特斯拉感知又出问题 变身''幽灵探测车''

近日一位特斯拉车主进入隧道后 , 中控屏上显示旁边有一辆公交车驶过 , 而实际两旁并无车辆 。

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视频中 , 这辆特斯拉以69km/h的速度在空无一车的隧道中行驶 , 伴随着视频拍摄者一声"好恐怖哦" , 特斯拉中控大屏中出现了一辆公交车的识别图像 , 而此时特斯拉两侧什么都没有 。
据悉这种情况持续了十几分钟 , 隧道后半程公交车虽然消失 , 但也给车主带来了不小的惊吓 , 不少网友也是对此发出不少精彩评论 。

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特斯拉感知又出问题 变身''幽灵探测车''】无独有偶 , 特斯拉在之前其实已经发生数次这种"灵异事件"了 , 此前有过一位外国小哥路过空无一人的墓地 , 结果特斯拉却显示旁边有人存在;在车库里四方都无人 , 特斯拉却显示右前方有人移动等等案列 。 以技术先进著称的特斯拉为何频频发生此类问题呢?

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虽然特斯拉是全球销量最好的新能源车企 , 产品也都霸占各国新能源汽车销量排行榜 , 但这并不代表其就是完美的 , 特斯拉频繁出现传感识别错误事件 , 主要还是因为特斯拉所采用的摄像头传感系统方案 , 特斯拉的Autopilot系统传感器采用全车8个摄像头、12个超声波传感器、1个毫米波前置雷达搭配的方案 , 这种视觉方案工作原理便非常简单 , 仅需要收集外界反射的光线便能呈现出外界环境画面 , 最大的优点就是便宜与更适应雨天、雾天等恶劣天气 。

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而谷歌Waymo、通用Cruise、百度阿波罗、Pony.ai等自动驾驶企业都采用的费用更高的激光雷达这一传感器应用方案 , 激光雷达依靠投射出大量的光线 , 再依照光线折射返回的数量与时间测算物体的大小与距离 。 雷达投射出的光线越多 , 呈现出的图像也就越精确 , 相应的价格也就越高 , 与采用纯摄像头方案费用差距最高能超过10倍 。

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虽然在成本上 , 采用摄像头方案会更低 , 同样也伴随着一些致命的不足:由于摄像头所采集到的画面是二维的 , 而特斯拉的Autopilot系统需要将这些二维画面重建为三维 , 二维转化为三维需要大量的运算 , 在这运算过程中难免会有一些信息丢失或者错误 。 而一发生错误就容易发生上面那样的"灵异事件" , 或者是一些可能致命的事故 。

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去年6月 , 开启了Autopilot驾驶辅助的黄姓车主 , 被Model3带着一头扎进了一辆翻在道路中间的白色卡车货箱中 , 所幸货厢里装的是软性物质 , 车主平安无事走出车外 。 这都是因为特斯拉所采用的的摄像头为主导的感知方案所导致的 。

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(特斯拉别撞我)
除了特斯拉外 , 很多厂商都已经开始采用激光雷达与摄像头结合的感知方案 , 不管是激光雷达还是摄像头 , 两者都有自己的优势 , 也各有不尽之处 , 但将他们结合互补 , 更安全的同时也能节省成本 。 毕竟对于消费者来说 , 自动驾驶技术感知方面到底采用哪种方案他们并不感兴趣 , 足够安全和实惠的价格才是消费者最关注的要素 。