tesla無人駕駛事故原因分析

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(diào)研簡報,自動駕駛技術(shù)行業(yè)動態(tài)與會議調(diào)研,1.1事件概況,1、自動駕駛首宗命案介紹,事發(fā)地點(diǎn)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(lán)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(hù)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(lán)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(dāng)前業(yè)內(nèi)熱議的焦點(diǎn)，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(rèn)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(shè)計(jì)的。不針對側(cè)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(dá)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(dá)的盲區(qū)，雷達(dá)可能對掛車的未識別。,注：參

3、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(dá)可能測算了出了前方有一個巨大的障礙物。因?yàn)閽燔囘^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(dá)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(rèn)為是一朵白云, 毫米波雷達(dá)認(rèn)為是一個懸空的交通指示牌。允許互相矛盾的結(jié)果通過,感知融合策略存在缺陷。如下圖：,互相矛盾的結(jié)果通過,3、帶給我們的啟示,1、視覺系統(tǒng)優(yōu)化：在強(qiáng)光下把拖車白色車身誤認(rèn)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性；

4、使用激光雷達(dá)可以更準(zhǔn)確地識別環(huán)境障礙。 2、毫米波雷達(dá)優(yōu)化： 對于未識別的問題：需要考慮調(diào)整毫米波雷達(dá)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(rèn)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(yīng)是或的關(guān)系，有一個條件存在問題，即判斷存在問題；兩者矛盾的結(jié)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(shù)的應(yīng)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(zhuǎn)彎的消息傳送給Tesla， Tesla提前減速讓行。

5、 5、現(xiàn)在還遠(yuǎn)未到無人駕駛階段，在自動駕駛車輛上，司機(jī)仍需隨時準(zhǔn)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(yuǎn)低于超車道車輛車速，在遇到障礙物強(qiáng)行變道超車導(dǎo)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(zhuǎn)向燈，控制EPS轉(zhuǎn)向。 3、加速并線進(jìn)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