來源：中國汽車報網

   
   
     5月7日，一輛特斯拉2015ModelS的車主，美國前海豹突擊隊隊員，喬舒亞·布朗過于信任Autopilot(自動駕駛)系統，選擇在駕駛的時候觀看《哈利波特》，全速撞上了一輛左轉的白色大掛拖車，從車底穿過后，又撞上了兩個護欄，最終重傷后身亡。

    近年來，人們熱衷輔助駕駛系統（ADAS）甚至自動駕駛技術，無非就是追求車輛的“零傷亡”。但該事故的發生，引起了業界對自動駕駛技術的廣泛思考甚至是質疑。

   
計算機視覺與毫米波雷達為什么判斷失誤？緊急制動系統（AEB）和自適應巡航控制系統（ACC）中的計算機視覺與毫米波雷達傳感器為什么同時失效?如何避免類似事件的發生？帶著一系列的疑問，本報記者采訪了國內多位雷達及ADAS算法領域的專家。

    ■防干擾參數讓傳感器判斷失誤

   
    事故發生之前，這輛特斯拉2015ModelS正行駛在一條雙向、有中央隔離帶的公路上，此時自動駕駛處于開啟模式，而白色拖掛車要左轉穿越公路。但由于拖掛車的白色車身與藍天相呼應，在強烈日照條件下，自動駕駛功能無法區分這種環境，未能及時啟動剎車系統。這是特斯拉官方對外界分享的調查結果。特斯拉發言人稱，特斯拉的自動駕駛系統是自身（in-house）研發的，并綜合使用了一系列內部以及外部研發的科技組件，并決定在特定環境下的最恰當的動作軌跡。自2016年1月開始，如果在車輛運行方向地平線處有任何擾動，系統會與雷達信號反復核對信息，自動駕駛系統便會啟動AEB功能。白色拖掛車非常高，很顯然，它并沒有產生系統認為的地平線擾動；同時，雷達標記使它看起來像一個高架標志，車身可以無障礙得從底部穿過，從而導致AEB功能沒有啟動。

   
從事雷達技術研究多年的北京行易道科技有限公司總經理趙捷女士認同馬斯克的看法。她對記者說：“這輛車只安裝了一個毫米波雷達，還是窄波，反饋回來的信息有限；加上安裝位置低，波段正好從大卡車的底盤與地面之間的空處發射出去了，顯然計算機認為前方沒有物體。”

   
杭州智波科技有限公司毫米波雷達研發團隊綜合分析后認為，一是強烈的陽光照在白色車體上，讓計算機視覺失去了提取紋理的功能；二是巨大的白色色塊與長焦攝像頭，以及藍色背景讓計算機視覺認為出現在前方是白色的云；過于巨大的反射面積，讓毫米波誤認為是廣告牌或交通指示牌；三是特斯拉沒有完善的傳感器融合算法，讓兩個互相沖突的邏輯同時通過；四是車主過于相信Autopilot系統，導致放棄了對車身控制。

    從特斯拉自動駕駛系統角度分析，AEB、ACC都處于啟動狀態，但由于傳感器判斷失誤導致，自動駕駛系統決定在當時路狀下沒有啟動AEB系統。

    ■自動駕駛應有傳感器冗余

   
“特斯拉事件顯然是自動駕駛系統收集信息過于少了，或者說不全面。”趙捷對記者說，“自動駕駛系統必要的傳感器冗余是需要的。如果該輛車在前面大燈處也裝了兩只毫米波雷達，這種情況肯定能避免。”

   
“未來，多傳感器融合勢必在行。”7月5日，蘇州安智汽車零部件有限公司董事總經理郭健對記者說：“任何單一傳感器一般無法在任何工況下真實浮現周邊的道路工況，在本次事故中，如果有多線激光雷達的輔助，或是V2V技術的信息輸入，或許應該能避免事故的發生。”

   
杭州智波科技有限公司毫米波雷達研發團隊同樣認為，如果增加一個廣角攝像頭，采集到了車頭的信息；如果毫米波雷達測量更精確，或者在前方安裝了多個雷達，做雷達網絡融合；如果特斯拉的傳感器融合技術考慮得更全面；如果安裝了冗余的激光雷達;如果大卡車有法規規定，強制進行涂漆裝飾。只要以上任何一個假設存在，這起事故都可以被避免。

   
自動駕駛系統中的ACC、AEB系統高度依賴毫米波雷達對物體的識別與篩選。據了解，未來毫米波雷達系統將具有更高精度的識別和反應時間，成本也在逐年下降。趙捷建議，自動駕駛車輛至少安裝五個毫米波雷達（一個77G長距離雷達，加上4個短距離雷達），未來有可能安裝9個毫米波雷達（一個77G長距離雷達，加上8個短距離雷達），而不是現在特斯拉這樣使用單個遠程77G雷達。因為，毫米波雷達和視覺雷達都存在一定的短板，也可以加裝SAR成像雷達，應對特殊氣候環境。

   
郭健認為，在這次事故中，單單一個雷達的物體特征提取，一般都會需要幾千個參數進行調整，需要大量的路試數據進行工況的標定及算法完善。他希望通過這次事故，自動駕駛系統研發人員踏實做下去，從單一傳感器的感知、決策、執行開始逐步攻關及完善，進而突破多傳感器的融合等更為復雜的核心技術，讓無人駕駛不再出現類似“意外”。