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一文解析特斯拉无人驾驶技术原理(最全解析)

美国当地时间10月19日,Tesla发布声明称,包括还未上市的Model 3在内,目前工厂在产的特斯拉汽车都将全部配备能够实现完全自动驾驶(full self-driving capability)的硬件。其中,包括8个车身周围的摄像头,12个最新的超声波传感器,1个增强版前向毫米波雷达以及处理能力将比上一代高40倍的车载计算设备NVIDIA’s Drive PX 2,其作用及安装位置如表1与图1所示。特斯拉想借此实现以下公司愿景:

为所有人提供比人类驾驶更高的行车安全;

为车主提供更低的交通成本;

为无车之人提供低价、按需的出行服务。

无人驾驶技术的几大层面

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按照美国高速公路安全管理局(NHTSA)的分级,自动驾驶系统可以分为五个不同的等级:

第零级:车辆完全没有任何的自动驾驶,驾驶员对车辆完全掌控;

第一级:车辆具备至少一种基本的电子辅助系统;

第二级:车辆具备至少两种电子辅助系统,能够帮助驾驶员减轻驾驶工作;

第三级:车辆具备足够信赖的自动驾驶能力,但关键时刻驾驶员仍然对车辆具有操控权;

第四级:驾驶员对车辆不具有操控权力,仅需输入目的地或导航资料便能完成整个旅程。

目前,主流水平的无人驾驶处在第二与第三阶段之间,而特斯拉的无人驾驶技术则处在第三阶段,因为特斯拉并未达到第四阶段所说的车辆可以监控安全相关的驾驶功能。

特斯拉的无人驾驶原理

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表1 Tesla所配硬件及其功能

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图1 Tesla所配硬件的安装位置

在Tesla创始人Elon Musk的看来,“每年交通事故造成全球死亡人数高达120万,其中美国人有3万多人。汽车实现全自动驾驶的基础已经具备,且其安全性至少是人类驾驶员的2倍以上,既然如此为什么不加速这个进程呢?”从理论上讲,这是有道理的,因为汽车上安装的传感器能够不知疲倦地实时捕捉汽车周围人类无法察觉到的大量信息,由车载计算设备及时处理后以人类无法触及的速度做出反应。但事实上,由于今年5月美国佛罗里达州的一位Tesla车主在使用Autopilot时发生车祸不幸生亡,普通民众对Tesla Autopilot系统并不十分信任。

一路既往地,Tesla全自动驾驶的这条新闻一经发布,便在全世界范围内引起热议。在Tesla的拥趸看来,Elon Musk是精明而有远见的企业家,而在批评家及竞争对手(主要是传统车企)眼中,Musk的部分决策过于冒险甚至有些胆大妄为(reckless):Elon Musk给自己设置的研制能够从洛杉矶自动行驶到纽约的无人驾驶汽车的最终期限是2017年年底之前,而福特、通用与Google都是2021年,百度则为2019年,由此可见Musk的雄心和激进。

如今该新闻已经过去近10多天,喧嚣已经过去大半。如果再仔细分析一下Tesla官方发布的文件及权威媒体的报道,我们就会发现其实Elon Musk所做出的每一个决策,其背后都是有科学依据和理性思考作为支撑的,而且正好都体现了硅谷IT企业所具有的典型思维方式和硅谷企业家改变世界的情怀。

Tesla硬件配置中为什么没有采用激光雷达?

在硅谷有一个明确的做事原则,即要最大限度地采用便宜的资源,尽可能节省宝贵的资源,该做法最初是受由香农第一定律引出的霍夫曼编码(即)的启发得来的,在经济学上被称为“吉尔德定律”(Gilder’s Law)。例如,由于摩尔定律的作用,集成电路芯片上所集成的晶体管的数目每隔18个月翻一倍(如图2所示),反过来看便是相同性能微处理器的成本每隔18个月降一半,这是一种较便宜的资源。因此,类似于Google和Facebook这样的IT巨头必然将越来越多原本由工程师这种较昂贵的资源来完成的工作交给计算机来完成,以降低总的办公成本。

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图2 微处理器中晶体管数量变化与摩尔定律

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