正常工作的嗎？

Magney說：“如果事故車輛是一輛較新的Model S，它將會有一套更復(fù)雜的傳感器，主要是照攝像頭和雷達(dá)。”他指出，“雷達(dá)應(yīng)該在車輛行駛的時候就探測到了消防車的?！?/p>

不過有一點(diǎn)需要說明。Magney指出，“雷達(dá)對靜止物體有很多濾波功能，因?yàn)槿绻贿@樣做的話，就會對在道路兩側(cè)停放的車輛、標(biāo)志等產(chǎn)生大量的誤報(bào)?！?/p>

攝像機(jī)也應(yīng)該探測出消防車并將其分類為車輛（而不是靜物）。

但還有另一個問題?！坝捎谙儡嚨耐７欧较蚴切钡?，可能攝像頭無法識別出這是一輛大卡車，或者可能攝像機(jī)識別出了大卡車，但系統(tǒng)沒有意識到它就在這輛特斯拉行駛的道路上，與雷達(dá)的情況類似。”Magney推測到。

Demler同樣看到了這里潛在的問題。說到雷達(dá)，Demler說，這讓他想起了佛羅里達(dá)州的一起死亡事件。“在那起事故中，軟件只用雷達(dá)來檢測速度的變化。當(dāng)時拖車在特斯拉系統(tǒng)的視野范圍內(nèi)是橫著過的，所以特斯拉的軟件認(rèn)為它是前方固定的道路標(biāo)志，因此忽略了它。

如果卡爾弗城事故中的司機(jī)沒有注意，特斯拉前方的汽車又都繞過消防車駛出了原車道，Telsa可能會開始加速！” Demler又一次引用特斯拉的車主手冊說：當(dāng)系統(tǒng)探測再也不到您跟隨的車輛時，交通感知巡航控制系統(tǒng)會加速回到設(shè)定的速度。

雷達(dá)能看到多遠(yuǎn)？

當(dāng)問到失事特斯拉使用的是哪家公司的雷達(dá)時，Magney說：“我們不知道是博世的還是大陸（公司）的，因?yàn)樘厮估罱鼘⒗走_(dá)換成了大陸的了。如果這輛車是較新的Model S（2017年或2018年產(chǎn)的），那它的雷達(dá)可能是大陸的，以前的Model S則將會是博世的?！彼a(bǔ)充說，”這些是160米范圍內(nèi)的中程雷達(dá)。根據(jù)一些報(bào)道，他們轉(zhuǎn)用的大陸雷達(dá)的作用距離更遠(yuǎn)，這也是他們轉(zhuǎn)換的原因?！?/p>

Magney認(rèn)為，攝像頭和雷達(dá)應(yīng)該一直與Autopilot協(xié)同合作著。他指出，他們都可能都發(fā)現(xiàn)了卡車。

但是，問題來了?！癆utopilot的行車規(guī)劃器（motion planner）并不認(rèn)為物體是在這輛車行駛的的道路上的。雷達(dá)可能已經(jīng)過濾了它，因?yàn)樗庆o止的，而攝像頭沒能對它所看到的物體進(jìn)行分類。”Magney說。

用一句話概括就是：左手不知道右手在做什么。

特斯拉有使用麥克風(fēng)嗎？

Demler問了些關(guān)于麥克風(fēng)的事。”在討論攝像頭、激光雷達(dá)和雷達(dá)時，人們總是忽略了另一個關(guān)于自動駕駛汽車的重要傳感器 ——麥克風(fēng)！Demler認(rèn)為，谷歌已經(jīng)在其測試車輛中使用了很長時間的麥克風(fēng)，用以檢測警報(bào)。也許消防車沒有響起警報(bào)，只是亮起了閃爍的警報(bào)燈。“但攝像頭應(yīng)該很容易檢測到?！盌emler說。

經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)

“這起事故的一個教訓(xùn)是，雖然車上的傳感器可能有良好的感知，它們還必須注意到情況并正確解讀?！币陨泄続utotalks的CEO Hagai Zyss說。靜止的物體很容易被誤讀。

Zyss說：“但是，如果一輛停下的車能發(fā)出警報(bào)給一英里外的其他車輛，那么，其他車輛的系統(tǒng)就不容易誤讀了，因?yàn)檫@輛停下來的車就在反應(yīng)情況?！笨傊?，基于DSRC（專用短程通信技術(shù)）的V2V（車對車）通信技術(shù)（對于提高汽車安全性能）可能會有幫助。

當(dāng)然，V2V、V2I（車輛到基礎(chǔ)設(shè)施）都需要網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。社會需要承認(rèn)技術(shù)，而技術(shù)必須滲透進(jìn)市場，人們才能看到效果。

但是，Zyss告訴我們，一個孤立的解決方案，例如完全依靠車內(nèi)的傳感器，是有明顯的局限性的。V2V和V2I提供了又一重安全保障?！?strong>你不需要依靠完全自動駕駛車輛來避免事故，現(xiàn)在用V2V就能夠?qū)崿F(xiàn)。”Zyss強(qiáng)調(diào)。

同時，Magney指出，“這起事故說明了L2 +是很有必要的（雷鋒網(wǎng)注：在上個月的CES（國際消費(fèi)電子展）中，Mobileye提出，在L2的基礎(chǔ)上，允許駕駛員能夠短暫地雙手離開方向盤的自動駕駛為L2+。L2+被認(rèn)為是為將“定位裝置”應(yīng)用到L2應(yīng)用的運(yùn)動）”。

為了提供自動駕駛的通用術(shù)語，SAE（美國汽車工程師學(xué)會）提出了從“不完全自動”（0級）到“完全自動化”（5級）的六個級別的駕駛自動化。

Magney解釋說：“如今我們所說的L2比自適應(yīng)巡航控制加上車道保持還要多一點(diǎn)。但是，當(dāng)車道線變得難以識別或者前面的車都開遠(yuǎn)了，依賴跟車和識別車道線的方法就暴露了它的問題。

他說：“通過定位的方法來更好地去理解行車軌跡，L2系統(tǒng)可以更加安全。”通用汽車公司已經(jīng)在他們的系統(tǒng)Supercruise上完成了這項(xiàng)工作。

他說：“特斯拉的系統(tǒng)目前只用攝像頭來完成這個工作，但在我看來，這還不夠好。如果應(yīng)用高清地圖和定位系統(tǒng)，汽車將會更加智能，并能避免碰撞到出現(xiàn)在行駛道路上的大型物體?！?/p>

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