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特斯拉在自动驾驶上赌纯视觉,会“万无一失”吗?

马斯克曾表示,高精度地图是一个“很糟糕的想法”,和拒绝激光雷达一样坚持不用高精度地图,而是采用众包模式(靠车辆摄像头等采集数据)绘制高精度地图,以提高自身感知能力。高德地图副总裁、汽车业务中心总经理韦东说:“众包模式采集高精度地图在初始阶段是一个玩笑,是对科学的不尊重。”

文︱立厷

图︱网络

特斯拉从来不缺新闻加热搜,甩锅不止、一季度营收翻两番、车主维权、国家安全、他人指使、禁止销售……让人应接不暇。因为不是监管结构,这些我们都管不了,职业本分,只能从专业角度来解读技术戏份。

最近接触到汽车供应链上、中、下游的一些企业高管,以及一些科研机构的专家,他们都对现在的ADAS(辅助)和自动驾驶安全有自己的观点和看法。还是那句话,不是针对特斯拉,只是就事论事。

感知歧义:没有拿到驾照的司机

2020年1月,特斯拉将地图数据服务更换为百度地图。特斯拉CEO埃隆·马斯克(Elon Musk)曾表示,高精度地图是一个“很糟糕的想法”,和拒绝激光雷达一样坚持不用高精度地图,而是采用众包模式(靠车辆摄像头等采集数据)绘制高精度地图,以提高自身感知能力。高德地图副总裁、汽车业务中心总经理韦东说:“众包模式采集高精度地图在初始阶段是一个玩笑,是对科学的不尊重。”

从实际体验来看,特斯拉的车道保持功能拥有很大自主权,在车道甚至弯道中都可以自主转动方向盘来调节车辆位置。如果驾驶者想通过转动方向盘来取消该功能,需要释放很大的转动力度。而如果出现车道线不清晰、交错混乱的情况,有可能会导致系统误识别,使车辆偏离“预想车道”。

上海车展上,小鹏汽车发布了全球首款搭载双激光雷达的P5量产车,另搭载了13个高清摄像头、5个毫米波雷达、12个超声波传感器和1组高精度定位单元。这是不是对现有主流安全辅助驾驶技术的降维打击还不好说,但激光雷达和地图恰恰可以解决城市低速、复杂路面自动驾驶遇到的一些问题。

小鹏汽车一直致力于自动驾驶技术的核心差异化,其上海自动驾驶中心算法专家刘德浩博士解释说“差异化核心首先是‘闭环’”。他认为,到目前为止,能够全栈自研高级别辅助驾驶的只有特斯拉和小鹏。特斯拉做了FSD(完全自动驾驶)功能套件。从2.0到3.0迭代,小鹏从数据采集开始,通过数据交互、模型优化、模型验证、问题反馈等形成了完整闭环,不断对算法进行快速迭代。

谈到视觉感知,他指出,如果前面的一辆越野车搭载了一个自行车,这时候感知的是越野车还是自行车?这就会出现歧义性,实际路况中各种各样的问题都会碰到。又如并线加塞、大货车的情况,都需要在感知方面进行优化。

刘德浩说:“雷达对周围环境的理解能力更好,可以提升驾驶体验和安全性。依赖于纯视觉也能做高速场景、城市场景,但它是一个没有拿到驾照的司机,是一个杀手,虽然它具备一定能力,或者说至少证明了一定的能力,依靠纯视觉干这个事,不是干好就是干坏。”

在融合方面,小鹏通过高精度地图增强来体现高速自主导航驾驶(NGP)的实效性,将视觉感知做到200米,提前知道路况;通过精确增强解决目前城市场景道路起伏非常大导致地图误差较大的问题;通过完整性增强补充高速公路上一些变化的数据。

不用高精度地图自动驾驶很痛苦

上海车展期间,华为智能车云服务产品部总经理廖振钦称,将在2021年内实现全国高快速路和北上广深高精度地图商用;增加天津、重庆、成都、杭州的数据;2022年覆盖面扩大到20个以上城市。可以想见,高精度地图定位可以帮助自动驾驶汽车获得超过普通车载传感器探测距离的感知能力,拓展多种更复杂功能场景应用。

特斯拉没有高精度地图,当突然发现这条路不能直走时,不得不硬性变道,驾乘感觉很是突兀。而对于相当一部分人来说,开车是一件没什么乐趣的体力劳动,特别是路况不熟悉时会有违章焦虑。不使用高精度地图,自动驾驶也将很痛苦。所以将地形和数字地图数据与传感器数据(GPS接收器)相结合的电子地平线(eHorizon)被认为是实现车辆预测性控制的很好手段。

图:电子地平线

上海戴世智能CEO陆海峰认为,自动驾驶技术有四大功能模块:智能定位、环境感知、行为预测、决策与路径规划。目前,支持多传感器融合的智能定位系统有两大痛点:一是车道级高精度定位和引导能力,二是具有前装可能性的成本与质量要求。

三大传感器中实际用于定位的只有摄像头,即横向车辆保持。而各种传感器及其输出与高精度地图丰富的内容相比相当骨感。激光雷达装车率低,有待发展;雷达暂时无法用于定位;摄像头适合横向定位,纵向量测不准;GNSS(全球导航卫星系统)+RTK(实时动态)才是当前纵向定位的顶梁柱。

持相同观点的还有腾讯地图的谷小峰:“RTK还是比较有用的,比较好用的。原来没有意识到,现在认识到了顶梁柱的作用。”

广汽研究院郭继舜博士:“对定位精度的要求,现在测下来,只要是脱手,都必须要用RTK。”

小鹏P7采用高德提供的基于激光点云图像生成的高精度地图,精度达分米级;三重高精度定位硬件(GPS+RTK+IMU)全局定位精度可达厘米级,这是一个高精度定位的三冗余系统。

关于多传感器融合在功能安全方面的作用,他认为,异构冗余才能使自动驾驶定位系统的可靠性得到有效提升。

图:多传感器融合在功能安全方面作用不同

他说:“汽车中很多零部件不能说谁有多好,都是各有所长,三个臭皮匠顶一个诸葛亮,汽车基本还是异构冗余,互相备份去实现非常精采的功能。”

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