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特斯拉autopilot能不能变道(特斯拉Autopilot为辅助驾驶)

特斯拉autopilot能不能变道(特斯拉Autopilot为辅助驾驶)对于这一升级,杨教授表示,相比于摄像头,雷达对受光线等视觉条件的影响更少,但雷达对交通标识的识别会差一些,包括车道线、信号灯、交通限速标识等交通信号,雷达都无法识别。不过,他也强调这不仅是特斯拉存在的问题,也是所有现阶段自动驾驶研发厂商共同存在的问题,“要想升级到L3阶段,需要做包括摄像头、毫米波雷达、激光雷达等多传感器的数据融合,还有很长的路要走”。在发生了一系列自动驾驶安全事故后,特斯拉加快了Autopilot的升级步伐,此前特斯拉宣布将在9月底对Autopilot进行升级,升级到8.0版本后,Autopilot功能将从原来的以摄像头为主感知环境变成以毫米波雷达为主来感知环境。虽然目前各大厂商在自动驾驶领域的技术路径并不相同,但杨教授强调,“有一点可以确定,目前所有量产的自动驾驶汽车都处于自动驾驶的第2级”,即车辆可以实现一些辅助驾驶功能,但并不能替代驾驶员对所有情况作出决策,这个阶段

随着自动驾驶技术和理念的不断发展,公众对于自动驾驶的好奇和质疑相伴增加,但由于自动驾驶的专业性强,且处于推广发展的初期阶段,公众的了解并不多,不过各大厂商已经纷纷推出量产车型抢占市场了,其中特斯拉无疑是走在最前面的人之一。不过,特斯拉在自动驾驶领域的快速步伐,不仅引起了关注也引发了不少质疑。

特斯拉autopilot能不能变道(特斯拉Autopilot为辅助驾驶)(1)

尤其是前不久央视报道的特斯拉在华发生的致死事故,虽然车辆发生撞击时是否处于自动驾驶开启状态还不能确定,但这起“近在身边”的事故无疑在中国消费者心中种下了一颗质疑自动驾驶安全的种子。特斯拉的自动驾驶技术到底如何?该怎样使用?是否存在安全隐患?带着这些疑问汽车头条APP采访了行业专家全国汽车标准化技术委员会电动车辆分标委副主任委员杨世春教授。

“目前所有量产自动驾驶车都是辅助驾驶”

据他介绍,自动驾驶第1级(L1)是驾驶员辅助,主要以人为主,有一项以上驾驶辅助功能;第2级(L2)为部分自动驾驶/辅助自动驾驶,车辆可以自动完成转向、车辆定向等控制,但仍然以人为主,人要随时监控周边环境;第3级(L3)为有条件的自动驾驶,开始转向以车辆为主,驾驶员双手可以离开方向盘,只提供支援;第4级(L4)为高度自动驾驶,人只在特殊及紧急情况下接管驾驶;第5级(l5)即为完全自动驾驶也就是无人驾驶。

虽然目前各大厂商在自动驾驶领域的技术路径并不相同,但杨教授强调,“有一点可以确定,目前所有量产的自动驾驶汽车都处于自动驾驶的第2级”,即车辆可以实现一些辅助驾驶功能,但并不能替代驾驶员对所有情况作出决策,这个阶段要求驾驶员对周围环境要进行随时监控。

特斯拉autopilot能不能变道(特斯拉Autopilot为辅助驾驶)(2)

关于特斯拉的宣传是否误导车主在Autopilot开启时可以双手离开方向盘的质疑,杨教授表示,从特斯拉Autopilot功能的使用说明和技术手册上来看,特斯拉对Autopilot做了比较确实明确的说明,也强调了其处于L2的辅助自动驾驶阶段。并且,他强调驾驶员双手可以离开方向盘是自动驾驶L3阶段才能实现的,目前来看不管是从技术层面还是从我国道路法规层面,都不具备驾驶员驾驶时双手离开方向盘的可能,“自动驾驶的确能够提升驾驶的安全性,但目前这个阶段的自动驾驶仍需要人来对周围环境做监控和判断,驾驶者不能盲目相信自动驾驶,仍要自己为安全负责”。

“特斯拉‘真人路试’方式不影响安全”

在发生了一系列自动驾驶安全事故后,特斯拉加快了Autopilot的升级步伐,此前特斯拉宣布将在9月底对Autopilot进行升级,升级到8.0版本后,Autopilot功能将从原来的以摄像头为主感知环境变成以毫米波雷达为主来感知环境。

特斯拉autopilot能不能变道(特斯拉Autopilot为辅助驾驶)(3)

对于这一升级,杨教授表示,相比于摄像头,雷达对受光线等视觉条件的影响更少,但雷达对交通标识的识别会差一些,包括车道线、信号灯、交通限速标识等交通信号,雷达都无法识别。不过,他也强调这不仅是特斯拉存在的问题,也是所有现阶段自动驾驶研发厂商共同存在的问题,“要想升级到L3阶段,需要做包括摄像头、毫米波雷达、激光雷达等多传感器的数据融合,还有很长的路要走”。

杨教授在采访中将L2到L3的升级形容为一个量变引发质变的过程,只有拥有足够多的自动驾驶行驶里程数据才能实现自动驾驶技术的飞跃。而这也是特斯拉引人质疑的另一方面,不同于传统厂商由专门的测试人员驾驶车辆收集自动驾驶数据,特斯拉一直采用的是通过车主驾驶自动驾驶汽车收集自动驾驶数据,这种以车主“真人路试”收集数据的方式引发了业内的讨论。

特斯拉autopilot能不能变道(特斯拉Autopilot为辅助驾驶)(4)

杨教授认为,特斯拉收集自动驾驶数据的方式具备一定的优势,比起车企在特定环境下收集数据的方式,这种方式覆盖面更广,数据量也更大,比较适合做深度学习,而且这种方式只是对用户驾驶习惯数据的收集,并不会参与和利用收据,后台也不会参与车辆行驶过程中的控制,对车辆的驾驶没有影响也说不上有安全隐患,“实际上这条路也是后续进入自动驾驶第三阶段,多有厂商都需要去做的一件事”。

在采访中,杨教授对目前频发的自动驾驶安全事故表示很惋惜,他多次强调现阶段自动驾驶仍处于辅助自动驾驶阶段,消费者必须明确这一点,一定不要滥用自动驾驶功能。并且,由于目前没有关于自动驾驶的法律法规出台,一旦发生自动驾驶事故责任根本无法界定,消费者很可能要自己承担损失。不过他也表示,没有必要因为这些事故就对自动驾驶失去信心,研究已经证明了自动驾驶技术对安全性的提高作用,但任何新技术在发展过程中一定会有不足,消费者需要充分了解新技术的使用规范,并确保正确使用,“毕竟汽车关乎生命安全,现阶段技术还不完善,消费者还得自己多上点心”。

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