為什么汽車不能設(shè)計(jì)成快撞車就自動剎車？

作者：佚名 2021-11-26 09:37:47

現(xiàn)在自動泊車都出來了，在雷達(dá)和攝像頭的幫助下，車輛都能直接入庫了，而且遇到障礙物都會先判斷，再預(yù)警，再自動調(diào)整位置避開障礙。

很多人以為的邏輯：

如果不是自動泊車，就是最簡單的輔助倒車，也是基本的功能，每輛車都有，在檢測到后面有障礙物的時(shí)候，就會蜂鳴報(bào)警，而且精度還超高，甚至憑借報(bào)警聲音，老司機(jī)都可以控制到了厘米的級別，和后面障礙物貼著停。

那么，為什么汽車不能設(shè)計(jì)成行駛的時(shí)候快撞車就自動剎車呢？

然后，懂得一些自動駕駛 AEB 的人就出來解釋了，什么 AEB 的原理啊，什么攝像頭要辨別出是什么玩意，才能剎車啊，辨別不出來就得撞上去了。

然后吃瓜群眾就更懵逼了，說啥呢，把我當(dāng)傻子忽悠呢。

我倒車的時(shí)候，開著簡配的車，沒后置攝像頭的那種，但車后面放箱子，放購物車，站著人，有堵墻，隨便是啥，只要是車后面有障礙物，那個(gè)都報(bào)警。那技術(shù)不就是一個(gè)雷達(dá)，反射到了障礙物，然后雷達(dá)波回來告訴我有障礙物，管他什么障礙物，都不能倒了，隨著障礙物距離接近不斷報(bào)警（好一點(diǎn)的輔助駕駛還會剎停）啥的，有啥難度，要啥攝像頭。

那么把這個(gè)功能放在車輛前面，檢測到障礙物，管他什么障礙物，只要雷達(dá)檢測到有東西，直接停下就好了啊！憑什么倒車能做到，開車就不能做到了。

往往到這個(gè)時(shí)候，邏輯就卡住了，為什么不行，我看過很多大佬的高贊回答，都沒把這個(gè)簡單的問題說清楚，而是轉(zhuǎn)而去說什么智能 AI，大數(shù)據(jù)的算法，或者去科普 AEB 是啥玩意，順便扯下自動駕駛分幾個(gè)等級啥的，弄一堆英文名詞，說得大家不明覺厲，肅然起敬。但回頭一想，好像都沒說到點(diǎn)上啊，還是不明白啊。

但是，如果說明白了，就是簡單一句話：

輔助駕駛的單一感知設(shè)備，不能適應(yīng)全路況，全環(huán)境的一個(gè)事情。

打個(gè)比方，就是人可以通過手去觸碰某個(gè)裝菜的盤子，得知這個(gè)菜是熱是涼，但是你要人去判斷 10 米開外的一盤菜是熱菜還是涼菜，那是真的只能靠蒙了。100 米開外，還要人的觸摸去判斷，那就真的只有上超能力了……

用來自動泊車報(bào)警的感知設(shè)備，叫做超聲波雷達(dá)。而這個(gè)雷達(dá)的目前最遠(yuǎn)探測距離（保持精度）為 5 米。

啥叫超聲波雷達(dá)？

就是一個(gè)發(fā)射超聲波的裝置，再弄一個(gè)接收超聲波的裝置，根據(jù)來回的時(shí)間差，就能估算出雷達(dá)距離障礙物的相對距離，精度可以達(dá)到 1-3CM。

現(xiàn)在我們常見的，也是用了幾十年的超聲波雷達(dá)叫 UPA，UPA 的探測距離一般在 15CM-250CM。通常安裝在汽車前后保險(xiǎn)杠上，用于輔助泊車。

而自動泊車就需要裝側(cè)面雷達(dá)，這里用的則是更長距離的探測超聲波雷達(dá) APA. APA 的探測距離在 30-500CM。

APA 用于測量側(cè)方障礙物的相對距離，因?yàn)槠涮綔y距離較遠(yuǎn)，也可用在駕駛的時(shí)候探測后方、側(cè)面是否有來車過于靠近本車，可以用于側(cè)后方來車報(bào)警。

一輛車從檢測到障礙物到剎停，要經(jīng)過感知 - 思考 - 決策的過程。而一輛 100 公里時(shí)速的車，一秒就是 28 米，指望 5 米感知距離的超聲波雷達(dá)來幫助剎停，等探測到了再到剎停，那簡直就是 100%碰撞，對于駕乘人員的生命簡直就是開玩笑。

那么為什么超聲波雷達(dá)不能檢測遠(yuǎn)一點(diǎn)的位置，比如 100 米開外？

因?yàn)槌暡ㄊ菣C(jī)械波， 散射角大，方向性不集中，無法精準(zhǔn)描述障礙物位置 ，離障礙物距離越遠(yuǎn)靈敏度越差，現(xiàn)階段 5 米以上就無法判斷障礙物的精準(zhǔn)相對距離。

講清楚了上述的超聲波雷達(dá)原理，我們再回來說下 AEB（Automatic Emergency Braking）的判定標(biāo)準(zhǔn)。

現(xiàn)有的 AEB 用的感知設(shè)備基本是由 毫米波雷達(dá)和高清攝像頭 組成的。

而毫米波雷達(dá)即便最近才開始配在某些高端車型上的 77GHZ 的，其精度也只有 10-40CM 級。

這是個(gè)什么意思呢？就是一個(gè)人，在毫米波雷達(dá)的感知里，可能就是由幾個(gè)反射點(diǎn)到十幾個(gè)反射點(diǎn)所組成。一輛比人大很多倍的面包車、卡車，倒是反射點(diǎn)多一些，可能會有一個(gè)大概的輪廓勾勒出來。

但從稀疏的幾個(gè)反射點(diǎn)里面判斷前方是個(gè)人還是個(gè)什么玩意，還要從一大堆反射點(diǎn)里把這幾個(gè)點(diǎn)給摘出來，不和其他的反射點(diǎn)融為一體，對于算法來說，也是個(gè)讓它頭疼的事情，反正我看過毫米波雷達(dá)反射的點(diǎn)云圖，我是弄不清楚左邊這十幾個(gè)點(diǎn)，右邊那幾個(gè)點(diǎn)是啥玩意的……

覺得反射點(diǎn)少了，想多來點(diǎn)那個(gè)反射點(diǎn)，那么我們調(diào)高毫米波雷達(dá)的靈敏度，降低探測閾值行不行呢？

也不行。因?yàn)楹撩撞ɡ走_(dá)對金屬敏感度高，在高靈敏度下，這就和照相一樣，靈敏度越高，無用的噪點(diǎn)也會增多，這樣就會造成 大量的誤判，導(dǎo)致“鬼影”，“虛影”的出現(xiàn)。

所以，AEB 很想采納毫米波雷達(dá)的數(shù)據(jù)，但這個(gè)玩意的精度太低，而且還經(jīng)常弄些“魔幻”的反射點(diǎn)出來，如果回回采納它的數(shù)據(jù)，那汽車很有可能在一馬平川的道路上，突然就是一個(gè)急剎，因?yàn)楹撩撞ɡ走_(dá)判斷前方有個(gè)“障礙物”。然后司機(jī)一腳油門，繼續(xù)走，過一下又是一個(gè)剎停……還是誤判…………這樣的 AEB 估計(jì)會讓司機(jī)和乘客抓狂…………

所以，為了防止汽車出現(xiàn)這種狀況，現(xiàn)在 AEB 的邏輯，毫米波雷達(dá)要求剎停的要求還得經(jīng)過高清攝像頭的確認(rèn)把關(guān)才行，這樣就可以防止毫米波雷達(dá)誤判。只有在兩者判斷一致的情況下，比如前面有輛車停了，毫米波雷達(dá)說前面有輛車，攝像頭也說前面有輛車，那么 AEB 才會下決定開始剎車。當(dāng)然，根據(jù)權(quán)重的不同，也可以調(diào)整為攝像頭說前面有輛車，毫米波雷達(dá)懵的情況下，也可以開始剎車。

說回高清攝像頭，通過提供高分辨率的圖像，再把圖片轉(zhuǎn)為二維數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行圖像匹配進(jìn)行識別。前面這個(gè)到底是車輛，還是行人，還是電動車，摩托車，這種方式就是我們常說的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)得來的。

（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬大腦認(rèn)知的機(jī)理，解決各種機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用任務(wù)，從海量的數(shù)據(jù)中進(jìn)行深度學(xué)習(xí)。）

我們現(xiàn)在用的人工智能的學(xué)習(xí)，基本是采用的自下而上的方法，使用 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）或卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN） 進(jìn)行深度學(xué)習(xí)。（深度學(xué)習(xí)：一類機(jī)器學(xué)習(xí)算法，使用多層從原始輸入中逐步提取更高層次的特征。）

而攝像頭感知的數(shù)據(jù)，如果算法沒有見過類似的，無法解析出來，很有可能認(rèn)為這是個(gè)錯(cuò)誤的感知。