以智能享譽的特斯拉每每讓人匪夷所思，視覺化中控大屏上顯示的東西甚至令駕駛者毛骨悚然。國外一特斯拉車主大白天經過一片墓地，中控突然提示：附近有人路過！廈門一特斯拉用戶駕車駛入隧道，在附近沒有其他車輛的情況下，大屏提醒旁邊有一輛公交車緊隨其后，持續十來分鐘。何以至此？有沒有可能的解決辦法？真不好說，但有一些做法可供參考。

子虛烏有的鬼影

可能是雷達噪聲

專門研究雷達技術的加州大學圣地亞哥雅各布斯工程學院電氣和計算機工程教授Dinesh Bharadia說：“雷達圖像中經常會出現不屬于任何物體的隨機點。雷達還可以接收所謂的回波信號，就是無線電波的反射，它不是直接從被檢測的物體反射的。”

所謂雷達目標噪聲是指不斷運動的雷達探測目標會引起測量參數的不規則變化，這種變化特性與一般噪聲的統計特性相似。這解釋了雷達可能出現的“不屬于任何物體的隨機點”，但它不太可能形成人形或公交車圖像，或許是數據處理和計算過程中出現了偏差所致。解鈴還須系鈴人，還得由特斯拉自己找原因。

雙雷達可能幫到特斯拉

埃隆·馬斯克恨之入骨的就是激光雷達，沒關系，可以不用，甚至可以用雷達取代激光雷達。加州大學圣地亞哥分校的電氣工程師們開發了一種智能方法來提高現有雷達傳感器的成像能力，使之能夠準確檢測場景中物體的形狀和大小。特別是該系統在夜間和霧天進行測試時工作良好，有助于自動駕駛汽車在惡劣天氣下安全行駛。

惡劣天氣條件給自動駕駛汽車帶來了挑戰。一些車輛依靠激光雷達和雷達等技術來“看”和導航，但每種傳感器都有其缺點。激光雷達的工作原理是將激光束反射到周圍物體上，它可以在晴天繪制出高分辨率的3D圖像，但在霧、灰塵、雨雪中卻視而不見。而發射無線電波的雷達在任何天氣都能“看”清，但它只能捕獲道路場景的部分圖像。

新的雷達類似激光雷達。Bharadia指出：“這是一種在自動駕駛汽車上實現惡劣天氣感知的廉價方法。用我們的技術也可以實現激光雷達和雷達的融合，但雷達更便宜。這樣，我們就不需要使用昂貴的激光雷達了。”估計馬斯克會為其點贊。

據介紹，該系統由兩個雷達傳感器組成，都安裝在引擎蓋上，之間的平均間距為一輛車的寬度（1．5米）。兩個這樣布置的雷達傳感器很關鍵，可以使系統看到比單個雷達傳感器更多的空間和細節。這是不是很像雙目攝像頭？利用兩個攝像頭視差變化精準判斷距離。只不過傳感器不同，間距也更大。

多雷達系統實時預測車輛尺寸（紅框是預測，藍框是真實測量） 在晴朗的白天和夜晚試駕期間，該系統在確定車流中移動車輛的尺寸方面與激光雷達的性能相當。而在模擬大霧天氣的試驗中，它的性能沒有變化。研究小組用霧機“隱藏”了另一輛車，系統精確地預測了前車的3D幾何結構；而激光雷達傳感器基本上沒有通過測試。

改進成像能力的新雷達系統精確預測霧中移動汽車的尺寸

兩只眼睛比一只眼睛強

傳統雷達成像質量差的原因在于，當無線電波從物體上反射時，只有一小部分信號被反射回傳感器。因此，車輛、行人和其他對象顯示為一組稀疏的點。

“這就是使用單一雷達成像的問題。它只接收到一些點來表示場景，因此感知能力很差。”加州大學圣地亞哥分校計算機科學與工程博士生Kshitiz Bansal說：“在這種環境中，你可能看不到其他汽車。”因此，如果單臺雷達造成這種盲目性，多臺雷達的設置將通過增加反射回來的點的數量來改善感知。”

研究小組發現，汽車引擎蓋上間隔1．5米的兩個雷達傳感器是最佳的安排。Bansal說：“通過在不同的有利位置部署兩臺雷達，并在重疊的視野范圍內進行探測，我們就形成了一個高分辨率的區域，很容易探測到存在的物體。”這不就是汽車寬度嗎？何不在兩側示寬燈或反光鏡中各集成一個小雷達？

不過，更多的雷達意味著更多的噪聲。因此，研究小組開發了新的算法，可以將來自兩個不同雷達傳感器的信息融合在一起，生成一幅沒有噪聲的新圖像。該團隊構建了第一個數據集，將來自兩臺雷達的數據結合起來。

Bharadia說：“目前還沒有公開的數據集能提供這種數據，這些數據來自視野重疊的多個雷達。我們收集了自己的數據，建立了自己的數據集，用于訓練算法和進行測試”

該數據集由54000個雷達幀組成，包括實時交通和模擬大霧條件下白天和夜間的駕駛場景。未來的工作將包括在雨中收集更多的數據。要做到這一點，團隊首先需要為他們的硬件建立更好的保護罩。

該團隊目前正與豐田公司合作，將新的雷達技術與攝像頭進行融合。研究人員說：“這有可能取代激光雷達，而單憑雷達無法告訴我們汽車的顏色、品牌或型號，但這些功能對于提高自動駕駛汽車的感知能力也很重要，”Bharadia說。

激光雷達的難題

激光雷達傳感器的工作原理是發射大量狹窄的近紅外光束，這些光束具有圓形／橢圓形的截面，可以反射物體的軌跡并返回到激光雷達傳感器的探測器。

激光雷達傳感器的問題之一是其在雨中的性能下降。如果激光雷達光束在距離發射器很近的距離內與雨滴相交，雨滴可以將足夠的光束反射回接收器，因此會將其誤認為一個物體。水滴還可以吸收一些發射的光，降低傳感器的性能范圍。

華威大學（WMG）智能汽車組的研究人員專門模擬并評估了激光雷達在雨中的性能。他們使用WMG 3xD模擬器在不同強度的雨中測試了一輛自動駕駛汽車的激光雷達，并在周邊的模擬道路上行駛。模擬器是測試自動駕駛汽車的關鍵部分，相當于在數百萬英里的道路上行駛，因此這意味著可以在與真實道路相同的安全環境中進行測試。

測試激光雷達的WMG 3xD模擬器 研究人員使用不同的概率降雨模型，在雨中測量激光雷達對雨的反應，記錄假陽性和假陰性結果。他們發現，隨著降雨強度的增加，傳感器探測目標變得更加困難。在距離車輛很短的距離內（50米），錯誤地檢測到了幾滴雨。然而，在中等范圍內（50－100米），錯誤有所減少，但隨著降雨量增加到每小時50毫米，隨著距離的增加，傳感器對物體的探測能力逐漸減弱。

WMG的Valentina Donzella博士說：“我們最終確認，雨越大、距離越遠，激光雷達傳感器探測到的物體就受到的影響越厲害，這意味著未來的必須研究如何確保激光雷達傳感器在嘈雜環境下仍能充分探測到物體。”

如果上面提到的“雙目雷達”得以成行，或許可以一箭雙雕，幫了特斯拉，也解了惡劣天氣環境車載激光雷達目標檢測的缺憾！

責任編輯：haq