特斯拉“白日見鬼”引熱議，汽車視覺識別有哪些解決方案？

一段汽車經(jīng)過墓地時輔助系統(tǒng)“白日見鬼”的視頻引起熱議，汽車視覺識別到底依靠什么來判斷前面有沒有人？

撰文/記者/趙天宇 編輯/劉昭

新媒體編輯/陳炫之

采訪專家

龔建偉（北京理工大學(xué)機械與車輛學(xué)院副教授、智能車輛研究所所長）

殷 瑋（上汽集團智能駕駛環(huán)境融合系統(tǒng)經(jīng)理）

近日，有網(wǎng)友發(fā)布一則特斯拉行經(jīng)墓地的視頻。視頻中，車輛行駛過程中，屏幕上的雷達顯示，前方出現(xiàn)了行人從車輛前路過，但觀看錄制的視頻，卻未見一人。

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視頻一經(jīng)上傳，迅速成為了業(yè)內(nèi)外的熱點話題，畢竟在墓地這樣的環(huán)境當(dāng)中，這種“白日見鬼”的場景，足夠讓人膽戰(zhàn)心驚。

其實在人工智能、自動駕駛技術(shù)不斷發(fā)展的當(dāng)下，這樣的小插曲，也給自動駕駛兩大流派之一的“純視覺方案”未來發(fā)展，提供了更多的“想象”空間。

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“活見鬼”還是“真故障”？

在墓地識別出人影？這讓許多人感到驚悚不已，但認真梳理一下不難發(fā)現(xiàn)，對于特斯拉而言，這并非偶然事件。

此前也有一位網(wǎng)友發(fā)布過類似的視頻：一輛特斯拉行駛在一隧道內(nèi)，突然車輛中控雷達探測到兩側(cè)有公交車出現(xiàn)，從雷達監(jiān)控可見車輛右側(cè)出現(xiàn)一輛類似公交車的物體，這個物體持續(xù)出現(xiàn)了10分鐘左右。

△在空無一人的隧道中感應(yīng)出公交車

無獨有偶，另一位網(wǎng)友也在空蕩蕩的地下車庫里發(fā)現(xiàn)，他的特斯拉感應(yīng)到了虛擬人的現(xiàn)象，而且“有圖有真相”。

△特斯拉在地庫當(dāng)中識別出人像

上汽集團智能駕駛環(huán)境融合系統(tǒng)專家、特斯拉研究者殷瑋認為，按特斯拉自動駕駛系統(tǒng)的特點，若檢測到有行人從車前方經(jīng)過，會觸發(fā)AEB自動輔助剎車系統(tǒng)。但這些視頻當(dāng)中無一例外的都沒有人，因此這是視覺識別系統(tǒng)出現(xiàn)了問題。

據(jù)了解，特斯拉自研的自動駕駛系統(tǒng)名叫Autopilot，但因為翻譯的問題，也有人解釋為自動輔助駕駛系統(tǒng)。它主要開發(fā)路線是機器視覺方向，依靠攝像頭、毫米波雷達等部件采集車輛周圍和前方的環(huán)境信息，并通過計算模塊，對相關(guān)情況進行分析判斷，反饋給駕駛員或系統(tǒng)本身，供參考和決策。

“視覺識別系統(tǒng)的基底是深度學(xué)習(xí)模型，深度學(xué)習(xí)是一種通過訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型得到的結(jié)果，本身也做不到100%的準(zhǔn)確，出現(xiàn)誤判斷是正常的現(xiàn)象，只是在墓地這種特殊環(huán)境當(dāng)中，看起來很有話題性而已。”殷瑋說。

特斯拉客服的說法也證實了殷瑋的觀點，此前有媒體記者就此事聯(lián)系過特斯拉客服，客服表示，車主長時間不洗車，太多灰塵覆蓋在傳感器上，導(dǎo)致傳感錯誤是有可能的。并強調(diào)說，不能完全通過屏幕畫面去判斷車道具體情況。不同車輛，感應(yīng)的失誤情況不同，不能一概而論。

實際上，除了在墓地感應(yīng)到行人這種“無中生有”的操作以外，Autopilot的“有中生無”更加讓人頭疼。在一次次慘痛事故中，開啟Autopilot系統(tǒng)的特斯拉汽車，仿佛真的“瞎了眼”，先后撞上過前方的清掃車、拖掛車、水泥墩、消防車……

無論是墓地檢測到行人也好，還是自動駕駛時撞上前方障礙物也罷，這些在普通人眼中毫無難度的識別，為什么到了視覺識別系統(tǒng)當(dāng)中，就成為了棘手的難題？難道這些傳感器都是形同虛設(shè)嗎？

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“端到端”為何特別難？

其實最簡單的原因就是，目前在感知層面，視覺識別的方案，滿足不了復(fù)雜環(huán)境下的感知需求。

北京理工大學(xué)機械與車輛學(xué)院副教授、智能車輛研究所所長龔建偉解釋說，視覺方案當(dāng)中，攝像頭獲取的視頻數(shù)據(jù)與人眼感知的真實世界最為相似，也最接近人類駕駛的形態(tài)。攝像頭怎樣識別物體？這需要用機器學(xué)習(xí)來實現(xiàn)。

但深度學(xué)習(xí)需要大量的樣本做支持，就拿靜態(tài)物體來說，形態(tài)千差萬別，而對于汽車來說，路上的各種物體又是變幻莫測，很多樣本攝像頭根本就沒見過， “學(xué)習(xí)”都談不上，就更不要說“深度”了。

△圖片來源/Wired

所以撞消防車車尾或奇特形狀隔離墩欄桿等事故，或者在空無一人的地方識別出行人，應(yīng)該就是沒有進行過樣本訓(xùn)練，或者訓(xùn)練度不夠所造成的。

和手機、相機的攝像頭一樣，汽車攝像頭對感光的要求同樣特別高，所以對天氣和照明條件特別敏感，非常容易受到惡劣環(huán)境的影響，而且無法直觀判斷景深，對算法、算力的要求都很高。

所以單純依靠攝像頭的純視覺方案，也被稱之為“端到端”的駕駛模式，也就是完全不經(jīng)過中間決策的一種純視覺方案。在殷瑋看來，“端到端”的駕駛模式需要針對不同車型重新訓(xùn)練，達不到軟件的零邊際成本，即使車輛型號一致，出廠前也要對攝像頭等傳感器進行參數(shù)調(diào)整，以達到最佳效果，自然又增加了不小的成本。并且系統(tǒng)的可解釋性比較差，只能根據(jù)目前已知的數(shù)據(jù)進行推斷，對于陌生數(shù)據(jù)的適應(yīng)性也不太好?！斑@種純視覺方案還只停留在學(xué)術(shù)上，沒有任何工程價值。”殷瑋表示。

△圖片來源/tesla

目前業(yè)界并沒有真正意義上的，純視覺的識別方案，就連特斯拉也不得不拉來毫米波雷達助陣。毫米波雷達具有傳輸距離遠、性能穩(wěn)定、成本可控等優(yōu)點，但其同樣也存在角度分辨率弱、辨識精度低等缺陷，尤其是受電磁波反射敏感度影響，有些橡膠類靜態(tài)物反射不好，識別也會比較困難。

比如說，毫米波雷達因為分辨率不高，空間分辨率較差，在道路上遇到金屬路牌或者停放的汽車時，只能“看到一個大概的形狀，但不知道具體是什么”。所以，在算法上只能忽略相對于路面不移動的雷達回波。否則，每次經(jīng)過路標(biāo)等靜物時，汽車都會驚慌失措，也就談不上什么駕駛了。

多傳感器融合會是應(yīng)用終局嗎？

除了特斯拉以外，目前入局自動駕駛的車企，在技術(shù)路線上都不約而同地選擇了激光雷達路線用性能更強的激光雷達，把所有角落都掃一遍，再加上一些學(xué)習(xí)算法，就可以勾勒出障礙物的范圍，知道車往哪里開了。

從谷歌Waymo、通用 Cruise再到國內(nèi)的百度Apollo、文遠知行，幾乎所有發(fā)布 L4 級自動駕駛乘用車解決方案的公司，車頂上都出現(xiàn)了顯眼的激光雷達。

但激光雷達也不是“通關(guān)鑰匙”，雖然它的探測距離和準(zhǔn)確性都大大高于攝像頭，但不能識別顏色，無法完成追蹤目標(biāo)的任務(wù)，雨霧天的抗干擾性也不好。最為重要的是，激光雷達非常昂貴，給自動駕駛硬件增加了大量費用。

作為產(chǎn)業(yè)從業(yè)者，殷瑋對純視覺技術(shù)路線并不看好。如果以自動駕駛輔助系統(tǒng)為標(biāo)準(zhǔn)來看，Autopilot目前是符合標(biāo)準(zhǔn)的。但如果以自動駕駛為標(biāo)準(zhǔn)，純視覺方案目前只能滿足L2級別的自動駕駛，再往上提升一個檔次也很困難。

作為行業(yè)研究者，龔建偉給出了不同的觀點。在他看來，特斯拉目前的Autopilot并不是真正意義上的純視覺方案，而是需要雷達參與其中。馬斯克之所以不采用激光雷達，可能因為特斯拉涉水自動駕駛領(lǐng)域比較早，當(dāng)時激光雷達方案不成熟，只能用視覺方案進行產(chǎn)業(yè)化，后來也就一直延續(xù)這樣的技術(shù)路線了。

“最為重要的是，純視覺方案并非原地踏步，例如攝像頭從單目變?yōu)榱穗p目，可以更好地模擬人眼，對于景深也有更加直觀的認識?！饼徑▊フf，隨著深度學(xué)習(xí)的持續(xù)，樣本訓(xùn)練量的增加，純視覺方案未來必然會變得越來越聰明，這可能只是一個時間問題。

因此在現(xiàn)有技術(shù)背景之下，越來越多的行業(yè)從業(yè)者，開始推崇多傳感器融合的第三種技術(shù)路線，畢竟無人駕駛系統(tǒng)的可靠性和安全性，是早日產(chǎn)業(yè)化最為關(guān)鍵的因素。

在這套方案當(dāng)中，高精度毫米波雷達、攝像頭和激光雷達這三種傳感器得到了融合，并對信息數(shù)據(jù)做好排序和決策。

對于人命關(guān)天的自動駕駛來說，多一些追求保險的觀念，并不是什么壞事。

這樣看來，即便哪個廠商具備了自動駕駛的硬件基礎(chǔ)，也不意味著馬上就能擁有完全自動駕駛能力。因為無論是對于每一個單獨的傳感器，還是對于不同傳感器之間的融合，都還需要一定的時間來進行學(xué)習(xí)和改進。

出品：科普中央廚房

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