Autopilot自动辅助驾驶再升级:通过雷达看世界

编辑: 2016-09-13
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在我们即将向特斯拉车主推送的8.0版本软件中,最显著的就是Autopilot自动辅助驾驶升级。我们通过使用车辆搭载的雷达,采用更先进的信号处理,生成一幅世界的像。该雷达是Autopilot自动辅助驾驶配套硬件的组成部分,全部201410月之后出厂的特斯拉车型都搭载了这一雷达。一直以来,该雷达一直是主摄像头以及图像处理系统的辅助传感器。

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当然,空中升级8.0版本尚有其他许许多多更新,本文结尾处会逐一列出。

深思熟虑之后,我们相信该雷达可以被用作主控制传感器,且不需要摄像头确认视觉形象识别。这是一个不平凡的、反直觉的问题  ---想一想,雷达呈现出的世界是多么奇特!光子在波长运行中可以轻易地穿越雾、粉尘、雨、雪,然而金属物品看起来如同镜子。雷达可以识别人,但是他们被显示为部分透明。木制品和涂色塑料制品这些对人类而言显而易见的物品,对雷达而言,几乎都像玻璃一样透明。

另一方面,任何带有皿状的金属表面不仅仅会反光,更会将反射信号放大数倍。比如,一个丢弃在公路上的苏打水罐,如果凹状瓶底朝向车头,就会被显示成为一个大型的危险障碍物,但这时候,你一定不想猛踩刹车而避过这个苏打水罐。

因此,如何避免由于错误报警而导致车辆停止行进,是使用雷达带来的一个大问题。在车辆即将撞上大型物体时,刹车是必要的  ----但不应该是为了避开一个苏打水罐。这些不必要的刹车行为,轻则带来负面情绪,重则导致驾驶员受伤。

为了解决误识别障碍物从而导致频繁刹车制动问题的第一部分,是拥有更为详细的点云数据。空中升级8.0系统对现有雷达功能的解锁,使得每一个雷达可以探测到比之前多六倍的周边物体,并且有能力在每一个物体上获得更多细节信息。

减少误识别的第二部分包括以十分之一秒速度整合雷达的影像帧汇编成现实场景的3D“影像“。(通常)通过单一影像帧,很难知道物体是移动的,静止的,或者只是反光造成的虚像。通过比较包含车辆速度、预期轨迹信息的连续影像帧,车辆可以分辨前方物体是否是真实的,同时评定碰撞的概率。

第三部分就更加复杂。当行驶中的车辆正在接近一个路标位于坡顶上行高速公路或一个路标位于桥下的下行桥梁时,这种视觉上的落差,经常看起来像是碰撞路线。而导航和高精准GPS都不足以判定车辆是否将要通过此路段。到车辆接近道路变道口时再刹车为时已晚。

这种情况下,车队学习功能便派上用场。一开始车队不会采取任何行动,而只是识别出路标、桥梁和其他静止的物体,并通过雷达绘制地图。汽车电脑在后台将核实其预计应该刹车、驾驶员的实际行为进行比较,并将这些数据上传至特斯拉数据库。如果一些车辆安全通过被雷达标定的物体,无论Autopilot是否开启,这个物体将被加入地理编码的白名单(被标注安全)。

即使数据显示某一地段因误判而导致刹车行为的几率很小,车辆依然会在摄像头没有探测到前方障碍物的情况下,采取轻微制动。随着系统的不断优化,当雷达确定99.99%发生碰撞的可能性时,刹车强度将会逐步提升至全力制动。或许这不能彻底地避免碰撞的发生,但明显的减速,会使车上乘客受到严重伤害的机率大大降低。

以上功能结合雷达可以实现穿透大多数难以目视物体的能力,将带来的直接效果是车辆几乎可以无障碍的实现高效率准确制动。也就是说即使UFO降落在能见度为零的高速公路上时,特斯拉也能及时地采取制动措施。

这项技术更进一步,未来特斯拉将可以搜集到,由前车底部传回的雷达信号并及时刹车,即使前车无法被图像及雷达系统所探测到,特斯拉也可以使用雷达脉冲信号和光子飞行时间来辨别信号。或许前车会撞上浓雾中的UFO,但特斯拉不会。

AutoDang汽车档
剑扬 编辑
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