两起自动驾驶死亡事故揭出特斯拉Autopilot技术短板

该机构表示，初步数据显示，无论是驾驶员还是自动驾驶系统都没有进行规避操作。

“我们对这起事故深感悲痛，我们的心与所有受这起悲剧影响的人同在。” 特斯拉一名发言人在电子邮件中写道，“特斯拉的驾驶员们使用Autopilot自动驾驶系统已经行驶了超过10亿英里。我们的数据显示，如果一位随时准备掌控局面的细心驾驶员能够正确使用这项系统，那么有Autopilot支持的驾驶员比那些没有辅助的驾驶员更安全。”

特斯拉的车辆发生致命撞车事故，这对特斯拉来说从来都不是什么好消息。但这一事件对这家公司来说尤其尴尬，因为它切实反映了关乎Autopilot自动驾驶系统的死亡事件，而且是第一起。

班纳是第二个因Autopilot死亡的特斯拉车主。2016年5月，约书亚·布朗（Joshua Brown）在佛罗里达另一条高速公路上驾驶他的Model S时，一辆半挂卡车在他的车前面左转。布朗已经启动了Autopilot自动驾驶系统，但他显然没有注意到那辆卡车。布朗的车以每小时74英里（120公里/小时）的速度撞上了拖车，车顶脱落，布朗当场死亡。

虽然这两种系统都被称为Autopilot，但布朗和班纳的车实际上配备的是完全不同的驾驶员辅助技术。布朗Model S的自动驾驶系统是基于以色列初创企业Mobileye提供的技术开发的，该公司后来被英特尔收购。据报道，布朗之死导致两家公司在2016年晚些时候分道扬镳。

自2016年底以来，特斯拉的汽车都配备了该公司自行开发的第二代Autopilot自动驾驶系统。到班纳死亡事故发生时，特斯拉的工程师们已经花费两年多的时间来改进系统，避免重蹈导致布朗死亡的覆辙。

像Autopilot这样的自适应巡航控制系统传统上主要依靠雷达来规避在路上撞到其他车辆。由于雷达可以检测多普勒频移（Doppler shifts），所以它很擅长检测移动的目标。但它不擅长识别静止的物体，或者不沿着汽车行驶方向移动的物体，比如横穿马路的卡车等等。

雷达系统缺乏角度分辨率，无法区分卡车过马路和悬挂在路上的大型路标，因此它们往往忽略了静止的物体。这导致特斯拉汽车（以及其他制造商的汽车）撞上了停放的汽车以及混凝土屏障。

从理论上讲，应该可以用摄像头探测到卡车的侧面。但不是所有情况下摄像头都能够轻易捕捉到周围的情形。例如，在某些光照条件下，拖车的一侧可能很难与后面的天空区分开来。

其他大多数致力于全自动驾驶技术的公司都使用激光雷达传感器作为摄像头和雷达的补充。激光雷达发射激光束并测量激光束反弹需要的时间，然后，在车辆周围构建一个三维点云，这样就可以很容易地探测到像卡车拖车这样的大型物体。

不幸的是，对于自动驾驶应用来说，具有足够射程和可靠性的激光雷达仍然要花费数万美元，导致无法在主流消费者的汽车上普及使用激光雷达。特斯拉首席执行官埃隆·马斯克（Elon Musk）对激光雷达提出了不同的观点，批评称激光雷达就像是一根拐杖，实际上会阻碍公司向全自动驾驶发展。

无论你如何看待这一论点，我们仍有必要问一问，激光雷达是否能够阻止导致杰里米·班纳死亡的这一碰撞事故。