Tesla 操作系统更新，新的自动驾驶技术能确保悲剧不再发生吗？
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特斯拉
大约两个半月之前，Tesla 搞出了一个大新闻，关注这方面的读者肯定都知道，当时一位在「自动驾驶」模式下驾驶着 Model S 的车主发生了一起严重的撞击车祸，不幸身亡，他也成为了全世界第一个直接死于自动驾驶技术的人。
而经过了两个半月的的时间之后，Tesla 在今天对其 Autopilot 自动辅助驾驶系统进行了升级，也许我们之后能够不再见到类似的悲剧再次发生了。
新版本突出雷达的作用
在今天发布的官方博文中，Tesla 向所有人详细介绍了这版更新的内容。
首先，这个更新的不是 Tesla「自动驾驶系统」的 8.0 版本，而是 8.0 版本的操作系统，只不过其中的重点是 Autopilot 自动辅助驾驶的升级。而其中的主要部分集中在自动驾驶传感系统中的雷达部分，将其从一个辅助技术转变为了一个主要的控制传感器。
事实上，如果在 5 月份事故发生时有这次的技术，那悲剧也许就不会发生。马斯克当时表示「雷达系统没有启动的原因是因为它看到了一个像高架路的标志，为了避免错误的制动，它就没有做这件事。」但实际上那是一辆重型拖车。
「我们正在更加有效地使用我们的雷达」，马斯克在采访时说道，「完全通过软件的更新，整个系统的安全性能得到一个显著的提升。」
具体有哪些升级，请看以下 Tesla 官方给出的回答：
· TACC 最大制动率提升，并且延迟时间缩短五分之一；
· 车辆通过识别两辆车的雷达回波，提升车辆紧急刹车，或其它引起大力刹车的事件的反应速度；
· 搭载空中升级 8.0 版本，或使用 8.1 版本导航系统，车辆识别高速公路出口。仅限美国使用；
· 当超越一台接近分道线边缘的速度较慢车辆时，特斯拉车辆可自动调整在车道内的位置；
· 车辆提示警报更加明显，包括在仪表板上通过闪烁白色边框提示驾驶员；
· 通过识别前车转向灯，提高对插队车辆的侦测；
· 在欧洲地区减小右侧超车的可能性；
· 提高自动并线功能的可用性；
· 如驾驶员始终忽略车内重复的警报，车辆将禁用辅助转向功能，直至车辆驻车；
· 在紧急情况下，自动刹车功能将更有效地介入；
· 即使车辆未开启辅助转向功能，当车辆检测到即将偏离行驶道路，驾驶员仍然没有转动方向盘时，车辆会发出警报；
· 随着数据的完善，在即将发生交通事故时，车辆会主动开启辅助转向功能，尝试避免一定会发生的碰撞；
· 得益于车队学习功能，车辆的弯道车速调节可随之适应；
· 还有约 200 项升级不值一提。
「自动驾驶技术」在争议声中前行
在大概一年之前，Tesla 在其 7.0 版本操作系统中进行了「史上最大规模自动驾驶」升级行动，增加了多项自动驾驶方面的功能。Tesla 所采用的自动驾驶技术主要是利用摄像头、雷达和传感器去操控汽车的行驶方向与速度。
不过，由于在今年 5 月份，40 岁的 Joshua D. Brown 在采用自动驾驶模式时不幸身亡，因此很多有关「Tesla 的自动驾驶技术是否安全」的质疑声也开始此起彼伏。
但经过了这次的升级，马斯克认为那样的悲剧不会再发生了。比如很多 Tesla 车主都会忽视警告，将双手离开方向盘，但 Tesla 在新的版本中对此进行了修正，如果驾驶员在一个小时内三次忽略这样的警告，那这辆车的自动驾驶模式将会被锁住。
马斯克对记者表示：「This is not going from bad to good. It's going from good to, I think, great.」
当然，马斯克此举也是为了消解之前因车祸死亡事件所带来的负面压力。
首先，几乎所有传统车厂都对 Tesla 在自动驾驶技术方面的「操之过急」颇有微词，他们认为目前的技术还做不到让驾驶者放心地把方向盘的控制权交出去。不过马斯克一向是一个爱冒险的人，虽然面对很大的质疑声，但他还是没有放弃。不过这次在各项警告设置上更加全面，可能会让心急的车主们踩踩刹车。
其次，面对之前很多人质疑的雷达检测方面的不完善，Tesla 这次专门在雷达部分做了工作，降低了之前传统摄像头检测的比重。
据悉，这个新版本的系统将会在未来两周内推送给用户。但它究竟能不能让之前那样的悲剧不再发生，恐怕还是一个未知数。
下附 Tesla 更新内容全文：
在我们即将向特斯拉车主推送的 8.0 版本软件中，最显著的就是 Autopilot 自动辅助驾驶升级。我们通过使用车辆搭载的雷达，采用更先进的信号处理，生成一幅世界的影像。该雷达是 Autopilot 自动辅助驾驶配套硬件的组成部分，全部 2014 年 10 月之后出厂的特斯拉车型都搭载了这一雷达。一直以来，该雷达一直是主摄像头以及图像处理系统的辅助传感器。
当然，空中升级 8.0 版本尚有其他许许多多更新，本文结尾处会逐一列出。
深思熟虑之后，我们相信该雷达可以被用作主控制传感器，且不需要摄像头确认视觉形象识别。这是一个不平凡的、反直觉的问题 ---想一想，雷达呈现出的世界是多么奇特！这个波长的光子可以轻易地穿过雾、粉尘、雨、雪，然而金属物品看起来如同镜子。雷达可以识别人，但是他们被显示为部分透明。木制品和涂色塑料制品这些对人类而言显而易见的物品，对雷达而言，几乎都像玻璃一样透明。
另一方面，任何带有皿状的金属表面不仅仅会反光，更会将反射信号放大数倍。比如，一个丢弃在公路上的苏打水罐，如果凹状瓶底朝向车头，就会被显示成为一个大型的危险障碍物，但这时候，你一定不想猛踩刹车而避过这个苏打水罐。
因此，如何避免由于错误报警而导致车辆停止行进，是使用雷达带来的一个大问题。在车辆即将撞上大型物体时，刹车是必要的 ---- 但不应该是为了避开一个苏打水罐。这些不必要的刹车行为，轻则带来负面情绪，重则导致驾驶员受伤。
为了解决误识别障碍物从而导致频繁刹车制动问题的第一部分，是拥有更为详细的点云数据。空中升级 8.0 系统对现有雷达功能的解锁，使得每一个雷达可以探测到比之前多六倍的周边物体，并且有能力在每一个物体上获得更多细节信息。
减少误识别的第二部分包括以十分之一秒的速度，整合雷达的影像帧汇编成现实场景的 3D「影像」。(通常) 通过单一影像帧，很难知道物体是移动的，静止的，或者只是反光造成的虚像。通过比较包含车辆速度、预期轨迹信息的连续影像帧，车辆可以分辨前方物体是否是真实的，同时评定碰撞的概率。
第三部分就更加复杂。当行驶中的车辆正在接近一个路标位于坡顶的上行高速公路，或一个路标位于桥下的下行桥梁时，这种视觉上的落差，经常看起来像是碰撞路线。而导航和高精准 GPS 都不足以判定车辆是否将要通过此路段。到车辆接近道路变道口时再刹车为时已晚。
这种情况下，车队学习功能便派上用场。一开始，车队不会采取任何行动，而只是识别出路标、桥梁和其他静止的物体，并通过雷达绘制地图。汽车电脑在后台将核实其预计应该刹车、与驾驶员的实际行为进行比较，并将这些数据上传至特斯拉数据库。如果一些车辆安全通过被雷达标定的物体，无论 Autopilot 是否开启，这个物体将被加入地理编码的白名单（被标注安全）。
即使数据显示某一地段因误判而导致刹车行为的几率很小，车辆依然会在摄像头没有探测到前方障碍物的情况下，采取轻微制动。随着系统的不断优化，当雷达确定 99.99％发生碰撞的可能性时，刹车强度将会逐步提升至全力制动。或许这不能彻底地避免碰撞的发生，但明显的减速，会使车上乘客受到严重伤害的机率大大降低。
以上功能结合雷达，可以实现穿透大多数难以目视的物体的能力，将带来的直接效果是，车辆几乎可以无障碍的实现高效率准确制动。也就是说即使 UFO 降落在能见度为零的高速公路上时，特斯拉也能及时地采取制动措施。
让这项技术更进一步，未来特斯拉将可以搜集到，由前车底部传回的雷达信号并及时刹车，即使前车无法被图像及雷达系统所探测到，特斯拉也可以使用雷达脉冲信号和光子飞行时间来辨别信号。或许前车会撞上浓雾中的 UFO，但特斯拉不会。
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