此次特斯拉推出的8.0版本軟件做了很多改進,最顯著的就是Autopilot自動輔助駕駛升級,將使用更先進的信號處理技術,利用車載雷達繪製更精確的交通地圖。該雷達屬於自動輔助駕駛配套硬件的一部分,搭載在2014年10月份後出廠的所有特斯拉車型上,但之前該雷達只是作為主攝像頭和圖像處理系統的輔助傳感器。
經過審慎的考慮,我們現在認為雷達可以作為主控制傳感器,而無需攝像頭進行視覺成像識別。這是一個不尋常且有悖常理的想法,因為利用雷達“看到”的世界會是多麼的奇怪。該雷達的光子能穿過霧、粉塵、雨和雪等,但是,對於雷達來說任何金屬物體“看”起來就像一面鏡子。雷達可以很好的“看到”人體,不過,雷達“看到”的人體是半透明的,對於人來說,木製品和塗色塑料製品是不透明的,但對於雷達來說,這些物體幾乎如透明的玻璃。

特斯拉將推出8.0升級版自動駕駛系統——用雷達看世界

另一方面,任何一個碟形的金屬表面不僅會反射雷達波,同時會相比其實際尺寸,反射出放大數倍的信號。比如一個扔在路邊的易拉罐,如果凹狀瓶底朝向車頭,就會被顯示成為一個大型的危險障礙物,可車主肯定不會猛踩剎車以避開易拉罐。

因此,用戶要利用雷達把車停下來,需要避免誤報的問題。如果當你遇到大型的危險障礙物時剎車是非常必要的,但如果你只是遇到一個易拉罐,就根本無需去剎車。頻繁的不必要的製動,頂多非常惱人,不過,最壞的情況下可能會導致乘客受傷。

為了解決錯誤識別障礙物從而導致頻繁制動的問題,首要解決的是創建更為詳細的點雲數據。升級版8.0系統對現有雷達功能進行了解鎖,這樣,利用相同的雷達硬件,可以探測到比之前多六倍的周邊物體,並且能夠在每一個物體上獲得更多細節信息。

其次,為減少誤識別,特斯拉將每0.1秒獲得的雷達快照,整合成一張現實場景的3D“影像”。通常來說,通過一張雷達快照,很難知道物體究竟是移動的、靜止的、還是只是反光造成的虛像。通過比較多張連續的雷達快照,結合車輛速度和預期的運動軌跡,車輛便可以分辨前方物體是否是真實的,同時評估碰撞的概率。

第三部分更加複雜一些。當行駛中的車輛正在接近一個路標位於上坡的上行高架公路,或是一個橋下的下行坡道時,這種視覺上的落差,經常看起來像是要發生碰撞。而導航數據和GPS的高度精準度都不足以判定車輛是否將要在此物體下方穿過,到車輛接近道路變道口時再剎車為時已晚。

這種情況下,特斯拉採用了“車隊學習”(fleet learning)方法。一開始,車輛不會採取任何行動,而只是識別出路標、橋樑和其他靜止的物體,並通過雷達繪製地圖。汽車電腦在後台與駕駛員的實際行為進行比較,獲知駕駛員何時會採取制動,並將這些數據上傳至特斯拉數據庫。如果許多車輛都安全通過被雷達標定的物體,無論Autopilot是否開啟,這個物體將被加入地理編碼的白名單(被標註安全)。

當數據顯示某一地段因誤判而導致剎車行為的機率很低時,車輛依然會在攝像頭沒有探測到前方障礙物的情況下,採取輕微制動。隨著系統的不斷優化,當雷達確定99.99%發生碰撞的可能性時,剎車強度將會逐步提升至全力製動。或許這不能徹底地避免碰撞的發生,但明顯的減速,會使車上乘客受到嚴重傷害的機率大大降低。

這種網絡效應,加上雷達可以透視大多數視覺障礙物,即便能見度為零的情況下,在高速公路上遇到一個不明飛行物降落,車輛都可以做到準確制動。

進一步地,特斯拉還將能夠蒐集由前車底部傳回的雷達信號並及時剎車,即使前車無法被圖像及雷達系統所探測到,特斯拉也將使用雷達脈衝信號和光子飛行時間來辨別信號。前車有可能在濃霧中裝上UFO,但是,後方的特斯拉不會。

以下是關於此次Autopilot 8.0升級的詳細信息:

自動輔助駕駛相關附加信息

• TACC最大製動率提升,並且延遲時間縮短五分之一
• 利用雷達回波,現在可以根據前方兩輛車的狀況控制車輛,提升不可預見的車輛緊急剎車時車輛的斷路器響應和反應時間
• 如果指示器開啟(搭載升級8.0版本)或導航系統啟用(8.1版本),車輛將能識別高速公路出口。初期僅限美國地區使用
• 當超越一台接近分道線邊緣的速度較慢車輛時,特斯拉可自動調整在車道內的位置
• 車輛提示警報更加明顯,包括在儀表板上通過閃爍白色邊框提示駕駛員
• 通過識別前車轉向燈,提高對插隊車輛的偵測
• 在歐洲地區減小右側超車的可能性
• 提高自動并線功能的可用性
• 如駕駛員始終忽略車內重複的警報,車輛將禁用輔助轉向功能,直至車輛駐車
• 在緊急情況下,自動剎車功能將更有效的介入
• 在手動模式下,在車輛未開啟輔助轉向功能時,當車輛檢測到即將偏離行駛道路,駕駛員仍然沒有轉動方向盤時,車輛會發出警報
• 隨著數據的完善,在即將發生交通事故時,車輛會主動開啟輔助轉向功能,避免一定會發生的碰撞
• 得益於車隊學習功能,車輛的彎道車速實現自適應調節
• 還有約200項升級在此不一一列明

資料來源:特斯拉

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    Shacho San 發表在 痞客邦 留言(0) 人氣()