特斯拉不贊成傳感器融合，自動(dòng)駕駛汽車怎么辦？

時(shí)間：2023-01-09 19:45:02

關(guān)鍵字：特斯拉傳感器自動(dòng)駕駛

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[導(dǎo)讀]在耶路撒冷實(shí)測的L4汽車正在利用AI先進(jìn)技術(shù)，在多個(gè)獨(dú)立的計(jì)算機(jī)視覺引擎上運(yùn)行不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)產(chǎn)生‘內(nèi)部冗余’。特斯拉的首席執(zhí)行官埃隆·馬斯克（Elon Musk）在其第一次“Autonomy Day”活動(dòng)中抨擊激光雷達(dá)（LiDAR）是“一個(gè)傻瓜的差事”，并說“依賴LiDAR的任何人都注定要失敗，”因?yàn)樗恰安槐匾陌嘿F的傳感器。”而傳感器融合（Fusion）卻是當(dāng)下的熱門話題之一。

在耶路撒冷實(shí)測的L4汽車正在利用AI先進(jìn)技術(shù)，在多個(gè)獨(dú)立的計(jì)算機(jī)視覺引擎上運(yùn)行不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)產(chǎn)生‘內(nèi)部冗余’。特斯拉的首席執(zhí)行官埃隆·馬斯克（Elon Musk）在其第一次“Autonomy Day”活動(dòng)中抨擊激光雷達(dá)（LiDAR）是“一個(gè)傻瓜的差事”，并說“依賴LiDAR的任何人都注定要失敗，”因?yàn)樗恰安槐匾陌嘿F的傳感器?！倍鴤鞲衅魅诤希‵usion）卻是當(dāng)下的熱門話題之一。

傳感器的發(fā)展速度和水平?jīng)Q定了未來自動(dòng)駕駛（AD）的進(jìn)展快慢，這話并不過分。沒有傳感器，自動(dòng)駕駛汽車就不可能實(shí)現(xiàn)。傳感器可以使汽車看到和感知道路上的一切，并收集安全駕駛所需的信息，通過中央處理器為汽車控制裝置發(fā)送適當(dāng)?shù)闹噶睿甾D(zhuǎn)向、加速和制動(dòng)；聯(lián)網(wǎng)傳感器收集的實(shí)際路徑、交通堵塞和道路障礙物信息，可以在聯(lián)網(wǎng)汽車之間共享；地圖信息的處理和分析可以構(gòu)建從A點(diǎn)到B點(diǎn)的路線。

唯有傳感器融合

說到高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）和自動(dòng)駕駛汽車（AV），一切都與傳感器有關(guān)，都需要攝像頭、雷達(dá)和LiDAR、超聲波等傳感器來查看周圍環(huán)境。視聽設(shè)備還需要計(jì)算能力和人工智能（AI）來分析多維（有時(shí)是多源）數(shù)據(jù)流，以便為車輛提供實(shí)時(shí)的整體和統(tǒng)一視圖。

毋庸諱言，對(duì)于每個(gè)終端市場來說，都有其特定于應(yīng)用的需求，而一種感測方式無法滿足所有需求（盡管特斯拉可能不會(huì)同意）。對(duì)于ADAS和AV，永遠(yuǎn)不會(huì)有一種單一的最有效方法來實(shí)現(xiàn)感測技術(shù)。

在搭配（mix）和匹配不同的傳感器后，AV開發(fā)人員正在尋找協(xié)調(diào)多個(gè)傳感器生成數(shù)據(jù)的方法。他們相信，融合的感知數(shù)據(jù)才能更接近人類的感知。

那么，將AV傳感器融合到什么程度呢？現(xiàn)在，一個(gè)神奇的數(shù)字可能是6，因?yàn)槊考移嘜EM都會(huì)以6個(gè)傳感器來決定如何以自己的方式實(shí)現(xiàn)，他們都會(huì)創(chuàng)建自己的獨(dú)特方法將傳感器集成到未來車輛中。目的只有一個(gè)——以正確的傳感器組合確保設(shè)計(jì)不會(huì)損害車輛的主動(dòng)安全性。

融合多少種傳感器？

時(shí)至今日，一些汽車OEM根本不使用LiDAR，而是押注傳感器和基于AI計(jì)算的結(jié)合，以實(shí)現(xiàn)高自動(dòng)化水平。最引人注目的是特斯拉，其方法是在車輛周圍放置使用偽LiDAR方法的攝像頭，以生成汽車周圍環(huán)境的準(zhǔn)確3D圖像；用AI計(jì)算分析車道標(biāo)記并預(yù)測其他車輛的行為。它不僅分析圖像，還分析圖像中的各個(gè)像素，以預(yù)測每個(gè)像素的深度。豐田汽車也正在研究類似的方法。

馬斯克是一位有影響力的思想家，他的做法可能會(huì)對(duì)整個(gè)行業(yè)產(chǎn)生影響。特斯拉Model S是第一款具有AD功能的汽車，自其發(fā)布以來，由于駕駛員對(duì)ADAS系統(tǒng)依賴過大，發(fā)生了許多事故。

其實(shí)，馬斯克并不是反對(duì)在所有應(yīng)用中使用LiDAR，其另一家公司的SpaceX就依靠DragonEye LiDAR來生產(chǎn)Dragon和Crew Dragon航天器。之所以沒有在汽車中使用，主要應(yīng)該是成本問題。

馬斯克：只有這玩意兒才值得用昂貴的傳感器

事實(shí)上，現(xiàn)在AV開發(fā)商的共識(shí)是：如果視覺系統(tǒng)很難猜測正在看的東西，或者更糟的是對(duì)下一步工作感到困惑，最好的辦法就是增加更多傳感器，如雷達(dá)和LiDAR。將所有內(nèi)容融合在一起，可以使AV有更大的信心，且感知系統(tǒng)更接近現(xiàn)實(shí)。

Mobileye的傳感器融合方法有點(diǎn)像特斯拉。其L4自動(dòng)駕駛汽車沒有使用雷達(dá)或LiDAR，僅使用12個(gè)攝像頭——“VIDAR”，可實(shí)現(xiàn)類似LiDAR的輸出。Mobileye總裁兼首席執(zhí)行官Amnon Shashua說：“在耶路撒冷實(shí)測的L4汽車正在利用AI先進(jìn)技術(shù)，在多個(gè)獨(dú)立的計(jì)算機(jī)視覺引擎上運(yùn)行不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)產(chǎn)生‘內(nèi)部冗余’。”

Amnon Shashua

不過，Mobileye負(fù)責(zé)自動(dòng)駕駛汽車標(biāo)準(zhǔn)的副總裁Jack Weast承認(rèn)：“鑒于沒有完美的傳感器可以在汽車的整個(gè)使用壽命中始終保持100%的精確感測，因此，我們必須通過提供足夠能力的感測來解決這個(gè)問題?！?

Jack Weast

他認(rèn)為，必須換個(gè)思路。他解釋說：“我們有一輛只有雷達(dá)和LiDAR的獨(dú)立車輛在耶路撒冷運(yùn)行。目的是將僅有LiDAR/雷達(dá)的汽車提高到與僅有攝像頭系統(tǒng)相同的感知水平。將它們結(jié)合在一起，就可以擁有并行運(yùn)行的冗余且多樣化的感測實(shí)現(xiàn)方法。因此，我們可以生成兩個(gè)世界模型并將它們組合在一起，而不是僅依賴于一個(gè)世界模型來提高準(zhǔn)確性。”他把這稱為更保險(xiǎn)的“褲子的兩條背帶”。

破解傳感器融合的技術(shù)挑戰(zhàn)

傳感器融合為完全自動(dòng)駕駛指明了道路，AV加速的瘋狂競爭壓力也在傳感器融合算法開發(fā)中取得了重大進(jìn)展，但仍然存在許多技術(shù)挑戰(zhàn)。

Yole Développement的技術(shù)和市場分析師Pierrick Boulay說：“汽車的E/E（電氣/電子）架構(gòu)正在從分布式架構(gòu)演變?yōu)橐杂驗(yàn)橹行牡募軜?gòu)?！?

他指出，奧迪在2016年走出了第一步，采用了zFAS域控制器。所有傳感器數(shù)據(jù)，包括來自3D攝像頭、遠(yuǎn)程雷達(dá)、LiDAR和超聲傳感器的信號(hào)，都不斷地輸入到模塊中并由模塊（域）進(jìn)行處理。

“使用這種類型的域控制器，可以更輕松地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合，”Pierrick Boulay說。事實(shí)上，特斯拉對(duì)其Autopilot硬件采取了類似的方法，用硬件“收集來自所有嵌入式傳感器的數(shù)據(jù)，還可以控制音頻和RF及導(dǎo)航系統(tǒng)。”目前真正的域控制器應(yīng)該只有特斯拉的AP3.0（FSD版）和奧迪A8的zFAS，其余很多域控制器只是虛擬機(jī)而已。

奧迪A8的zFAS

英飛凌科技奧地利公司概念工程師Norbert Druml表示，AI將越來越多地實(shí)施，且所有開發(fā)用于分析此類異構(gòu)數(shù)據(jù)量算法的公司都將找到許多機(jī)會(huì)。對(duì)于制造處理數(shù)據(jù)的芯片公司來說也是如此。隨著駕駛級(jí)別的提高，對(duì)計(jì)算能力的需求也不斷增加。例如，自動(dòng)駕駛汽車已經(jīng)超過了每秒250 tera運(yùn)算量，而特斯拉的完全自動(dòng)駕駛能力接近70 TOPS。

那么，計(jì)算能力可以無限增加嗎？在什么級(jí)別就可以認(rèn)為足夠用于完全自動(dòng)駕駛？Pierrick Boulay說：“有些公司擁有中等計(jì)算能力的優(yōu)化系統(tǒng)就可以實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)駕駛，而其他公司則可能需要兩倍的資源。只有時(shí)間才能證明極限在哪里。”

一些挑戰(zhàn)與傳感器和計(jì)算的功耗有關(guān)，尤其是在電動(dòng)汽車中。因?yàn)樘幚泶罅繑?shù)據(jù)可能會(huì)影響電動(dòng)汽車的行駛里程。高能效是用戶的主要關(guān)注點(diǎn)。

與傳感器融合有關(guān)的另一個(gè)挑戰(zhàn)是在不同維度空間（即2D和3D）中融合數(shù)據(jù)的能力。這是OEM和Tier1必須回答的關(guān)鍵問題。LiDAR能夠以3D模式設(shè)置場景，并可使用攝像頭和雷達(dá)對(duì)場景進(jìn)行微調(diào)，以使圖像具有色彩，使物體具有速度感。而要實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)是相當(dāng)復(fù)雜的，這也是領(lǐng)導(dǎo)者和落后者之間的差異所在。

讓我們看看Norbert Druml在2020年布魯塞爾國際傳感技術(shù)展上分享的一項(xiàng)價(jià)值5100萬歐元的歐洲研究項(xiàng)目Prystine——汽車智能化可編程系統(tǒng)。他展示了迄今為止在L3自動(dòng)駕駛的故障操作感測、控制和AI控制的車輛方面取得的一些重要成果。

Prystine：傳感器融合勢在必行

據(jù)介紹，支持Prystine的包括來自14個(gè)歐洲和非歐洲國家的60個(gè)合作伙伴，寶馬、福特和瑪莎拉蒂等汽車OEM、英飛凌科技和NXP等半導(dǎo)體公司都在其中，還有一些技術(shù)合作伙伴和研究機(jī)構(gòu)。Prystine將加強(qiáng)和擴(kuò)展歐洲行業(yè)、研究和大學(xué)在智能移動(dòng)領(lǐng)域，特別是電子元件和網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)領(lǐng)域的傳統(tǒng)核心競爭力。

Prystine項(xiàng)目就是要解決自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵問題——實(shí)施融合，并解釋來自各種傳感器的數(shù)據(jù)，以便系統(tǒng)可以像人類駕駛員一樣看到并理解車輛的周圍環(huán)境。

Norbert Druml認(rèn)為，在自動(dòng)化鏈中，故障操作行為是必不可少的，以便獨(dú)立處理安全關(guān)鍵的情況。目前最先進(jìn)的方法仍無法達(dá)到這一點(diǎn)，原因之一是缺乏可靠的環(huán)境感知和傳感器融合。

從技術(shù)上講，該項(xiàng)目的目標(biāo)是開發(fā)和驗(yàn)證新的失效硬件/軟件平臺(tái)、高性能和可靠的感知（不同級(jí)別的傳感器融合）和從芯片到系統(tǒng)級(jí)都采用的基于AI的決策算法。

Prystine將提供組件級(jí)故障操作傳感器融合框架、可靠的嵌入式E/E架構(gòu)，以及安全兼容的AI方法集成，用于汽車應(yīng)用中的目標(biāo)識(shí)別、場景理解和決策。由此產(chǎn)生的用于自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的參考融合架構(gòu)和可靠組件將在22個(gè)行業(yè)演示中進(jìn)行驗(yàn)證，其中包括一輛配備了新融合組件的先進(jìn)感知和高度連網(wǎng)乘用車，以預(yù)測交通狀況。

預(yù)知故障操作行為是安全的關(guān)鍵

車輛正逐漸獲得更多的自動(dòng)駕駛功能，駕駛員將不再專注于駕駛，而將更多精力放在監(jiān)視已被授予駕駛行為的智能系統(tǒng)。在L3，如果系統(tǒng)出現(xiàn)故障或自動(dòng)駕駛功能達(dá)到其操作極限，駕駛員可接管駕駛?cè)蝿?wù)。但是，在L4和L5，不能依靠駕駛員及時(shí)和適當(dāng)?shù)母深A(yù)。自動(dòng)化必須能夠自行處理安全關(guān)鍵的情況。因此，故障操作行為在感知、預(yù)測和執(zhí)行自動(dòng)化鏈的各個(gè)階段至關(guān)重要。

據(jù)介紹，Prystine正在實(shí)現(xiàn)基于強(qiáng)大雷達(dá)、LiDAR融合和控制功能的故障運(yùn)行環(huán)繞感知，以實(shí)現(xiàn)城市和農(nóng)村環(huán)境的安全自動(dòng)駕駛，以確保在傳感器出現(xiàn)故障時(shí)的安全自動(dòng)駕駛。

當(dāng)從故障安全系統(tǒng)轉(zhuǎn)變?yōu)楣收喜僮餍袨橄到y(tǒng)后，就可以真正提高集成到未來汽車中的所有組件的安全性，包括安全控制器、傳感器、雷達(dá)、LiDAR、攝像頭及具有處理能力的計(jì)算平臺(tái)組件。

當(dāng)檢測到故障時(shí)，Prystine合作伙伴所設(shè)想的故障操作行為系統(tǒng)不會(huì)關(guān)閉全部功能。相反，它將激活能夠支持某些功能并以降低的速度駕駛汽車到下一個(gè)救援地點(diǎn)?！?

用融合檢測什么？

為了實(shí)現(xiàn)融合，Prystine的研究重點(diǎn)是開發(fā)四個(gè)AI算法集群。

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檢測弱勢道路使用者

在歐盟，行人死亡人數(shù)占22%，騎自行車人占8%。該集群通過融合來自雷達(dá)、LiDAR和攝像頭傳感器的數(shù)據(jù)，滿足對(duì)弱勢道路使用者（行人、騎自行車人、兒童及殘疾人和老年人口）的感知。開發(fā)的SuperSight解決方案使用360°視頻處理，并在車輛上安裝了周圍攝像頭，旨在消除盲點(diǎn)，使脆弱的道路使用者在進(jìn)入駕駛員自然視野前就被看到。合作伙伴稱，SuperSight還提供自動(dòng)安全警告，以減少交通事故并提高駕駛員的主動(dòng)性。

檢測弱勢道路使用者的SuperSight

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檢測弱勢道路使用者

從L2、L3過渡到L4，車輛需要應(yīng)對(duì)更復(fù)雜的交通條件和道路網(wǎng)絡(luò)，尤其是城市環(huán)境。Prystine的合作伙伴正在研究一種交通管理解決方案，它融合了來自交通控制器、浮動(dòng)汽車數(shù)據(jù)和自動(dòng)車牌識(shí)別攝像頭的交通數(shù)據(jù)，可以為汽車和道路使用者提供交通預(yù)測。它可提供超越實(shí)際汽車視野的遠(yuǎn)景，幫助汽車優(yōu)化其軌跡和路徑規(guī)劃。例如，汽車可以調(diào)整其軌跡和速度，以使綠燈亮起來，并優(yōu)化時(shí)間和能耗。

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懸架控制

Prystine評(píng)估了各種傳感器技術(shù)，包括激光三角測量、雷達(dá)和超聲成像，以掃描路面狀況，使車輛可以通過更改阻尼系數(shù)或懸架系統(tǒng)的垂直位置對(duì)預(yù)期狀況做出反應(yīng)。算法會(huì)分析前方道路的幾何形狀，并以這種方式適應(yīng)汽車懸架，讓用戶不會(huì)感到坑洼或顛簸，大大提高了駕駛舒適性。

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車輛控制和軌跡規(guī)劃

這組算法適用于碰撞檢測、避免碰撞、改變車道、緊急停車和超車，以及重型卡車和全尺寸拖車的后向操縱及起/停安全等用例。該集群部署在三個(gè)復(fù)雜級(jí)別的演示器中。在稱為共享控制方案的第一級(jí)中，駕駛員由基于AI的輔助駕駛提供支持，不斷分析汽車軌跡。如檢測到緊急情況，它將為駕駛員提供支持，并能夠以安全方式處理緊急情況。

下一個(gè)級(jí)別稱為分層控制，可以在不同自動(dòng)化層次之間平滑切換。例如，車輛可以從受監(jiān)管的城市控制系統(tǒng)切換為城市駕駛，通過持續(xù)監(jiān)控汽車周圍的情況和場景，或通過分析駕駛員狀態(tài)和操作的復(fù)雜性來實(shí)現(xiàn)。

第三級(jí)是完全由AI控制的車輛。此級(jí)別融合了來自雷達(dá)、LiDAR和攝像頭的傳感器數(shù)據(jù)，并考慮了基于云的信息，特別是交通狀態(tài)和交通預(yù)測信息，以改善基于AI的自動(dòng)駕駛解決方案。

據(jù)介紹，為期三年的Prystine項(xiàng)目將于2021年4月結(jié)束，但該項(xiàng)目的構(gòu)想將繼續(xù)下去。

汽車和駕駛員的關(guān)系不容忽視

為汽車市場提供幾乎各種圖像傳感器的供應(yīng)商安森美半導(dǎo)體高級(jí)副總裁兼智能傳感部門總經(jīng)理Ross Jatou關(guān)注融合，更關(guān)注汽車和駕駛員的關(guān)系。

Ross Jatou

他表示，汽車OEM之間的各種ADAS技術(shù)的功能和質(zhì)量可能存在明顯差異。無論是基于視覺的傳感器系統(tǒng)還是駕駛員監(jiān)視系統(tǒng)（DMS），一些供應(yīng)商是可靠的，而另一些供應(yīng)商根本不值得信賴。他說：“今天，汽車和駕駛員之間的關(guān)系發(fā)生了巨大變化，這就是美國汽車協(xié)會(huì)交通安全基金會(huì)（AAA）對(duì)ADAS功能測試結(jié)果令人失望的原因。人們花重金買來的ADAS系統(tǒng)可能對(duì)行人視而不見，技術(shù)空白很明顯。

Ross Jatou說：“我記得汽車愛好者雜志《汽車與駕駛員》說過，汽車發(fā)燒友都關(guān)心引擎，還有音響系統(tǒng)。今天，通過將所有智能添加到車輛中，無論是信息娛樂系統(tǒng)、數(shù)字儀表還是顯示、ADAS或自動(dòng)駕駛，汽車OEM確實(shí)將發(fā)燒友帶到了這里?！?

如何看待這種轉(zhuǎn)變呢？“現(xiàn)在，駕駛員，甚至乘客與汽車之間的關(guān)系都更好了。過去，司機(jī)是一種工作，汽車是一種電器，就像烤面包機(jī)一樣?，F(xiàn)在，汽車熱銷市場擴(kuò)大了，越來越多的人與無線更新、Android auto或Apple解決方案有聯(lián)系。因此，汽車不再是靜態(tài)購買，用戶在汽車使用壽命所獲得的包括更新和改善?！彼f。

另一方面：過去兩者的關(guān)系毫不妥協(xié)。駕駛員被告知，這就是車的工作原理。如果十年內(nèi)出了故障，人們會(huì)對(duì)這種體驗(yàn)不滿意?，F(xiàn)在，有了與智能汽車的這種新關(guān)系，似乎駕駛員更加尊重汽車的智能，對(duì)某些錯(cuò)誤更加包容和善解人意。例如，如果你只要上網(wǎng)，然后輸入“Tesla重新啟動(dòng)”，你將看到所有重啟命令，人們對(duì)此表示滿意。如果信息娛樂系統(tǒng)有時(shí)鎖定，車企會(huì)告訴用戶如何重新啟動(dòng)。這在過去是聞所未聞的。

在智能手機(jī)時(shí)代，消費(fèi)者已經(jīng)習(xí)慣了手機(jī)有時(shí)死機(jī)的現(xiàn)實(shí)，必須關(guān)閉并重新動(dòng)軟件更新也是如此，不一定總是可靠的。更新可能會(huì)在不方便的時(shí)候進(jìn)行，并且可能會(huì)無意中禁用某些應(yīng)用的功能。但是，要求消費(fèi)者考慮“好吧，我們必須忍受這一點(diǎn)”根本不是一件好事，尤其是在涉及ADAS和AD的安全關(guān)鍵型應(yīng)用時(shí)。我們不能在安全性上妥協(xié)。

Ross Jatou最后說：“無論將硬件還是軟件集成到車輛中，我的試金石都是：你會(huì)把十歲的兒子放在無人駕駛汽車中，然后送他去學(xué)校嗎？這確實(shí)在促使人們問自己：‘我是否查看過所有可能的故障模式？問題都解決了嗎？’”

缺乏直覺的機(jī)器需要駕駛策略的幫助

無人駕駛汽車的擁躉都在宣稱自動(dòng)駕駛汽車如何挽救許多人的生命。但是他們沒有給應(yīng)得的積分以足夠的信譽(yù)。事實(shí)上，人才是優(yōu)秀的駕駛員。一個(gè)駕駛員對(duì)其他道路使用者、道路狀況及惡劣天氣或即將來臨的交通擁堵，甚至潛在危險(xiǎn)情況會(huì)做出很多假設(shè)，并以此相應(yīng)調(diào)整駕駛策略。這種直覺對(duì)道路安全至關(guān)重要。但是，如果是一輛自動(dòng)駕駛汽車，我們?nèi)绾蜗胂笠慌_(tái)機(jī)器如何會(huì)做出假設(shè)，并根據(jù)其直覺做出適當(dāng)響應(yīng)？機(jī)器有“直覺”？至少現(xiàn)在沒有！

如果你觀看未經(jīng)剪輯的自動(dòng)駕駛汽車在繁忙交通中巧妙穿梭的視頻，作為非AV開發(fā)人員，很難理解它是如何解釋其狀況及采取行動(dòng)的。整個(gè)過程會(huì)讓你感到磕磕絆絆，自動(dòng)駕駛汽車的動(dòng)作不會(huì)讓你感到順暢和舒服。

AV專家怎么說呢？他們通常會(huì)忽略或最小化的東西是：“直覺”和“駕駛策略”的交叉點(diǎn)。自動(dòng)駕駛確實(shí)必須要有敏銳的洞察力和更好的機(jī)器學(xué)習(xí)能力，但是，駕駛策略對(duì)于自動(dòng)駕駛汽車的瞬間決策至關(guān)重要。

傳感器完美的視野很重要，但僅憑這一點(diǎn)并不能使自動(dòng)駕駛汽車成為安全的駕駛員。Edge Case Research首席技術(shù)官兼卡內(nèi)基梅隆大學(xué)副教授Phil Koopman以一個(gè)常見的例子說明了汽車傳感器對(duì)使汽車能夠向前看和思考非常重要：一個(gè)孩子在自動(dòng)駕駛汽車即將駛過時(shí)沖到街上撿球，之后他會(huì)往哪邊跑。

Phil Koopman

他說：“感知和計(jì)劃的棘手部分是預(yù)測在不斷變化的情況下接下來會(huì)發(fā)生什么……傳感器不僅需要提供有關(guān)物體運(yùn)動(dòng)和位置的信息，還需要提供有關(guān)運(yùn)動(dòng)可能發(fā)生變化的信息。”

他認(rèn)為，傳統(tǒng)的工程方法對(duì)于實(shí)現(xiàn)安全自主性是必要的，但還不夠，需要通過使用適當(dāng)?shù)臉?biāo)準(zhǔn)、指標(biāo)和最佳實(shí)踐來幫助客戶獲得成功。

必須有假設(shè)與預(yù)測的新標(biāo)準(zhǔn)

在觀看自動(dòng)駕駛視頻時(shí)，會(huì)有“時(shí)隱時(shí)現(xiàn)”的情況，汽車似乎檢測到幾輛停放的汽車，但幾秒鐘后汽車消失了，停放的汽車數(shù)量在不斷變化。Mobileye首席技術(shù)官兼英特爾高級(jí)研究員Shai Shalev-Shwartz解釋說，AV軟件駕駛程序會(huì)跟蹤對(duì)象，即使它們沒有出現(xiàn)在軟件可視化屏幕上也是如此。這是因?yàn)椤榜{駛策略有一個(gè)‘常識(shí)'層，其中包含‘一個(gè)物體或人突然消失得無影無蹤'等邏輯。”

Shai Shalev-Shwartz

這就是英特爾-Mobileye自2017年以來一直在談?wù)摰呢?zé)任敏感安全（RSS）的想法。其框架成為了IEEE標(biāo)準(zhǔn)討論安全自動(dòng)車輛決策的起點(diǎn)。RSS是一個(gè)數(shù)學(xué)模型，定義了安全范圍以及車輛應(yīng)采取的適當(dāng)反應(yīng)，以防止自動(dòng)駕駛汽車因自身故障或其他駕駛員造成的事故而發(fā)生事故。前提是必須通過提供足夠能力的感測來解決這個(gè)問題。

RSS的5條安全規(guī)則：別撞到你前面的車；別魯莽地加塞兒；優(yōu)先通行權(quán)是給予，而不是占用的；在能見度有限的地方要小心；避免一場車禍而不會(huì)造成另一場車禍。

例如，根據(jù)公式，AV可以編程創(chuàng)建和運(yùn)行安全跟車距離。當(dāng)兩輛車之間的距離小于dmin時(shí)，AV制動(dòng)，直到恢復(fù)安全跟車距離。

有助于實(shí)時(shí)預(yù)防和檢測安全性降低的情況

保證像人開車時(shí)自然而然地稍微剎車，與不安全地切入車道的車輛保持安全的縱向距離。

AV必須轉(zhuǎn)向下一車道避免碰撞，前提是不會(huì)造成又一次碰撞。

在其他司機(jī)侵犯路權(quán)時(shí)，像人一樣本能地放棄通行權(quán)。

AV必須做出假設(shè)，在遮擋區(qū)域提示謹(jǐn)慎，以確保所有人的安全。

RSS試圖通過定義構(gòu)成危險(xiǎn)情況的原因以及如何做出響應(yīng)的方式，使機(jī)器可以解釋那些人為的假設(shè)和“隱式”交通規(guī)則。比如用數(shù)學(xué)公式為機(jī)器定義安全距離是多少，謹(jǐn)慎駕駛意味著什么。

RSS提供了“常識(shí)”層，其重要組成部分是“了解你不知道的東西”。這意味著，在任何時(shí)候?qū)τ?D道路視圖中的每個(gè)區(qū)域，都有“未知”機(jī)制，包括（1）已知有人占據(jù)；（2）已知無人；或（3）未知。RSS邏輯配置旨在每種情況下均能正常運(yùn)行?！拔粗睓C(jī)制非常適合2D檢測到的物體，但是將其放置在3D世界中存在很多不確定性。

英特爾-Mobileye為IEEE P2846（安全相關(guān)自動(dòng)車輛行為模型的假設(shè)）貢獻(xiàn)了自己的RSS，標(biāo)準(zhǔn)小組希望在今年年底或明年年初完成其初稿；其他公司也提供了安全模型。由于它是技術(shù)中立的新標(biāo)準(zhǔn)，因此不需要任何人使用特定類型的芯片或傳感器。Shai Shalev-Shwartz指出：“如果沒有共同的‘關(guān)于其他道路使用者的假設(shè)’，則自動(dòng)駕駛汽車很難平衡安全性和實(shí)用性?！?

駕駛策略要不要因地制宜？

在自動(dòng)駕駛視頻中顯示，由于測試車輛左轉(zhuǎn)彎，迫使直行的摩托車停下來，看起來這種自動(dòng)駕駛技術(shù)并不安全。Shai Shalev-Shwartz回應(yīng)：“在以色列及大多數(shù)西方國家，這是完全正常的。等待完美的情況出現(xiàn)是沒有用的?！边@說明了在城市與城市之間或國家與國家之間，人們對(duì)“激進(jìn)駕駛”的容忍度是不同的。那么，是否意味著AV開發(fā)者必須為每個(gè)地區(qū)開發(fā)不同的AV堆棧呢？

最新消息，吉利將從2021年開始在其L2以上電動(dòng)車中部署Mobileye“全?！?60°ADAS解決方案，它使用11個(gè)攝像頭（7個(gè)遠(yuǎn)距和4個(gè)短距），沒有雷達(dá)或LiDAR。SuperVision具有OTA升級(jí)能力，提供了可擴(kuò)展功能，支持hands-free高速公路駕駛、基于導(dǎo)航的highway-to-highway、上/下匝道，以及城市的hands-free駕駛。不過，中國的路況盡人皆知！

事實(shí)上，駕駛行為并未納入AV軟件堆棧。作為IEEE P2846工作組主席的Jack Weast說：“確實(shí)，將這些隱式駕駛規(guī)則體現(xiàn)在安全模型中，而不是在所有其他自動(dòng)駕駛堆棧中，確實(shí)是一個(gè)很棒的想法?！睋Q句話說，車企可以調(diào)整基于RSS的駕駛策略以匹配不同的駕駛方式，而不影響安全性。

總結(jié)一下

“明天的司機(jī)”將是一個(gè)戲劇性的變化，其實(shí)現(xiàn)來自于我們今天的道路經(jīng)驗(yàn)。數(shù)億行代碼的軟件“司機(jī)”將取代幾十萬的人類駕駛員，載著我們?nèi)ド习啵d著家人和朋友見面，安全地運(yùn)送我們每天需要的貨物。為了迎接這項(xiàng)創(chuàng)新，我們需要從基礎(chǔ)安全做起。

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