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| 本文作者： 朱玉龍 | 2016-10-20 18:07 | 專題：全自動駕駛，特斯拉的妙招還是險招？ |
雷鋒網按：本文作者朱玉龍，汽車行業工程師，雷鋒網已獲作者授權。
Tesla新發布了Autopilot2.0的系統，主要做了以下的更改，從1個攝像頭增加至8個攝像頭。官網的信息如下
我們非常激動地宣布，從今天開始，所有在工廠生產的特斯拉車型 ——包括Model 3， 將配備具有全自動駕駛功能的硬件，相比人工駕駛，新硬件將從根本上提高車輛行駛的安全性。該系統將包含8個攝像頭，覆蓋360度可視范圍，對周圍環境的監控距離最遠可達 250 米。除此之外，車輛配備的12 個超聲波傳感器完善了視覺系統，探測和傳感硬、軟物體的距離接近上一代系統的兩倍。增強版前置雷達通過冗余波長提供周圍更豐富的數據，雷達波可以穿越大雨、霧、灰塵，甚至前方車輛。
為了更好地使用這些數據，車輛搭載了比上一代運算能力快40倍的處理器，運行特斯拉基于深度神經網絡研發的視覺系統、聲納與雷達系統軟件。綜上所述，該系統提供了一幅駕駛員用眼睛無法觸及的世界影像，通過波段同步檢測車輛周邊每一個方向，這一切遠遠超越了人類的感官。
圖1 Tesla Autopilot2.0感知系統變化
細節布置根據官網示意圖如下：
圖2 感知系統功能定義
前視攝像頭（在擋風玻璃后面的三個攝像頭），前視攝像頭三個本身功能上進行了分工，與長距毫米波雷達（77Ghz）融合來做處理。
廣視角前視攝像頭（低速城市路況）：120度魚眼鏡頭，用于特定功能的處理，獲取交通燈，障礙物切入行前方行駛路徑和近距離物體。
主攝像頭：多用途
窄視角前向攝像頭（高速路況）：檢測前方車道情況
側方檢測和側后方檢測攝像頭：這兩邊兩組（4個）主要的功能是檢測側后方盲點區域內的車輛，主要防治在高速行駛過程中，車輛插入變道的信息，還有一些交叉路口
后方攝像頭：主要考慮在復雜操作和城市道路環境中的情況。
我個人來談談特斯拉的一些做法和有爭議的地方。
1、預裝硬件系統是否可以宣稱有自動駕駛能力？
預裝硬件系統，在商業和公關上有著很強的影響力，因為買到新車的用戶認為只要未來Tesla經過開發、通過OTA軟件升級，就可以把現在買到的車輛轉換成高階自動駕駛的車輛。我們可以這么看這個問題：
這個內部的8個攝像頭的圖像處理的算法，可能是Tesla公司自己進行開發的
整個處理器的速度快了40倍，但是與原來沒有可比性，圖像定義的功能分成好多組
在感知部分重點敘述了冗余機制，但內部系統安全機制沒有說明
圖3 Autopilot 自動駕駛系統概覽
這句話有著太強的誘導性：
All Tesla vehicles produced in our factory, including Model 3, have the hardware needed for full self-driving capability at a safety level substantially greater than that of a human driver.
在參考文獻2里面，汽車產業已經開始意識到這些詞語的濫用會導致車主對車輛的能力的錯誤認知，因此在最新發布的J3016文件里面需要通過動態駕駛任務、動態駕駛任務支援和設計運行范圍來約束這個定義：
Vernacular terms such as those above are sometimes used—inconsistently and confusingly—to characterize driving automation systems and/or vehicles equipped with them. Because automation is the use of electronic or mechanical devices to replace human labor, based on the Oxford English Dictionary, automation (modified by “driving” to provide context) is the appropriate term for systems that perform part or all of the DDT. The use of other terms can lead to confusion,misunderstanding, and diminished credibility.
Self-driving：The meaning of this term can vary based on unstated assumptions about the meaning of driving and driver. It is variously used to refer to situations in which no driver is present, to situations in which no user is performing the DDT, and to situations in which a driving automation system is performing any part of the DDT.
如果沒有細節的說明，用這個詞不妥當，特別是說有這個能力的硬件，更加讓人誤解。
2、分級的要素能力（動態駕駛任務、動態駕駛任務支援和設計運行范圍）
動態駕駛任務（DDT）：是指在道路上駕駛車輛需要做的操作和決策類的行為，包括通過方向盤來對車輛進行橫向運動操作 、通過加速和減速來對車輛縱向運動方向操作、通過對物體和事件檢測、認知歸類和后續響應，達到對車輛周圍環境的監測和執行對應操作、車輛運動的計劃還有對外的傳遞信息。
動態駕駛任務支援（DDT Fallback）：自動駕駛在設計時候，需要考慮系統性的失效（導致系統不工作的故障）發生或者出現超過系統原有的運行設計范圍之外的情況，設計者就需要考慮當這兩者發生的時候，需要定義怎么樣給出最小化風險的路徑。
自動駕駛等級L1，以自動巡航為例，本身要求車主負責大部分的動態駕駛任務，當系統功能出現問題，車主只要操作剎車、油門覆蓋這個功能，就能接管車輛的駕駛。 往上走兩步到了自動駕駛等級L3，自動駕駛系統在發生故障或者超過使用范圍，需要沒辦法直接退出這個系統功能（這里覆蓋了整個DDT，需要考慮關閉功能帶來的風險），需要給車主足夠的時間來看，準備好方向盤和剎車，系統不需要達到最小化風險。如果系統自身就有冗余的系統可以提供足夠的容錯性，必須降功能運行把車停在一個安全的位置（開雙跳燈、上路牙子邊上或者緊急車道），這個最小化風險是對車主和外界行駛人員來說的。
設計運行范圍（ODD）就是一組參數，把我們知道的天氣環境、道路情況（直路、彎路的半徑）、車速、車流量等信息作出測定，以確保系統的能力在安全的環境之內。
如下圖4所示，這三個內容是定義所有自動駕駛系統的尺子，只給結果而不清楚告知尺子的細節，就容易讓人產生誤解，濫用系統造成不幸。
圖4 以ODD和DDTfallback為主要分解線的示意圖
小結：Tesla的Autopilot信息剛發布，隨著后續實際發展，我們可以來跟蹤這個事情。雖然有一些爭議，但是Tesla在往前走。
參考閱讀：
1） Full Self-Driving Hardware on All Cars
2） SAE J3016 Taxonomy and Definitions for Terms Related to Driving Automation Systems for On-Road Motor Vehicles
注：作者為汽車行業從業的工程師，08年入行，主要做汽車電子，領域從新能源汽車慢慢過渡到將來的ADAS領域。汽車電子是未來汽車的核心和變量，需得汽車電子人求索本土之出路，與本土的汽車品牌和產業一起找到出路。本文首發36Kr，轉載請聯系授權。
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