• 正文
    • 一、引言
    • 二、研究背景
    • 三、Autopilot緊急制動(dòng)解析
    • 1、右側(cè)車輛引發(fā)的緊急制動(dòng)
    • 2、交通信號(hào)燈前的緊急制動(dòng)
    • 3、環(huán)島入口的緊急制動(dòng)
    • 4、技術(shù)結(jié)論
    • 四、結(jié)語
  • 相關(guān)推薦
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一文介紹特斯拉AD/ADAS緊急制動(dòng)安全分析案例

04/23 10:35
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隨著自動(dòng)駕駛(AD)/高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)ADAS)在車輛中的應(yīng)用日益廣泛,其引發(fā)的各類事件分析成為關(guān)鍵問題。本文聚焦特斯拉Autopilot的緊急制動(dòng)情況,借助IVEX打造的數(shù)據(jù)采集平臺(tái)(Carvex)安全分析平臺(tái)(Safety Analytics platform)展開研究。

通過對(duì)超過15000公里行程、40TB數(shù)據(jù)中緊急制動(dòng)事件的剖析,發(fā)現(xiàn)Autopilot在面對(duì)超出操作設(shè)計(jì)域的場(chǎng)景時(shí)會(huì)解除自動(dòng)駕駛,導(dǎo)致駕駛員緊急制動(dòng);同時(shí)還存在將正常情況誤判為風(fēng)險(xiǎn)而緊急制動(dòng)的現(xiàn)象,這些分析為深入了解AD/ADAS系統(tǒng)行為提供了參考。?

一、引言

在過去幾年里,AD/ ADAS組件在商用車和零售車輛中越來越受歡迎。這也帶來了一系列亟待解決的復(fù)雜問題。比如一個(gè)備受關(guān)注的問題:如何從數(shù)千小時(shí)的駕駛數(shù)據(jù)(包括開發(fā)階段和實(shí)際路測(cè))中識(shí)別并理解由 AD/ADAS 行為觸發(fā)的各類事件,如緊急制動(dòng)、急加速、低碰撞時(shí)間等。

數(shù)據(jù)采集平臺(tái)Carvex集成了一套尖端傳感器陣列,搭載于特斯拉Model 3車型,主要用于采集駕駛數(shù)據(jù)以驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品開發(fā)。大部分?jǐn)?shù)據(jù)是在Autopilot(特斯拉的L2 ADAS系統(tǒng))被激活時(shí)收集的。由于 Autopilot 是先進(jìn)的 ADAS 系統(tǒng)之一,我們特別關(guān)注其性能表現(xiàn),尤其是誤觸發(fā)緊急制動(dòng)(false positive braking)這一ADAS領(lǐng)域長(zhǎng)期存在的技術(shù)痛點(diǎn)。

起初,我們?cè)跈z查數(shù)據(jù)中的緊急制動(dòng)事件時(shí)也遇到了困難。Carvex 已經(jīng)收集了 15000 公里的駕駛數(shù)據(jù)。雖然與正常 ADAS 系統(tǒng)在部署前所需的測(cè)試?yán)锍滔啾龋@個(gè)數(shù)字還很小,但我們發(fā)現(xiàn),如果沒有良好的輔助工具,識(shí)別和檢查緊急制動(dòng)事件并非易事。

本文將解析特斯拉的緊急制動(dòng)事件。

圖1:Carvex數(shù)據(jù)收集平臺(tái)

二、研究背景

Carvex以Model 3為載體,集成包含RTK GNSS、激光雷達(dá)毫米波雷達(dá)和多路相機(jī)的傳感器套件(其中艙內(nèi)相機(jī)用于監(jiān)測(cè)Autopilot狀態(tài)),所有數(shù)據(jù)由車載計(jì)算機(jī)實(shí)時(shí)記錄。系統(tǒng)采用全天候設(shè)計(jì),確保惡劣天氣下的數(shù)據(jù)采集完整性。

在數(shù)據(jù)收集過程中,Autopilot 大部分時(shí)間處于開啟狀態(tài)。Autopilot 主要由兩個(gè)部分組成:自適應(yīng)巡航控制車道保持輔助。Autopilot 需要駕駛員主動(dòng)監(jiān)督,一旦遇到超出其操作設(shè)計(jì)域(ODD)的情況,系統(tǒng)會(huì)發(fā)出警報(bào)并解除自動(dòng)駕駛。

目前Carvex累計(jì)行駛15,000公里,生成超過40TB數(shù)據(jù),其中包含大量與Autopilot行為相關(guān)的關(guān)鍵事件。通過IVEX安全分析平臺(tái),我們實(shí)現(xiàn)了:

(1)自動(dòng)識(shí)別駕駛?cè)罩局械?strong>異常事件

(2)關(guān)聯(lián)事件潛在誘因

(3)監(jiān)測(cè)Autopilot行為模式變化

本次研究聚焦減速度超過4.0 m/s2(13.12 ft/s2)的緊急制動(dòng)事件,包括Autopilot主動(dòng)觸發(fā)系統(tǒng)退出后駕駛員介入兩種情況。這類事件的研究?jī)r(jià)值在于:

(1)可能反映Autopilot超出ODD時(shí)的處置失效

(2)假陽性緊急制動(dòng)可能導(dǎo)致追尾事故,存在安全隱患

三、Autopilot緊急制動(dòng)解析

Carvex 的傳感器數(shù)據(jù)會(huì)通過開源自動(dòng)駕駛軟件阿波羅(Apollo)的感知模塊進(jìn)行離線處理。處理后的圖像等傳感器數(shù)據(jù)以及物體列表格式的感知輸出,隨后會(huì)被導(dǎo)入到IVEX安全分析平臺(tái)。

平臺(tái)能夠展示 AD/ADAS 車輛的所有相機(jī)視頻流。在這種情況下,我們選擇重點(diǎn)關(guān)注前置相機(jī)艙內(nèi)相機(jī)的視頻流,以便能夠觀察到其他車輛與Autopilot的行為。

平臺(tái)支持多駕駛?cè)罩韭?lián)合檢索,并按參數(shù)分類關(guān)鍵場(chǎng)景,可以通過"聚合視圖"功能篩選特定車速區(qū)間內(nèi)觸發(fā)的緊急制動(dòng)事件。

圖2:安全分析平臺(tái)緊緊急制動(dòng)聚合視圖

1、右側(cè)車輛引發(fā)的緊急制動(dòng)

圖3:右側(cè)車輛引發(fā)的緊急制動(dòng)

圖4:IVEX中的緊急制動(dòng)

從圖3和圖4中可以看出,盡管右側(cè)卡車未實(shí)際侵入車道,自車仍以28 m/s(100.8 km/h)時(shí)速突發(fā)制動(dòng)(右側(cè)卡車時(shí)速75.6 km/h)。同時(shí)數(shù)據(jù)分析顯示:當(dāng)卡車短暫壓線1秒時(shí),Autopilot判定其可能低速切入(此時(shí)車距僅1.59米),遂觸發(fā)持續(xù)1秒的緊急制動(dòng),導(dǎo)致車速驟降7 m/s(根據(jù)RTK GNSS估算),這對(duì)兩輛車來說都是一個(gè)危險(xiǎn)的情況。

圖5:儀表盤Autopilot行為記錄

我們可以看到,車輛的 Autopilot 將卡車標(biāo)記為可能駛?cè)氡拒囓嚨?/strong>的潛在安全風(fēng)險(xiǎn),這就是車輛決定緊急制動(dòng)的原因。

2、交通信號(hào)燈前的緊急制動(dòng)

圖6:遇到交通信號(hào)時(shí)的緊急制動(dòng)

圖7:IVEX中的緊急制動(dòng)

從圖6和圖7,分析可得車輛以20 m/s(72 km/h)接近路口時(shí),駕駛員在黃燈亮起1.8秒后接管并急剎,3.7秒內(nèi)完成靜止(減速度5.4 m/s2)。值得注意的是,該版本的Autopilot雖能識(shí)別信號(hào)燈(如下圖示),但無響應(yīng)功能,緊急制動(dòng)純屬駕駛員行為。

圖8:儀表盤Autopilot行為記錄

3、環(huán)島入口的緊急制動(dòng)

圖9:在進(jìn)入環(huán)形交叉路口之前進(jìn)行的緊急制動(dòng)

圖10:IVEX中的緊急制動(dòng)

在緊急制動(dòng)發(fā)生前約 3 秒,車輛以18 m/s(64.8 km/h)接近環(huán)島時(shí)突發(fā)制動(dòng)。實(shí)測(cè)表明,Autopilot因環(huán)島超出其ODD靜默退出,駕駛員接管時(shí)剩余反應(yīng)時(shí)間不足,導(dǎo)致制動(dòng)過急。所幸后方無車,未造成風(fēng)險(xiǎn)。

4、技術(shù)結(jié)論

基于上述分析,我們對(duì)Autopilot 的行為得出一些結(jié)論:

(1)ODD邊界行為:當(dāng)場(chǎng)景超出Autopilot設(shè)計(jì)域時(shí),系統(tǒng)會(huì)無預(yù)警退出,迫使駕駛員緊急干預(yù);

(2)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判機(jī)制:對(duì)潛在切入障礙物存在過度敏感現(xiàn)象,可能觸發(fā)非必要制動(dòng)。

四、結(jié)語

在本篇文章中,我們介紹了如何使用 IVEX 安全分析平臺(tái)分析特定場(chǎng)景類別 ——?意外緊急制動(dòng)情況。從案例中也可清晰了解到IVEX安全分析平臺(tái)在AD/ADAS數(shù)據(jù)解析中的三大優(yōu)勢(shì):

(1)異常行為快速定位

(2)多維度場(chǎng)景重建

(3)系統(tǒng)決策溯因分析

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