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1、自動駕駛首宗命案介紹 原因分析 帶給我們的啟示 谷歌自動駕駛事故分析 自動駕駛超車策略簡析 會議調研簡報,自動駕駛技術行業(yè)動態(tài)與會議調研,1.1事件概況,1、自動駕駛首宗命案介紹,事發(fā)地點Google地圖,純白超長大拖車,特斯拉Model S,2016年美東時間5月7號，如下圖所示，在藍天白天，視野開闊的道路，嬌小的特斯拉車主看著電影全速撞上了左拐的白色拖車，穿過車底后，又撞上兩個護欄，最終傷重身亡。,事故發(fā)生前后雙方駕駛路線圖,紅色：特斯拉 軌跡 藍色：純白拖車軌跡,看似不可能發(fā)生的悲劇發(fā)生了，已然成為當前業(yè)內熱議的焦點，背后的原因何在？,1.2事件影響,2、原因分析,2.1主觀方面,車主過
2、度信賴特斯拉Autopilot功能，未認清Autopilot仍處于公開測試階段，不是無人駕駛汽車，需要始終手握方向盤保持掌控。,駕駛員完全依賴Autopilot,特斯拉提醒：請始終雙手握住方向盤,2.2客觀方面,1）Tesla 使用的前向視覺感知系統(tǒng)eyeq3只能識別前車尾部。如右圖所示。,2）Mobileye公司首席通訊官Dan Galyes表示：AEB是專門為防止汽車追尾碰撞而設計的。不針對側面撞車！如右圖所示。,2、原因分析,2.2客觀方面,3） Tesla體型較小，雷達的安裝位置約0.4米；掛車底盤高約1.2米，橙色區(qū)域8.8米長。--該區(qū)域是雷達的盲區(qū)，雷達可能對掛車的未識別。,注：
3、參考尺寸中，拖頭后軸和拖車前軸距離是9.85米減去兩個車輪半徑即為拖車底部空間，而估算拖車寬約3.5米,4） 雷達可能測算了出了前方有一個巨大的障礙物。因為掛車過大的反射面積以及過高的車身，誤判為懸掛在道路上方的交通指示牌。雷達誤識別,2、原因分析,2.2客觀方面,5）為何兩個傳感器同時失效？ 特斯拉沒有做好傳感器融合的工作。視覺系統(tǒng)認為是一朵白云, 毫米波雷達認為是一個懸空的交通指示牌。允許互相矛盾的結果通過,感知融合策略存在缺陷。如下圖：,互相矛盾的結果通過,3、帶給我們的啟示,1、視覺系統(tǒng)優(yōu)化：在強光下把拖車白色車身誤認為是一朵白云,從障礙物的距離和高度加以識別，排除是白云或其他的可能
4、性；使用激光雷達可以更準確地識別環(huán)境障礙。 2、毫米波雷達優(yōu)化： 對于未識別的問題：需要考慮調整毫米波雷達的選型、車身的布置來避免故障再發(fā)；對于誤識別的問題：誤認為拖車是一個懸空的交通指示牌。交通指示牌的高度不會只有1.2米（拖車底盤的高度），而是一個危險障礙物； 3、感知融合算法的優(yōu)化：視覺系統(tǒng)與毫米波感知系統(tǒng)的障礙物判斷，應是或的關系，有一個條件存在問題，即判斷存在問題；兩者矛盾的結果，也不允許車輛通過。車輛主動減速并報警，避免悲劇發(fā)生。 4、車聯(lián)網(wǎng)V2V技術的應用：此次事件中Tesla Model S上、拖車增加V2V模塊，拖車將丁字路口轉彎的消息傳送給Tesla， Tesla提前減速讓
5、行。 5、現(xiàn)在還遠未到無人駕駛階段，在自動駕駛車輛上，司機仍需隨時準備接管車輛。,F22/B787/豪華車代碼量對比,4、谷歌自動駕駛車輛事故分析,V2V,事故： 2016年2月14日虐狗節(jié)，加州山景城，谷歌自動駕駛車輛時速2英里/小時，在遇到前方沙袋障礙物時切左線超車道，被超車道上車速15英里/小時的公交車追尾。,事故原因：本車車速遠低于超車道車輛車速，在遇到障礙物強行變道超車導致擦碰事故：變道策略存在問題。,自動駕駛變道過程分析： 1、自車感知信息：前方障礙物或車輛距離、車速；超車道待超車輛距離、車速； 2、降檔提速，打轉向燈，控制EPS轉向。 3、加速并線進入旁邊車道，加速直線超過待超的車輛至安全距離后并線回到原車道。 變道禁忌： 1.首先在擁堵路況下最好不要超車。2.對于雙向通行雙車道的道路，上坡的時候，特別在接近坡頂?shù)臅r候，最好不要超車。,美國洛杉磯車輛管理中心分析： 在谷歌自動駕駛汽車除了以下事故之外其余都是由于在路口沒有及時停車或者是通過路口時車速太快所致。,5、自動駕駛超車策略簡析,筆者考慮 超車概要策略：,V2V,6、會議調研,要為成功找辦法 不為失敗找理由,
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