新2手机网址:特斯拉取消超声波雷达 自动驾驶派系之争再起

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【TechWeb】11月6日消息,近期,特斯拉宣布,从2022年10月初开始,所有为北美、欧洲、中东制造的Model 3和Model Y都不再配备超声波雷达,而是完全依靠Tesla Vision来提供Autopilot、FSD和主动安全功能。此外,2023年起交付的Model X及Model S也不再配备超声波雷达。这意味着,特斯拉将采用只有摄像头的纯视觉自动驾驶方案。

特斯拉的这一举措,让业内本就存在的有关自动驾驶解决方案(包括纯视觉和视觉+传感器融合)谁优谁劣的争论再次升温。那么事实究竟如何?

这里,我们不妨先看看自动驾驶底层逻辑是什么?是感知、决策、执行三个步骤的结合,对周围环境的周密感知是所有决策的基础,也是自动驾驶汽车的安全保障。在了解周围环境中物体的位置、速度和方向、路面的性质、路缘石的位置、信号(交通、道路标志)等之后,自动驾驶系统则要开始做计划和控制:首先是其他移动物体在接下来的短时间会做什么,然后是根据整体计划(比如规划的通向目的地路线)计划自己要做什么,最后就是告诉汽车要做什么。

从这个逻辑再加上业内对于视觉解决方案的描述,我们认为,纯视觉派更接近人类驾驶的逻辑。

那么问题来了,既然纯视觉派更接近人类驾驶的逻辑,为何还会有视觉+传感器融合派呢?

尽管纯视觉解决方案实现成本相对更低,更接近人类驾驶,通过高分辨率、高帧率的成像技术获取的环境信息更加丰富,但摄像头捕捉环境信息容易受到环境光的干扰,且纯视觉方案对于图像的处理更依赖训练,难免出现环境认知的“死角”

相较之下,融合则是通过摄像头、毫米波雷达、激光雷达等设备一起收集车辆的周边信息。激光雷达的加入能够获取更深度的空间信息,对于物体的位置、距离和大小感知更准确,且由于激光雷达是自发光并不受环境光影响。也就是说,融合解决方案克服了纯视觉的缺点。

不过从技术的角度看,融合解决方案也存在着短板。

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马斯克曾经对此做出过解释,即纯视觉,尤其在使用显式光子计算时,比雷达和视觉的组合要好得多,因为后者有太多的不确定性――当雷达和视觉感知不一致,不清楚该相信哪个。而马斯克的解释并非毫无根据。

以此前被用户诟病的“幽灵刹车”为例,特斯拉前AI项目负责人安德烈・卡帕西曾公开描述过“幽灵刹车”的典型案例:当车辆即将驶入桥下的时候,毫米波雷达检测到前方有一个静止的物体(其实是桥),然后它在等待视觉系统告诉它(我的判断是正确的),然后便创建一个静止的目标并刹车。同时,恰巧此时有一辆行驶很缓慢的汽车在旁边,大致发生的情况是视觉系统有几帧报告了前车产生了减速(但不足以造成刹车),系统就会将视觉系统报告的“减速车辆”和雷达报告的“静态物体”相关联,从而造成幽灵刹车。

对此,特斯拉自动驾驶最后的结论:视觉报告产生减速的必然就是毫米波雷达报告的静止物体,于是把天桥和缓慢行驶的汽车识别为同一物体,导致幽灵刹车出现。

从以上刹车现象以及特斯拉所做的结论,我们似乎可以认定,在通过桥下这个场景中,毫米波雷达实际上拖累了视觉系统的判断。

需要说明的是,虽然特斯拉取消了超声波雷达,但其将会启动基于视觉Occupancy Network,能够实现Autopilot高清空间定位、更远距离可见性以及识别和区分对象的能力,但目前仅能在FSD测试版中使用。

另外,特斯拉还构建了一个纯视觉自动驾驶系统的多任务系统架构(HydraNets),具备了多任务学习技术最新实践和巨大潜力。同时,特斯拉庞大的用户群的行驶数据收集,也有助于智能AI训练。

由此可见,特斯拉在纯视觉解决方案的探索和创新从未停止。

此外,马斯克也并非像业内所言就一定会一直坚持纯视觉的解决方案。例如近日就有消息显示,特斯拉正式向美国联邦通信委员会FCC提交了毫米波雷达的相关材料,这意味着特斯拉可能正在设计毫米波雷达。根据特斯拉向当局提供的文件,这种高分辨率雷达将用于成像,配合摄像头用于自动驾驶的探测方案。

其实从市场和用户的角度,无论是特斯拉的纯视觉,还是与之相对的融合解决方案,都曾出现过出险和避险的情况,这说明自动驾驶在取得成效的同时,仍有创新和改进的空间。

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