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雷锋。本文作者ryan woo曾经是中国科学院计算技术研究所的交互设计师，现在在硅谷做计算机软件工程师。原文在智湖，还有雷锋。搜索“雷锋”。com "公共号码)已被授权。这篇文章是特斯拉“自我驾驶前世”的中篇。
特斯拉自动驾驶仪1.0:简单还是在薄冰上？说到特斯拉的自动辅助驾驶技术的起源，让我们看看特斯拉的自动辅助驾驶是什么样的技术以及它是如何制造的。
首先，我们不妨回顾一下当前汽车驾驶水平的定义。
参照美国标准，nhtsa是国家公路交通安全管理局，sae是美国汽车工程师协会
(资料来源:www.cheyun)
目前，特斯拉的自动驾驶仪已经达到了第二级，部分实现了第三级功能，并正在朝着完全实现第三级甚至第四级迈进。
|激光雷达，照相机和雷达的区别同时，照相机和激光雷达是工业和学术界实现自动驾驶的主流，而雷达是作为辅助信号使用的。
激光雷达、照相机和雷达有什么区别？本自主驾驶非专业研究的作者只能简单介绍激光雷达，通常称为lidar:
相机，以mobileye为例，是一款位于车顶玻璃上方的特别定制的单色相机:
雷达分布在汽车周围和雷达探测点前方:
在许多自动驾驶仪开发平台上，这三种方法经常被综合使用，然后由这些设备收集的数据被相应的软件算法处理。
雷达穿透力很强，不受雨、雾等环境的影响，不受光线的限制。然而，在tesla 8.0自动辅助驾驶发布之前，生成的3d环境地图没有多少实际应用示例
其次，激光雷达的穿透力可以生成三维图像，但成本巨大，甚至达到整车的成本。同时，音量也是一个需要解决的问题。它们中的大多数在学术界和研究中是标准的，并且在大规模生产的道路上需要很长时间。另外，激光雷达由于其可见光范围也受到雨、尘、雾的影响，反射效果不强。
相机没有穿透力，需要光线，只能获取二维图像。3d环境建模只能通过算法来理解。一旦获取的图形有误差，将会极大地影响最终的分析结果。其优点当然是成本非常低，而且该技术通常由行业研究，如mobileye、nvidia和其他图像识别巨头。
特斯拉的自动驾驶方案简单分析了这三种技术的优缺点。让我们看看特斯拉的自动驾驶方案。下面的截图来自于2016年5月麻省理工学院特斯拉汽车驱动部门负责人斯特林·安德森的演讲。
斯特林一上台，他就开门见山地说了为什么特斯拉想要自动驾驶:
为了“更快地推动世界实现可持续能源”，这一愿景已转化为两个目标:
让我们的交通资源更有效率
让我们更有效地利用现有的交通资源
所以第一个指的是特斯拉的电动汽车，电能存储等。
第二个是相应的自动驾驶系统。仅在美国，每年就有33，000人死于当前低效的驾驶系统和各种人为错误，交通堵塞浪费了55亿小时，停车需要2740平方公里。
特斯拉目前的s型和x型自动辅助驾驶系统集成了12个超声波传感器来识别周围环境:
前置摄像头用于识别前方物体:
前方雷达用于识别前方的物体；
和卫星高精度地图:
下一部分非常有趣。尽管特斯拉在所有汽车上都内置了自动辅助驾驶硬件，但向用户提供完整的自动辅助驾驶实际上是一个很短的过程，而这一切的关键是ota的空.更新-最初的特斯拉只有道路辅助警告，依靠每个特斯拉有一个免费的无线3 G/4 G LTE网络，
2014年10月，自动驾驶辅助硬件(6.0系统)安装在所有特斯拉车型上
2014年11月，道路偏离警告和速度提示开始(通过摄像头读取路边的速度牌)
2014年12月，自适应巡航控制系统和正面碰撞警报启动
2015年3月，启动自动紧急制动和盲点警告
2015年10月，自动方向盘接管，侧面方位避碰和一字自动停车启动，真正实现了自动化
辅助驾驶功能(7.0系统正式启用)
2016年1月，交叉停车开始，弯道的速度被调整并召唤进出车库(7.1系统)
因此，我们所谓的特斯拉自动辅助驾驶实际上是一个完整的软件包的集合。特斯拉每次都会打开一点，最后，它完全集成了我们现在看到的自动驾驶仪。每一次更新都经过内部测试、密封、道路测试、验证并更新到实际的特斯拉团队，然后通过团队的反馈数据进一步加强自动辅助驾驶。
|特斯拉在无人驾驶发展战略上不同于谷歌和苹果，所以它在闭门驾驶上也不同于谷歌和苹果。特斯拉采用了一种迭代和渐进的方式来逐步实现真正意义上的无人驾驶。这两种方式都有各自的优缺点，这将在后面进一步分析。
下面的内容更有趣。这张关于团队学习的幻灯片介绍了几个重要数据-
从开始从自动辅助驾驶硬件收集道路数据到2016年5月，特斯拉收集了12.5亿公里的数据；
从自动辅助驾驶启动到2016年5月，特斯拉收集了1.6亿公里的自动驾驶数据；
车队每天将记录420万公里的里程数据(现在这一数据已经扩大到500万公里)，收集100万公里的数据只需要大约6个小时；
特斯拉非常聪明，因为自2014年10月以来，自动辅助驾驶硬件已经完全安装在车身上。即使你不花钱启动自动辅助驾驶功能，你的车也会在路上收集数据。
这是什么概念？
谷歌的自动驾驶汽车在过去的四年里积累了不到250万公里的数据。特斯拉只需要15个小时就能到达...这种指数差异注定会为特斯拉8.0更新后的大变革铺平道路。
斯特林特别举了一个特斯拉的自动辅助驾驶性能的例子，起初不如手动驾驶，目前远远超过手动驾驶。这些都是通过真实的数据一步一步进行比较和学习的。以下是特斯拉自动辅助驾驶一个月的数据对比:特斯拉可以在道路中心停留更长的时间，与手动驾驶相比，它可以在不到1/3的时间内完全居中，差异非常显著。
在谈完理论基础后，让我们来看一下在路上的实际表现。以下是国外媒体对特斯拉自动辅助驾驶和其他类似自动辅助驾驶的汽车经销商的比较和评价:
1.自主驾驶之战:2017年梅赛德斯-奔驰e级与2017年特斯拉s型
2.比较半自主汽车！特斯拉vs宝马、奔驰和英菲尼迪
3.把手拿开
4.用特斯拉、凯迪拉克、现代和奔驰测试(半)自动汽车
以上测试中详细的测试数据和结论足以让我写一篇长文章进行分析。由于时间原因，我们将只做一些摘录和翻译。
在上述自动填充测试中，测试人员发现梅赛德斯-奔驰e200的自动辅助驾驶存在非常严重的漂移现象。
在去一个大弯道的路上:
梅赛德斯-奔驰在自动辅助驾驶中越过了道路中间的黄线，然后跑向了反车道。我们不得不手动将车转回，因为车没有意识到它在倒退。
特斯拉“永远保持”在黄线上测试，无需人工干预。
小弯曲:
奔驰在驾驶时滑出了道路的白线，根本没有试图去纠正它。
特斯拉轻松地停留在路的中央。
在下一个弯道，梅赛德斯继续滑出黄线，而特斯拉继续领先。
最后，我们高速通过了拐角:
我们放手，让汽车控制自己。梅赛德斯-奔驰毫无意外地继续滑出黄线，奔向逆行车道。
虽然泰斯拉稍微擦了擦线，但它仍然留在车道上，并在减速后成功通过了弯道。我们没有人工干预。
比较整个过程的结论-
方向盘警告:车辆发出的控制方向盘的警告
驱动因素输入:人工干预的数量
司机的结论是:
奔驰驾驶员:驾驶驾驶员的唯一好处是你的奔驰可以保护你免受伤害。我信任它吗？只是爬行。我明白了吗？我不明白梅赛德斯-奔驰怎么会向公众发布这个。我讨厌它的一切。它像一个10岁的醉汉一样开车，和一个14岁的醉汉争夺方向盘。在大多数情况下，这是危险的。
梅赛德斯-奔驰驾驶员:唯一值得一提的是，这个系统将试图保护你不使用它...我能相信吗？这只是一个投掷。我能理解吗？我不明白梅赛德斯怎么能向公众发布这样的系统。从头到尾都很恶心。它像一个喝醉的10岁小孩和一个10岁的喝醉的年轻人一样开车，抓住方向盘。在大多数情况下，开车太危险了。
自动驾驶仪:我喜欢它。几个小时后，一个人开始学习在看窗外、看显示屏和用操纵杆控制速度之间的舞蹈。一旦掌握，踏板就变得不必要了。它就像一个非常优秀的二年级青少年驾照持有者，他真的想要留下深刻印象，并且一直在进步。
假设你按计划使用它，它肯定比一个人驾驶更安全。毫无疑问，这是市场上最好的adas系统。这是令人难以置信的2级，但也是3级的翻版，没有足够的预警，这就是问题出现的地方。像孩子一样忽视警告，你会失望，或者更糟。像成年人一样留意警告，这是市场上最好的东西。
特斯拉的自动驾驶仪:我喜欢。试了几个小时后，我可以享受它带来的便利。看窗外的风景，调整驾驶参数。一旦抓住要点，节流就变得不那么重要了。它像一个受过良好驾驶训练的青少年一样驾驶，非常想给你留下深刻印象，它真的开得越来越好。
如果在正确的环境中使用，它比简单的手动驾驶更安全。在目前的adas市场，这无疑是最好的系统。它已经达到了无人驾驶的第二个层次，并且有部分第三个层次的潜力。然而，由于警告信息没有完全到位，最好不要期望完全达到第三个级别。作为一个成年人，通过正确筛选这些提示，你会发现这是市场上最好的系统。
这里有一张图片来总结，请自己编一个大脑:
今天早上，埃隆马斯克在特斯拉8.0升级版中发布了自动驾驶仪。下一篇文章将讨论8.0时代的自动驾驶仪，以及为什么8.0的发布意味着特斯拉和mobileye正式分道扬镳。请注意雷锋的以下文章。
