乾貨！特斯拉Autopilot核心感測器解讀「毫米波雷達篇」

目前為止，特斯拉的Autopilot一共經歷了三代硬體的更迭，分別是Autopilot1.0，2.0和2.5。按照目前特斯拉的公開信息，Autopilot3.0硬體將可能在今年底和自主研發的晶元一起推出。

從本期開始，《高工智能汽車》將獨家深入解讀Autopilot幾代硬體平台核心感測器的迭代歷史，以及相關的供應商變化。（前幾天，網上流傳了一篇特斯拉供應商的文章，文中把毫米波雷達供應商標註為法雷奧，其實法雷奧是超聲波雷達供應商。）

上述圖片來自特斯拉官方網站

特斯拉Model S和Model X早期配備的Autopilot1.0和2.0版本硬體，搭載的是博世中程雷達感測器(MRR)。

其中，Model S的1.0版本雷達內置加熱功能，而Model X開始從1.0到2.0版本都沒有內置加熱功能。博世雷達與ECU（即1.0的MobilEye EyeQ3晶元，2.0的英偉達px2的APE板）連接，使用一對canbus線路。

上述圖片來自特斯拉官方網站

而從特斯拉Model 3開始，以及更新的ModelS/X Autopilot2.5版本（2017年8月後新車），配備的是大陸ARS4-B雷達感測器（官方命名：ARS410 CV），通過兩對canbus線路與ECU相連。

上述兩款雷達在參數上略有差異。大陸雷達速度測量更精確（ /- 0.1kph vs 博世 /- 0.11mps），探測距離略長（170米 vs 博世160米），重量稍輕（130克 vs 博世190克），功耗略低（4W vs 博世4.5 w）。

ARS4-B通過兩個獨立的掃描實現寬廣的視野，從而可以支持遠距功能，如自適應巡航系統、緊急制動輔助和前向碰撞預警。該感測器無需攝像頭的輔助就能夠探測靜止目標。

改款雷達支持EuroNCAP (AEB城市/城際/行人) 以及CLEPA，AEBS(ECE階段2)；高於6.5° 目標解析度以及0.2°探測精度；在水平和俯仰方向具備自動標定能力；測速精度: ± 0.1 km/h；自適應巡航ACC跟停式最高支持車速170km/h。

不過，為何當時特斯拉沒有直接選擇250m以上的遠距離雷達，可能基於當時功能演算法的匹配以及成本考量。在即將發布的Autopilot3.0硬體版本是否會採用新的雷達，我們拭目以待。

以博世的第四代遠距離雷達感測器（遠程雷達，LRR4）為例，集成了兩塊電子板，包括恩智浦和意法半導體的微控制器，以及博世的電源管理IC。

射頻（RF）板採用基於混合PTFE / FR4基板的不對稱結構，並安裝有平面天線。其中，英飛凌77 GHz鍺硅（SiGe）單片微波集成電路（MMIC）被用作高頻發射器和接收器。

LRR4是單一靜態多模雷達，具有六條固定波束，檢測車輛的距離達到250米。中央的四條波束優化了高速度下對外圍環境的探測性能。

其他性能包括：獨立模式以仰角波束測量高度，能夠分辨固定障礙物，從而對靜止物體也能作出安全制動反應；帶有自校準功能（水平）；可選配透鏡或雷達罩加熱功能；可擴展系統具有多個感測器配置，包括融合感測器收集到的數據等。

從目前的一些車主反饋來看，因為晶元和演算法的更換，有不少車主反饋Autopilot2.0上的雷達/視覺融合明顯比1.0差，Autopilot1.0的精度僅為幾厘米，而Autopilot2.0很容易出現 /-1m的誤差。

與此同時，Autopilot1.0運行在將近5年前發布的Mobileye EyeQ3上，仍然比Autopilot2.0採用英偉達px2更好地處理許多情況。顯然，彼時晶元的更換，對於特斯拉來說並沒有做好充分的準備。

同時，近年來特斯拉連續遭遇的兩次碰撞橫向行駛的卡車，有業內人士認為，目前這套硬體和演算法都沒有對交叉路口的橫向移動障礙物做特殊演算法處理，除了雷達可能在1.0版本之後對此場景進行了一些改進（此外，此前搭載的MobilEye EyeQ3不支持兩側來車檢測）。

對於毫米波雷達的使用，此前特斯拉官方在2016年9月發布了一篇專門針對毫米波雷達使用的博客文章：

「

雖然我們的軟體版本V8.0有幾十個小的改進，但最重要的升級是搭載了毫米波雷達。該雷達是2014年10月作為Autopilot硬體套件的一部分添加到所有特斯拉汽車上的，但只是作為主要相機和圖像處理系統的輔助感測器。

經過仔細的考慮，我們現在認為它可以作為一個主要的控制感測器，而不需要相機確認視覺圖像識別。這是一個非常重要且違反直覺的問題，因為這個世界在雷達上看起來很奇怪。

（這篇文章的發布時間恰恰在特斯拉首起Autopilot激活狀態下的致命事故。2016年5月7日，一輛2015款Model S與一輛橫穿的白色車身拖挂車發生碰撞。

「在明亮的天空下，Autopilot和司機都沒有注意到挂車的白色部分，所以沒有剎車，」特斯拉的博客文章說，「拖車高度高，加上它在道路上的位置，以及碰撞的極其罕見的情況，導致Model S直接從拖車下方通過並造成了事故。」）

毫米波雷達的波長很容易穿過霧、塵、雨和雪，但任何金屬的東西看起來都像一面鏡子。雷達可以看到人，但他們看起來是半透明的。由木頭或彩繪塑料製成的東西，雖然對人來說是不透明的，但對雷達來說幾乎和玻璃一樣透明。

另一方面，任何盤形金屬表面不僅具有反射性，而且將反射信號放大到實際尺寸的許多倍。一個廢棄的汽水罐在路上，它的凹底朝向你，看起來可能是一個巨大而危險的障礙物，但你肯定不想為了躲避它而猛踩剎車。

因此，使用雷達制動最大的問題是避免誤報。如果你要撞到一個又大又結實的東西，猛踩剎車是至關重要的，但如果你只是要撞倒一個汽水罐，就不是這樣了。有很多不必要的剎車事件，往好了說是非常惱人的，往壞了說是會造成傷害。

解決這個問題的第一部分是有一個更詳細的點雲。V8.0版本軟體用相同的硬體解鎖了對六倍多的雷達目標的訪問，每個目標有更多的信息。

第二部分是將這些每十分之一秒發生一次的雷達快照組裝成世界的3D「圖片」。我們很難從一幀圖像中分辨出物體是運動的還是靜止的，也很難分辨出虛假的反射。通過將幾個相鄰的幀與車速和期望路徑進行比較，汽車可以判斷某物是否真實，並評估碰撞的可能性。

第三部分要困難得多。當汽車駛近位於路面隆起處或橋下的高架公路路標時，這通常看起來像是一個碰撞路線。GPS的導航數據和高度精度不足以判斷車輛是否會從物體下方通過。等到車開得很近，路面坡度發生變化時，再剎車就太晚了。

這就是快速學習派上用場的地方。最初，車將不採取任何行動，除了記錄路標、橋樑和其他固定物體的位置，根據雷達繪製地圖。然後，Autopilot系統將自動比較何時剎車，並將其上傳到特斯拉的資料庫。

如果有幾輛車安全地駛過一個給定的雷達目標，不管自動駕駛儀是開著還是關著，這個目標都會被添加到地理編碼的白名單中。

當數據顯示，虛假剎車事件將是罕見的，汽車將開始使用雷達系統數據進行溫和剎車，即使相機沒有注意到前方的物體。隨著系統置信度的提高，當系統發生碰撞的概率接近99.99%時，制動力將逐漸增大到最大。

這可能並不總是完全防止碰撞，但碰撞速度將顯著降低到不太可能對車內人員造成嚴重傷害的程度。

這樣做的效果，再加上雷達能透過大部分的視覺模糊，就是即使在零能見度的情況下，汽車也應該幾乎總是正確地踩剎車。

更進一步，特斯拉也可以「獲取」前一輛車下方回來的雷達信號，使用雷達脈衝信號和光子飛行時間（ToF）來區分信號——甚至進行剎車，當尾隨一輛對於視覺和雷達都是不透明的車。前面的車可能會在濃霧中撞上不明物體，但特斯拉不會。

此外，使用雷達回波控制前方兩輛車，提高了對不可見的嚴重剎車事件的響應和反應時間。

」

不過，就在上周，特斯拉的一輛車又再次撞上了一輛橫穿路口的白色半掛卡車，同樣，特斯拉的車又一次直接從車底穿過造成事故。目前，還不確認事故的具體原因。

我們不清楚當時的各項Autopilot功能是否正常運轉，感知系統是否有檢測到障礙物，但很顯然作為最後減緩碰撞的AEB系統並非萬能。（實際量產車的AEB效果並非大家在測試場看到的那樣完美，能夠很精準在前方障礙物前剎住車。）

我們查看了Model 3的最新車主手冊，關於自動緊急制動一項是這樣說明的：倘若行駛車速為 (56 km/h) 或更快，在自動應急制動將行駛車速減慢 (50 km/h) 後，將釋放制動器。比如，行駛車速為90 km/h時，自動緊急制動會實施制動；當車速降至40 km/h時，則會釋放制動器。（所以，不要對AEB報以希望，尤其是L3級及以下自動輔助駕駛）

車主手冊明確表示：僅當行駛速度大致介於10 km/h和150 km/h之間時，才能使用自動緊急制動。同時，自動緊急制動設計用來減輕衝擊的嚴重程度，它不能用來避免碰撞。

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