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特斯拉升级软件开启纯视觉自动驾驶

2021-07-22 03:20伯爵国际平台官网 人已围观

简介特斯拉升级之后,特斯拉的自动驾驶功能得到了很大的加强,以前只能在高速公路上使用的自动变线、超车、路口转弯等功能,都被应用到了城市路况当中,以至于第一批测试者个个都玩得不...

  升级之后,特斯拉的自动驾驶功能得到了很大的加强,以前只能在高速公路上使用的自动变线、超车、路口转弯等功能,都被应用到了城市路况当中,以至于第一批测试者个个都玩得不亦乐乎。

  当然,这还不是严格意义上的自动驾驶。特斯拉在推送测试版的同时也提示用户,司机仍然需要时刻保持警惕,手尽量保持在方向盘附近。

  不过,这仍然是一次意义重大的升级——要知道,特斯拉在升级软件的同时,却将硬件降了级:FSD V9测试版将位于车辆正前方的毫米波雷达直接屏蔽了,只用车身上的8颗摄像头采集数据、分析数据,加上时间序列,再通过神经网络不断训练系统对外部环境的理解,让车辆变得更聪明。

  目前,特斯拉是唯一一家采用“纯视觉”方案实现自动驾驶的汽车厂商。在崇尚“第一性原理”(每个系统中存在一个最基本的命题,它不能被违背或删除)的特斯拉创始人马斯克看来,我们人类开车,不就是通过眼睛接收外部的标志线、指示灯、车辆、路人等各种信息,然后进行综合处理和判断,做出驾驶的决策和动作。

  马斯克认为,既然人类能够做到只用视觉开车,AI同样也能够做到。特斯拉会收集汽车行驶中的各种数据,当预判和车主的行为不一致时,就会生成报告递交给数据中心。特斯拉希望凭借自己存量车多的优势,将车主的信息收集起来就能够进行调节、更正,通过算法不断优化自己的模型,让特斯拉的行为更智能、更贴近于人。

  只要汽车的“大脑”也就是芯片的处理能力足够强悍,8颗摄像头提供的纯视觉数据就完全能够满足自动驾驶的需要。

  那么,特斯拉为什么看不上毫米波雷达呢?马斯克在Twitter上曾经做过说明:毫米波雷达的信噪比很低,会出现大量的误检测。由此,视觉感知结果与毫米波雷达的结果会经常不一致。这就好比人两只眼睛看同一个物体,却看到了不同的结果,一只眼睛认为是苹果,另一只眼镜却认为是梨,这会让大脑无所适从。

  此外,由于毫米波没有高程信息,无法区分井盖、龙门架这些对于行车不会造成影响的静态物体,也无法区分白色静止大卡车这样会造成碰撞事故的静态障碍物。如果过分相信毫米波雷达,这会导致幽灵刹车;如果过度忽略,则无法处理白色静止大卡车这种极端情况。

  总之,既然毫米波不好用,那就干脆不用了。可是,激光雷达的精度要高得多,为什么特斯拉同样也不用呢?

  这里的关键就是成本了。要知道,目前用在特斯拉Model 3) 的摄像头成本只需要 65 美元,8颗也就520美元。而如果采购激光雷达领域老大Velodyne的产品,最便宜的16 线激光雷达也得4000 美元,虽说随着华为、大疆等中国厂商的进入,激光雷达的成本正在迅速下降,但是特斯拉还是等不及了。

  因此,为了让汽车的“电脑”拥有足够强悍的算力,特斯拉在芯片研发上投入了巨资,并且经历了一个从购买第三方芯片到自主研发的过程。具体来说,特斯拉的自动驾驶芯片,这些年从HW1持续进化到HW4。

  HW1:围绕Mobileye EyeQ3搭建2014年初始版本硬件搭载英特尔Mobileye EyeQ3,配置一颗英伟达Tegra 3,配置一颗检测范围为160米的前置毫米波雷达,一个前置摄像头,12个超声波雷达。

  HW2:牵手英伟达,传感器数量有所增长2016年HW2自动驾驶平台迭代至英伟达DRIVE PX 2。与此同时,特斯拉也开启了自研芯片项目)。HW2的算力比HW1增加了46倍,达到了12TOPS(1 TOP代表每秒钟进行1万亿次计算)。此外,前置摄像头由1个增至3个,超声波雷达监测范围扩至8米,有利于泊车性能提升。

  HW3:从这个版本开始,特斯拉开始采用自研芯片,装配2颗自研FSD芯片,算力增长了11倍,达到144TOPS,成本却降低至HW2.5的80%。

  HW4:HW4的算力将达到432 TOPS,采用台积电7nm制程工艺,预计今年4季度大批量出货。

  总结一下。特斯拉的做法,其实也符合人工智能的“数据、算力、算法”三要素。在所有具备自动驾驶(辅助驾驶)的汽车厂商中,特斯拉的出货量最大,也就拥有了最多的道路和行驶数据;通过自研FSD芯片,特斯拉的算力也堪称最为强悍;再加上软件和算法上不断地迭代和升级,这也使得特斯拉在自动驾驶的人工智能领域拥有最强的实力。

  与特斯拉相比,大部分汽车厂商对于“纯视觉”方案并没有那么乐观,他们仍然为车辆配备了激光雷达和毫米波雷达,与摄像头形成互补。那么,到底是特斯拉的“纯视觉”更靠谱,还是其他厂商的“视觉+雷达”更可靠?需要时间来证明。

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