小鹏P7发生致命车祸，辅助驾驶缘何频频出事？

本文来自微信公众号：新智元 （ID：AI_era），编辑：Aeneas、好困、David，题图来自：视觉中国

8月10日下午，一辆小鹏P7在宁波机场路高架（自南往北方向）撞上了一辆前方停放的小车和该车驾驶员，造成小车司机不幸死亡。

直击事故现场

视频显示，在宁波某高架桥路段，一辆抛锚的故障车停在最左侧车道，司机和同行人员正在紧邻中央隔离带的最内侧车道处理车辆问题。

在黑衣司机去车后摆放三角警示牌时，一辆小鹏P7快速撞了上来，车后方的黑衣男子被撞飞后重重摔在路上，故障车辆被撞出6至7个车位距离之后两车才停下。

最终，事故导致一人死亡，被撞车辆的尾部已经被严重撕裂，小鹏P7的车头也发生变形。

视频中小鹏P7从撞击开始到车辆完全停下，刹车灯疑似一直没有点亮。

根据车主王先生的自述，自己买小鹏P7已经一年多了，事故发生时开启了辅助驾驶功能，车速80km/h。

车辆在撞击前并未提醒接管，或是发出过任何警告，而自己当时正巧在分神。

从视频中可以看到，当时路况良好，光线充足。汽车的辅助驾驶系统没有给出任何提示，就径直以高速撞向了静止的车辆。

另外，8月10日，一段疑似涉事驾驶员的微信聊天记录被曝光，“我辅助驾驶高架上撞人了”“我快哭了”“我撞了后意识到来不及了”“我就擦伤”“这次刚好分神”。

聊天记录显示，车主在发生车祸之前开启了车辆的LCC车道居中辅助功能，并以80km/h的速度巡航行驶，但以前有预警的提示系统在当时“完全没识别”，该聊天记录中还说道“千万别相信辅助驾驶了”。

毫米波雷达的“克星”：静态目标

在红星新闻的采访中，肇事车主本人称，他的小鹏P7目前已经更新到XPilot 3.0系统，为此他额外花费了3.6万元。

该系统采用的是视觉为主的融合感知方案，搭载了13个摄像头、5个毫米波雷达和12个超声波雷达。

其中，底层算力来自英伟达Xavier，可以达到30TOPS。

值得注意的是，同样是P7，但是不同的车型在配置上差异巨大。而通常媒体宣传的性能基本都是顶配，很有可能会误导购买其他车型的消费者。

实际上，目前L2辅助驾驶系统的主流配置一般是没有激光雷达的，主要依靠毫米波雷达+摄像头（即视觉）作为识别设备。

静态目标可能成为最大的安全隐患之一，换句话说，对于毫米波雷达来说，静态目标就是“克星”级的存在。

为什么毫米波雷达在L2辅助驾驶系统中，对静态目标的识别总是不尽如人意呢？

从逻辑上说，在行驶时，毫米波雷达显示画面和人眼所见场景大致是类似的，前方出现有个庞大静止目标，不应该导致无法感知的问题。其实不然，高速状态下对静止物体的识别就是一个特例。

从工作原理看，毫米波雷达主要是依靠多普勒效应来感知移动目标。通过发射毫米波段的电磁波，利用障碍物反射波的时间差确定障碍物距离，利用反射波的频率偏移确定相对速度。

毫米波雷达对于动态vs动态目标时，最容易识别，如果有静态目标，则识别难度陡增。

原因在于，静止物的反射波没有相位差，所以静态目标的信息很容易和附近的干扰目标信号掺杂在一起，需要算法过滤和分辨目标。

目前在分辨算法上，已经能够做到迅速识别静态目标，现在的主要难点是，毫米波雷达缺乏目标的高度信息，而且往往分辨率不足。

前者可能导致车辆分不清前方的静止目标是个路牌，还是停着的一辆车，而后者可能导致两个距离很近的目标，其回波会混在一起，难以辨别彼此。

而且，这种信号掺杂造成的错误反馈，可能导致算法对目标性质的误判。比如把前方车辆当做干扰信号错误地过滤，这时如果不能及时手动干预驾驶，或距离太短来不及反应，怕是只能眼睁睁看着碰撞事故发生了。

来源：招商证券

事后，宁波民生e点通也针对小鹏P7辅助驾驶功能的静止物体识别能力，做了一个测试。

安全起见，地点地点选在了一个人烟稀少的地下停车场。

从结果来看，在三次测试中，小鹏P7都没有成功识别到障碍物。

不过，相比来说，这个环境确实严苛了不少。光线不如室外的白天充足，而且作为障碍物的泡沫箱也比较小。

AEB未激活？

国内某车企的技术工程师推断称，最终导致事故发生的原因应该是LCC辅助驾驶的主动刹车AEB功能出现了问题。

AEB即自动紧急制动系统，全称是Autonomous Emergency Braking。AEB能够使得车辆在行驶时自动监测车辆与前方车辆、障碍物或者行人的距离，小于安全距离时，AEB就会自动采取不同程度的制动，甚至完全刹停。

现在的自动驾驶辅助功能，无可避免地会有失效的概率存在。从目前的智能驾驶算法来说，某些传感器、雷达的计算精度还没有那么成熟，可能存在有些时候“分神”、没有进入工作状态的情况。

而即使传感器和雷达进入了工作状态，也未必能够及时地成功完成静态识别。

针对目前的AEB系统，微博网友远方有个LiuS也进行了比较全面的分析。

毫米波雷达会发射毫米波然后接受反射回来的信息，来构成点云信息。它优势在于测速、测距，但对障碍物的高度缺乏信息，而且容易被金属干扰。

因为金属的龙门架、路牌、过街天桥等都会对毫米波造成很大的干扰，因此需要做杂波过滤。而这里就有个bug——完全静止的物体，会被当做杂波过滤掉。

这也是为什么开启辅助驾驶的车经常会全速撞上静止的车。

为此，自动驾驶系统还有第二重保障——摄像头。

现在的摄像头感知，普遍是在用神经网络的深度机器学习。用大量的图像信息喂给AI，教AI识别这些都是什么。

但摄像头感知需要识别的时间，在车速太快的情况下，未必能反应过来。而且路况往往是复杂的，前方的东西如果超出了AI的理解范围，就可能被摄像头漏识别了。

自动驾驶的第三重保障，就是激光雷达。

激光雷达可以提供三维点云，也就是带距离、位置、高度、速度的丰富信息。

不过，由于成本和技术的原因，目前大多数车企都没有为车辆配备激光雷达。

在这次事故中，毫米波雷达至少有200米的探测距离，然而在车辆以80km/h行驶时，车辆上的毫米波雷达、超声波传感器、高感知摄像头都未及时识别出前方的危险。

来源：智波科技

知名媒体42号车库表示，目前因为辅助驾驶而引发的重大安全事故，原因几乎如出一辙：弱势场景下系统失效 + 驾驶者的分心驾驶。“了解系统的弱势场景，避免弱势场景下使用辅助驾驶，并且保持驾驶注意力是对自己和他人生命的负责。”

资深汽车博主PS3保罗也提醒说：现在各家对静态物体的识别，都不能做到万无一失，所以开车时一定要注意路况。

再说一遍，这不是自动驾驶

针对这次的事件，小鹏汽车回应称：

经核实，8月10日下午，宁波一车主驾驶车辆与前方检查车辆故障人员发生碰撞，发生人员伤亡。我们为本次事故中不幸离世的遇难者感到悲痛和惋惜。目前交警部门已经立案处理，门店已第一时间已前往现场协助处理。我们将全力配合相关部门进行事故调查，持续跟进后续结果，并协助客户处理后续相关事宜。

公开资料显示，小鹏汽车的辅助驾驶 XPilot 包括车道居中辅助（LCC）、自适应巡航（ACC）和自动变道辅助（ALC）等功能。其中，LCC 主要通过挡风玻璃上的摄像头对路上车道线进行检测，辅助控制方向盘，使车辆保持在两条车道线中间行驶。

小鹏汽车官网显示，车道居中辅助（LCC）是一项舒适性的辅助驾驶功能，激活该功能后，系统可以辅助驾驶员控制方向盘，持续将车辆居中在当前车道内。该功能适用于高速公路且具有清晰车道线的干燥道路工况，在城市街道上切勿使用。

小鹏汽车在用户手册中提及，LCC 是一项辅助驾驶功能，并不是完全意义上的自动驾驶，LCC功能启用时，驾驶员仍需始终保持手握方向盘并在必要时接管方向盘。

此外，LCC 是为了驾驶舒适性和便利性而设计，无法应对突发的危险情况。驾驶员有责任时刻保持警惕，安全驾驶，并掌控车辆。切勿依靠系统来应对突发的紧急情况。务必观察前方路况并准备随时采取纠正措施，否则可能导致严重伤害或死亡。

而这次事故需要我们牢记的是：自动/辅助驾驶系统永远不可能做到100%零事故，在开车时，请永远不要放开方向盘上的手。

参考资料：https://weibo.com/1642634100/M0xnUambl?refer_flag=1001030103_

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