特斯拉們離自動駕駛只差一個環(huán)境識別

上個周末育碧開啟了《看門狗：軍團(tuán)》的免費(fèi)試玩，作為一個從來只白嫖育碧游戲的“忠實(shí)”玩家，筆者也是體驗(yàn)了一波，雖然開車手感依然捉急，但是好在育碧加了一個非常人性化的功能：自動駕駛。也不至于因?yàn)檐嚰继钔眾渥印?/p>本文引用地址：http://www.ex-cimer.com/article/202103/424012.htm

       說到自動駕駛，作為一個全新的駕駛技術(shù)，它在技術(shù)上可以實(shí)現(xiàn)解放雙手的目的，不用自己操作就能去任何地方，聽起來相當(dāng)美好。但這只是我們的終極追求，但明顯以當(dāng)前的科技水平，暫時還達(dá)不到這個目標(biāo)，所以國際自動機(jī)工程師學(xué)會（SAE）也是將自動駕駛分為了L0到L5一共六個等級，也讓廠商和用戶都有個盼頭：

       L0：和自動駕駛沒半點(diǎn)關(guān)系，純靠人力

       L1：駕駛支持，對駕駛有一些輔助功能

       L2：部分自動化，算法和軟件可以短暫駕駛車輛

       L3：有條件自動駕駛，車輛可以獨(dú)立駕駛，但需要安全員或駕駛員

       L4：高度自動化，車輛可以獨(dú)立駕駛，不一定需要安全員

       L5：我就是真正的自動駕駛，司機(jī)都不需要

       來自西方的互聯(lián)網(wǎng)“帶師”舞王馬斯克在剛剛成立特斯拉就一直用自動駕駛忽悠人，實(shí)際上拿這份標(biāo)準(zhǔn)對照一下，會發(fā)現(xiàn)特斯拉最多也就做到L2，比如在高速上讓駕駛員解放雙手，休息休息。根據(jù)國外網(wǎng)友的實(shí)際測試，搭載了FSD測試版8.2的特斯拉在美國加州奧克蘭行駛的過程只能用“迷惑”形容，根本無法實(shí)現(xiàn)媲美人類駕駛的效果。

       事實(shí)上，特斯拉的全自動駕駛和Autopilot系統(tǒng)實(shí)際上并不是完全自主的。它們需要持續(xù)的人員監(jiān)督和瞬間干預(yù)。所以本質(zhì)上還是個輔助駕駛系統(tǒng)，講道理這都涉及虛假宣傳了，可是介于315也沒特斯拉啥事，所以看官們自己心里有數(shù)就好。

       現(xiàn)在大多數(shù)做自動駕駛的廠商都會宣稱自己已經(jīng)做到了L3或者L4，但是考慮到復(fù)雜的實(shí)際路況，大多數(shù)也就在高速上跑跑，所以實(shí)際上也就是L2的水平，但是這年頭家用車都有先進(jìn)的車控系統(tǒng)，有電子助力器，有定速巡航等功能，妥妥的L1。基本上自動駕駛也就往前走了一小步而已。

       那這時就有人要問了，說了這么多，要實(shí)現(xiàn)自動駕駛，到底要做到啥程度？靠啥黑科技？

       首先要明確的是，雖然這年頭深度學(xué)習(xí)模型框架火熱，但實(shí)際上對于自動駕駛來說，這些只是佐料，真正的主菜其實(shí)是：識別環(huán)境的能力。只有識別了周圍的環(huán)境，并針對環(huán)境進(jìn)行實(shí)時的路徑修改和判斷，調(diào)整車輛的運(yùn)轉(zhuǎn)，才能實(shí)現(xiàn)自動駕駛。

       目前的自動駕駛方案分為兩種，一種是特斯拉的攝像頭+圖像識別，另一種則是激光雷達(dá)。先說特斯拉，這個被稱作V1R方案的解決方法是在車身塞三個攝像頭加一個毫米波雷達(dá)，往前最大可以感知到160米，左右兩側(cè)最大可以感知到60米，往后最大可以感知到100米。但這套方案尷尬的地方在于，由于采用了圖像識別為主的方案，但它在實(shí)際的駕駛場景中識別準(zhǔn)確率低的離譜，有時候甚至把路中間的白色卡車識別成云，人工智能秒變?nèi)斯ぶ钦稀?/p>

       當(dāng)然并不是說圖像識別訓(xùn)練方法有問題，事實(shí)上在訓(xùn)練過程中可以達(dá)到99%的準(zhǔn)確率，但圖庫和實(shí)際路況總是有差距，于是理論上的老司機(jī)就變成了馬路殺手。

       而另一種方案，是馬斯克最看不上的激光雷達(dá)。

       排除掉立場原因，這個技術(shù)真的有馬斯克口中那么不堪嗎？不見得。

       激光雷達(dá)的技術(shù)原理是通過發(fā)射激光，再計算反射回來的時間，從而測算出車體和障礙物的距離，構(gòu)造立體空間的3D模型。是不是有點(diǎn)耳熟？沒錯，和蝙蝠的超聲波定位類似，無論路況如何，光線明暗，都能構(gòu)建出3D模型，而且激光雷達(dá)的感知方式更加主動，不像是攝像頭那樣被動等著接收畫面，而是主動去發(fā)射波，去收到畫面。如果你手中有新款的iPhone 12 Pro或者iPhone12 Pro Max，也可以使用LiDAR激光雷達(dá)掃描儀，利用“測距儀”App快速測量物體的長度和高度，本質(zhì)上是一套技術(shù)。

       這套技術(shù)雖然好，但自己也有一點(diǎn)問題，由于汽車實(shí)時的速度很快，但數(shù)據(jù)分析的要求不能降低，在車上加裝一個芯片是可行的，裝一個電腦機(jī)箱問題也不大，但總不能把服務(wù)器塞進(jìn)去吧？所以這樣海量的數(shù)據(jù)計算只能放在云端，讓云端的服務(wù)器集群來計算，然而這就又引申出了另一個問題：數(shù)據(jù)計算都在云端，大家下載云端的數(shù)據(jù)就會有延遲，萬一延遲高，1s后才收到1s前的數(shù)據(jù)，車都不知道開哪兒去了，所以這也就是5G發(fā)展建設(shè)起來后自動駕駛才有望普及的重要原因。

       出于安全性考慮，現(xiàn)在大部分的車都愿意采用激光雷達(dá)技術(shù)，有時候筆者也在合理懷疑馬斯克馬老師搞Starlink是為了自動駕駛服務(wù)的，空地網(wǎng)絡(luò)弄好了，攝像頭方案換成云端+激光雷達(dá)方案，豈不是美滋滋？

       除了以上說的這些，目前的車企們還有另一個問題，那就是在控制層面，在自動駕駛當(dāng)中，駕駛系統(tǒng)直接給ECU發(fā)送指令，來控制汽車。但問題是汽車的ECU一般都有20個以上，我們讓車輛執(zhí)行指令的時候也不只是調(diào)用一個ECU，可能是多個ECU的組合。比如轉(zhuǎn)彎時控制方向盤轉(zhuǎn)向，還要控制速度，剎車，檔位等等，計算起來還是相當(dāng)麻煩的。

       說到這里，相信屏幕前的你也明白了自動駕駛的難度所在，事實(shí)上對消費(fèi)者和技術(shù)大佬來說，自動駕駛?cè)诤狭颂嗉扔械募夹g(shù)，這就導(dǎo)致了在實(shí)際應(yīng)用起來，要考慮的問題和麻煩都很多，如果沒有5G這樣的新通信技術(shù)牽線搭橋的話，是很難找到一個相對妥協(xié)的解決辦法的。

       希望自動駕駛技術(shù)在未來某一天能真的實(shí)現(xiàn)吧。