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深度解析:Tesla自动驾驶的前世今生 (中)

本文作者:Ryan Woo 2016-09-22 10:13
导语:Tesla的自动辅助驾驶是如何炼成的?与Google,Apple无人驾驶发展战略有什么区别?

雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文作者Ryan Woo,曾担任中科院计算技术研究所交互设计师,现在硅谷担任计算机软件工程师。原文载于知乎,雷锋网已获授权。本文是《Tesla自动驾驶的前世今生》的中篇。

Tesla自动驾驶1.0:是游刃有余还是如履薄冰?

说完了Tesla自动辅助驾驶技术的来源,我们现在来看看Tesla的自动辅助驾驶是怎样一种技术,又是如何炼成的?

首先,我们不妨回顾一下目前业界对车自动驾驶等级的定义。

参照美国的标准,其中NHTSA是美国国家公路交通安全管理局,SAE是美国汽车工程师协会

深度解析:Tesla自动驾驶的前世今生 (中)

(图片来源:www.cheyun.com

目前Tesla的自动辅助驾驶Autopilot达到了第二级,部分实现了第三级功能,在向完整实现第三级乃至第四级迈进。

| Lidar,摄像头和雷达之间的区别

同时目前业界和学术界对自动驾驶的实现方法来说主流是摄像头和Lidar,雷达都是作为辅助信号。

Lidar,摄像头,雷达之间有什么区别呢?对此非专业研究自动驾驶的笔者只能简单介绍一下Lidar,俗称的激光雷达:

深度解析:Tesla自动驾驶的前世今生 (中)

深度解析:Tesla自动驾驶的前世今生 (中)

摄像头,以Mobileye举例就是特殊定制的单色摄像头,位于车顶玻璃上方:

深度解析:Tesla自动驾驶的前世今生 (中)

而雷达,则是分布于车四周以及前方的雷达探测点:

在很多自动驾驶开发平台上,往往是综合运用这三者,然后通过相应的软件算法去处理这些设备收集而来的数据。

深度解析:Tesla自动驾驶的前世今生 (中)

雷达穿透力很强,不受雨雾等环境影响,也不受限于光线,但是生成的3D环境图在Tesla 8.0自动辅助驾驶公布之前并没有多少实际应用范例

Lidar穿透力其次,可以生成3D影像图,但是成本巨大,甚至达到整车的成本,同时体积也是个需要解决的问题,多为学术界和研究时的标配,在量产路上还需要很长的时间,此外Lidar由于是可见光域,所以也受到雨,尘埃,雾的影响,同时反射效果并不强。

摄像头没有穿透力,需要光线,只能获取2D图像,3D环境建模只能靠算法理解,一旦获取的图形有误差,会极大地影响最终分析结果,好处当然是成本非常低,而且技术普遍被工业界研究,例如Mobileye,NVIDIA等图像识别巨擎。

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Tesla的自动驾驶方案

简单分析完三种技术的优劣,我们来看Tesla的自动驾驶方案,下面的截图来自于Tesla 自动驾驶部门负责人Sterling Anderson在2016年5月于MIT的演讲。

Sterling一上台就开门见山的说Tesla为什么要搞自动驾驶:

为了“更快地推进世界向可持续能源前进”,这个愿景被转化成两个目标:

  • 让我们的交通资源更高效

  • 让我们更高效的使用目前的交通资源

深度解析:Tesla自动驾驶的前世今生 (中)

所以第一条便是指Tesla的电动车,电能存储等。

第二条便是对应的自动驾驶系统,正是目前低效的驾驶系统和各种人为失误导致每年单在美国就有3万3千人丧生,55亿个小时被堵车浪费掉,同时还需要2740平方公里用来作停车场。

深度解析:Tesla自动驾驶的前世今生 (中)

Tesla 目前在Model S和Model X上面采用的自动辅助驾驶系统集成了12个超声波传感器,用来识别周围环境:

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一个前置摄像头,用来辨识前方物体:

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一个前置雷达,用来辨识前方物体:

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以及卫星高精度地图:

深度解析:Tesla自动驾驶的前世今生 (中)

接下来的部分便十分有趣,Tesla虽然在所有车上面内置了自动辅助驾驶的硬件,但是真正把完整的自动辅助驾驶交给用户其实是一个不短的过程,而这其中促成这一切的关键是OTA的空中更新——最初的Tesla只是拥有道路辅助警告,依靠每一辆Tesla都拥有免费的无线3G/4G LTE网络,通过OTA来获取最新的软件和功能进一步扩展辅助驾驶的潜力:

2014年10月在所有Tesla车型上面安装自动辅助驾驶硬件(6.0系统)


2014年11月开启道路偏离警告和速度提示(通过摄像头读取路边车速牌)


2014年12月开启自适应定速巡航系统以及前方碰撞预警


2015年3月开启自动紧急刹车和盲点预警


2015年10月开启自动方向盘接管,侧方位碰撞躲避和一字位自动停车,真正意义上实现了自动

辅助驾驶功能(正式启用7.0系统)


2016年1月开启十字位停车,弯道车速适应以及召唤进出车库(7.1系统)

深度解析:Tesla自动驾驶的前世今生 (中)

所以我们口中的 Tesla 自动辅助驾驶其实是一整套套件的合集,Tesla 每次开放一点,最后完整成一体才有了我们现在看到的自动辅助驾驶 Autopilot。这其中每一次更新都经过了内部测试、封测、路测、验证以及更新到实际 Tesla 车队,再通过车队反馈数据进一步加强自动辅助驾驶。

Tesla与Google,Apple无人驾驶发展战略的区别

所以不同于Google、Apple目前闭门造车搞无人驾驶,Tesla 是采用了一种迭代和渐进式的方式来逐步实现真正意义上的无人驾驶,两种方式各有优劣,后面会进一步分析。

接下来的内容更加有趣,这张关于车队学习幻灯片介绍了几个重要数据——

从自动辅助驾驶硬件开始收集道路数据开始到2016年5月,Tesla收集了12亿五千万公里的数据;


从自动辅助驾驶激活到2016年5月,Tesla收集了1亿6千万公里的自动驾驶数据;


车队每天会记录420万公里里程数据(现在这个数据已经扩大到500万公里),只需要大约6小时便可以收集100万公里数据;


Tesla非常聪明的一点是在2014年10月之后的车身上全面安装了自动辅助驾驶硬件,即便是你没有花钱激活自动辅助驾驶功能,你的车一样会在路上搜集数据。

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这是个什么概念?

Google的自动驾驶汽车,从立项到现在4年一共也就积累了不到250万公里的数据。 Tesla只需要15个小时便达到了...... 这指数级的差别注定了对后面Tesla 8.0更新的大换血埋下了伏笔。

深度解析:Tesla自动驾驶的前世今生 (中)

Sterling专门举例说Tesla的自动辅助驾驶性能,从最初不如人工驾驶到目前远超人工驾驶全靠一步一步地通过真实数据去对比和学习。下面是Tesla 自动辅助驾驶一个月中的数据对比:自动辅助驾驶时,Tesla可以更长时间保持在道路中心,对比人工驾驶只有不到1/3的时间能做到完全居中,差别非常显著。

深度解析:Tesla自动驾驶的前世今生 (中)

说完了理论依据,我们再看看实际上路的表现,这里附上外媒对Tesla 自动辅助驾驶和其他车商类似自动辅助驾驶的对比和评测:

1. The War For Autonomous Driving: 2017 Mercedes-Benz E-Class VS. 2017 Tesla Model S

2. Semi-Autonomous Cars Compared! Tesla vs. BMW, Mercedes, and Infiniti

3. Hands off

4. Testing (Semi) Autonomous Cars With Tesla, Cadillac, Hyundai, and Mercedes

上述测试中翔实的测试数据和结论足够我再写一篇长文分析了,由于时间原因,只作部分摘录和翻译。

在上面autofil的测试中,测试者发现奔驰E200的自动辅助驾驶有非常严重的漂移现象。

在过一个大弯的途中:


奔驰在自动辅助驾驶中越过了道路中央的黄线,并且跑到了逆行车道,我们不得不人工把车调回来,因为车完全没意识到自己已经逆向行驶。


Tesla始终保持在黄线内测,无需人工干预。


深度解析:Tesla自动驾驶的前世今生 (中)

小弯道:


奔驰在行驶中滑出了道路白线,并且完全没有修正企图。


Tesla很轻松就保持在道路中心。


深度解析:Tesla自动驾驶的前世今生 (中)

下一个弯道中,奔驰继续滑出了黄线,而Tesla继续保持领先。


深度解析:Tesla自动驾驶的前世今生 (中)

最后我们高速通过弯道:


我们放开让汽车自己控制,不出意外,奔驰继续滑出了黄线,奔向了逆行车道。


Tesla虽然有点擦线,但是它依然保持在道内并且减速后顺利通过了弯道,我们没有人工干预。

深度解析:Tesla自动驾驶的前世今生 (中)

对比全程的结论——

Steering Wheel warning:车辆发出的掌握方向盘预警

Driver input:手工干预次数

深度解析:Tesla自动驾驶的前世今生 (中)

the drive的结论:


Benz Drive Pilot: The only good thing about Drive Pilot is that your Mercedes will protect you from it. Did I trust it? Only at a crawl. Did I understand it? I don’t understand how Mercedes-Benz could release this to the public. I hated literally everything about it. It drove like a drunk ten year old, fighting for the wheel with a drunk fourteen year old. It was, in most conditions, dangerous.

奔驰Drive Pilot:唯一值得一提的是这系统会想方设法保护你不要用它... 我能否信任它?一丢丢而已。我能否理解它?我完全无法理解奔驰怎么能把这样一个系统发布给公众。基本从头到尾都让人厌恶,它开起来就像一个喝醉酒的10岁小屁孩,跟一个10岁的醉酒小青年抢方向盘。在大多数情况中,它开得太危险。


Autopilot: I loved it. A few hours in and one begins to learn a dance between looking out the window, looking at the display and using the stalk to manage speed. Once mastered, the pedals become largely unnecessary. It drives like a very good second year teenage license holder who really wants impress, and is getting better all the time.

It's definitely safer than a human driver alone, assuming you use it as intended. Without a doubt, it is the best ADAS system on the market. It’s incredible Level 2, but also a facsimile of Level 3 without sufficient advance warnings, which is where problems have risen. Ignore the warnings like a child and you will be disappointed, or worse. Heed the warnings like an adult, and it’s the best thing on the market.


Tesla的Autopilot: 我喜欢它,尝试几个小时后就能享受它带来的便捷。看着窗外的风景,调节调节驾驶参数。一旦掌握了要点,油门变得不再那么重要。它开起来就像是一个有着良好驾驶培训的少年非常想让你感到印象深刻,也确实开得越来越好。


如果在正确环境下使用,它确实比单纯人工开车感到安全。在目前ADAS市场上,是无需质疑的最佳系统。它达到了无人驾驶第二级水准,拥有部分第三级的潜力。但是由于预警信息还不完全到位,最好别期望能完全达到第三级。作为一个成年人去合理甄别这些提示信息,你会发现这是市场上最好的系统。

在此就用一张图来总结,请自行脑补:

深度解析:Tesla自动驾驶的前世今生 (中)

今天上午,Elon Musk发布了关于Tesla 8.0升级中的Autopilot ,接下来文章将会探讨8.0时代的Autopilot ,以及,8.0的发布为什么意味着Tesla与Mobileye正式分道扬镳?请关注雷锋网接下来的文章。

雷锋网原创文章,未经授权禁止转载。详情见转载须知

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专栏作者

Ryan Woo,曾担任中科院计算技术研究所交互设计师,现在硅谷担任计算机软件工程师。强烈的细节控,附带考据癖加成的器材抚摸党/主机+PC通吃高玩/硅谷码农/前交互设计师。
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