特斯拉正式推送自动驾驶8.0版本，技术路线从摄像头正式转向雷达

36氪 • 8年前扫码分享

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今天，特斯拉正式向车主推送空中升级8.0版本，最显著的就是Autopilot自动辅助驾驶升级。经过此次升级，特斯拉的Autopilot将正式转变技术路线，此前，特斯拉更加倚仗主摄像头和图像处理系统，而雷达只是前者的辅助传感器，而今后特斯拉自动驾驶辅助功能将更多由雷达承担。该雷达属于Autopilot辅助驾驶配套硬件，搭载在2014年10月份后出厂的特斯拉车型上。

对于这次技术路线的改变，特斯拉分别对雷达的特性、以及相关应对方法进行了解释：

先说优点，雷达的波长光子将能穿过雾、粉尘、雨、雪等，这使得在恶劣天气的自动驾驶变得更为安全。以往，摄像头技术路线是通过光学确认视觉形象，其实可以将摄像头的局限理解为人眼的局限，因此总是需要通过雨刮器等物品保证前方视线的清晰。而雷达则不需要这样，这也是为何Google无人驾驶汽车可以去掉雨刮器。

其次，金属物品、人类、木制品和涂色塑料制品对雷达来说，要么会直接反射、要么会直接透射，而这都是有问题的，因为雷达的功能首先要保证能够识别障碍物。而带有凹凸面的金属物品甚至会由于将反射信号放大，使车辆错误估计该金属物品的体积。比如一个扔在路边的易拉罐，如果凹状瓶底朝向车头，就会被显示成为一个大型的危险障碍物，如果这导致车主猛踩刹车避开易拉罐，这就构成了错误预警。

对于如何解决这部分问题，特斯拉给出了以下解决方案：

首先，为了解决误识别障碍物从而导致频繁刹车制动问题的第一部分，特斯拉的解决办法是创建更为详细的点云数据。空中升级8.0系统对现有雷达功能进行了解锁，这样，每一个雷达可以探测到比之前多六倍的周边物体，并且有能力在每一个物体上获得更多细节信息。点云更丰富，对障碍物的识别就越精准。

其次，为减少误识别，特斯拉采用了以十分之一秒的速度整合雷达的影像帧，汇编成现实场景的3D"影像"。通常来说，通过单一影像帧，很难知道物体究竟是移动的、静止的、还是只是反光造成的虚像。通过比较包含车辆速度、预期轨迹信息的连续影像帧，车辆可以分辨前方物体是否是真实的，同时评定碰撞的概率。

第三部分更加复杂一些。当行驶中的车辆正在接近一个路标位于坡顶的上行高速公路，或一个路标位于桥下的下行桥梁时，这种视觉上的落差，经常看起来像是碰撞路线。而导航和高精准GPS都不足以判定车辆是否将要通过此路段，到车辆接近道路变道口时再刹车为时已晚。

这种情况下，特斯拉采用了车队学习功能。一开始，车队不会采取任何行动，而只是识别出路标、桥梁和其他静止的物体，并通过雷达绘制地图，汽车电脑在后台再核实其预计应该刹车、与驾驶员的实际行为进行比较，并将这些数据上传至特斯拉数据库。如果一些车辆安全通过被雷达标定的物体，无论Autopilot是否开启，这个物体将被加入地理编码的白名单（被标注安全）。

即使数据显示某一地段因误判而导致刹车行为的几率很小，车辆依然会在摄像头没有探测到前方障碍物的情况下，采取轻微制动。随着系统的不断优化，当雷达确定99.99％发生碰撞的可能性时，刹车强度将会逐步提升至全力制动。或许这不能彻底地避免碰撞的发生，但明显的减速，会使车上乘客受到严重伤害的机率大大降低。

以上功能结合雷达，特斯拉表示即可以实现穿透大多数难以目视的物体的能力，并帮助车辆无障碍的实现高效率准确制动，未来特斯拉还希望搜集到由前车底部传回的雷达信号并及时刹车，即使前车无法被图像及雷达系统所探测到，特斯拉也将使用雷达脉冲信号和光子飞行时间来辨别信号。

以下是关于此次Autopilot 8.0的详细信息：

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