第一起自动驾驶死亡车祸！特斯拉事故复现分析

特斯拉陷入自动驾驶不安全的漩涡中

曰前，美国一辆特斯拉MODEL S在自动驾驶时发生车祸导致驾驶员死亡，这是目前自动驾驶技术应用以来第一起己知的导致死亡的车祸。在事故发生后的第一时间，特斯拉就通报了NHTSA。事故发生后互联网上有人纷纷在讨论事故是如何发生的？

对于特斯拉Model S的质疑

自动驾驶技术

首先我们来了解一下特斯拉汽车的自动驾驶原理，自动驾驶简单的来解释就是有传感器，控制器，和执行器组成。传感器负责感知周围的环境把信息传递给控制器，控制器结合各传感器的数据产生决策数据告诉执行器，让执行器执行控制请求。这样就可以通过感知路面的数据控制汽车自动行驶了。特斯拉的自动驾驶系统(Autopilot)传感器主要有以下几部分组成：

自动驾驶系统传感器的组成部分

1、超声波传感器位于前后保险杠附近。

2、前视摄像头位于挡风玻璃上的后视镜下方。

3、雷达安装在前格栅中部。

传感器工作示意图

超声波传感器负责探测车周围的障碍物，经过我们测得超声波传感器能够感知的距离大概在5米左右，前格栅下面使用的是77G毫米波雷达负责探测车辆前端150米距离的障碍物情况。包括距离、车速等信息。前视摄像头负责识别道路车道线、标识、车辆速度等情况。除此之外还会通过高精地图等其它数据对道路情况进行判断，通过自动驾驶算法反向控制汽车实现的自动驾驶技术。从理论上看特斯拉的自动驾驶技术还是比较可靠的。

事故分析

根据了解的情况，当时Models行驶在一条双向、有中央隔离带的公路上，自动驾驶处于开启模式，此时一辆拖挂车以与Models垂直的方向穿越公路。在强烈的曰照条件下，驾驶员和自动驾驶都未能注意到拖挂车的白色车身，因此未能及时启动刹车系统。由于拖挂车正在横穿公路，且车身较高，这一特殊情况导致Model S从挂车底部通过时，其前挡风玻璃与挂车底部发生撞击。

事故现场分析图

从这张图上来分析，特斯拉汽车的摄像头是因为白色拖挂汽车拐弯，导致其遮挡了视线，同时也有强光的原因导致摄像头致盲。如下图，摄像头致盲效果。强光或者是大面积遮挡物都会影响到前视摄像头的图像识别，这样自动驾驶就变得不可靠。

摄像头的失效导致汽车判断失误

摄像头失效了，那么特斯拉的防撞系统是基于毫米波雷达的，毫米波雷达应该在150米左右就能够识别出车辆的存在，并且提前预替的。通过交通事故分析发现，白色大卡车是对向而行的，这是双向四车道，毫米波雷达不会识别行驶中对向的车辆。所以150米时没有看到大卡车。当大卡车转弯时。毫米波雷达被卡车车厢面积的遮挡给当住了，没有办法判断前方有几辆车。因为在毫米波雷达内部的天线矩阵发出去信号都有回波，会造成毫米波雷达测量不出有几辆汽车，从而不显示内容。

大卡车示意图

这里纠正几个观点：对于毫米波雷达系统，原因主要是其安装位置过低。

一般的毫米波雷达垂直视角在±5°以内，导致当Tesla靠近拖挂卡车侧面时，雷达波束从下侧穿过了卡车，导致漏检。

毫米波雷达安装位置过低

特斯拉的自动驾驶系统是能够检测出卡车、汽车、摩托车这三种车型的，所以因为车辆过高，传感器过低，所以没有检测到卡车的存在是有疑点的。

特斯拉识别不到卡车从而撞了上去

那么毫米波雷达因为识别的原因也失效了。这辆车的状态应该是在基于高精地图信息识别车道线的前提下，高速行驶。这样才会从卡车底部穿过。从而不会减速，我们也经常碰到自动驾驶识别不到前面物体，冲出去的情况。

假使当时车辆发生是正面撞击或追尾事故，即便在高速行驶条件下，Model S先进的防撞系统都极有可能避免人员伤亡的发生，因为在此前的很多起事故中，Models都有过如此表现。

总结：特斯拉的自动驾驶系统在传感器部暑上面还是欠缺全面的考虑，不过特斯拉把传感器的不足以强壮的自动驾驶算法来进行了弥补。但是在传感器遭受到攻击或者意外情况下，算法自然就失效了。对于特斯拉的建议有两点。

1、增加传感器的数量，增加4个24G毫米波雷达来判断车周的障碍物。或者增加一个激光雷达对周围障碍物进行扫描。

2、加强对自动驾驶的算法，提高传感器的弹性设置，增加摄像头滤镜等。