特斯拉自動駕駛功能更新,離完全自動駕駛又靠近了一步
余快 / 何渝婷編譯
2020-04-06 10:05

線上紅綠燈辨識自動停車

據外媒報導,特斯拉執行長馬斯克(Elon Musk)表示,公司將在未來幾周內,在美國推出交通訊號燈和停車標誌自動辨識功能。

特斯拉在功能介紹中稱,同時啓動自動轉向和交通感知巡航控制時,汽車可以在交通訊號燈和停車標誌處自動停車。

這兩項功能都包含在特斯拉的基礎版Autopilot中,它是該公司目前所有車輛的標準配置。

特斯拉的紅綠燈和停車標誌辨識,已經籌備了很長時間。2019年3月,特斯拉發表了自動轉向停車警告新功能,當司機接近十字路口時,系統自動提醒司機,要求司機接管電動車的操控。

此次推出的紅綠燈和停車標誌辨識功能與自動停車功能,將進一步提高Autopilot的安全性。

特斯拉表示,由於因為世界各地不同的交通規則,以及相關的政策法規,與美國車主相比,其他國家客戶的Autopilot更新將等待更長時間。

在此之前,有超過60萬輛特斯拉配備完全自動駕駛晶片,該晶片擁有高達60億的電晶體,每秒可完成144兆次的計算,能同時處理每秒2,300幀的圖像,並且每輛車有兩個這種晶片,可以同時處理相同的數據。

其在隨後申請了一項專利,內容是如何從其龐大的客戶車隊中獲取訓練數據,以訓練其自動駕駛神經網路。

自動駕駛如何實現

目前自動駕駛的關鍵技術為感知、規劃和執行三部分,具體涉及感測器、數據處理、機器學習、SLAM與感測器融合、路徑規劃等多個領域。

其中,感知通過車輛感測器硬體交互與通訊,規劃主要負責汽車的行為等運算,控制則是對汽車元器件的電子化操作。

感知主要是通過環境感知進行定位。

在環境感知階段,需要獲取大量周圍環境資訊,確保自動車對車身周圍環境的正確理解和對應決策。

環境感知是對環境的場景理解能力,例如,車道線標誌及標線、紅綠燈辨識、交通訊號及標識牌辨識、行人車輛檢測、障礙物的類型等數據理解分析分類,定位是對感知結果的後處理,通過定位功能從而幫助自動車瞭解其相對於所處環境的位置。

在規劃部分,根據自動駕駛汽車感測器套件捕獲的原始數據和已有地圖,自動駕駛系統需要通過同時定位和映射算法,建構和更新具體的環境地圖,追蹤其具體定位,從而開始規劃從一個點到另一個點的路徑。

目前,機器學習的最新進展在於有效處理自動駕駛汽車感測器產生的數據,減少運算成本。此外,晶片製造和微型化的進步,正在提高可安裝在自動駕駛汽車上的運算能力。

5G的高寬頻、低延時,將幫助基於網路的數據處理進行自主操作。

執行是系統按照決策結果,對車輛進行控制。

車輛的各個操控系統,都需要能夠通過總線與決策系統相連接,並能夠按照決策系統發出的總線指令,精確地控制加速程度、煞車程度、轉向幅度、燈光控制等駕駛動作,以實現車輛的自主駕駛。

感知定位如同駕駛員的眼睛,規劃決策相當於駕駛員的大腦,而執行控制就好比駕駛員的手腳。

執行控制是自動駕駛真正落地的基礎。

特斯拉完全自動駕駛計劃

特斯拉電動車的最大賣點,正是其自動駕駛系統(目前的技術水平屬於二級「輔助駕駛」級別),該公司每隔一段時間就會推出自動駕駛系統的升級功能。

特斯拉自動駕駛系統工作的基本原理,是對道路上各種物體和對象進行準確的辨識,其行車電腦將會根據這些辨識的路況,做出各種駕駛操控動作。

按照計劃,特斯拉公司將會在今年推出完全自動駕駛。該公司過去發表的影音顯示,從住所到公司,無需司機掌握方向盤,車輛能夠全程自我操控。

這意味著在完全自動駕駛實現之後,車主可以在車上打電話、玩手機甚至是處理公務。

馬斯克甚至計劃設立無人計程車公司,讓大量的自動駕駛電動車在街頭自由行駛、通過手機軟體獲得乘客訂單。

本文為雷鋒網授權刊登,原文標題為「特斯拉自動駕駛功能更新,離完全自動駕駛又近一步