從小鵬P7事故看智能駕駛的最后一道防線：自動緊急制動

小鵬P7在高速上的事故，又一次牽動了大家對于智能駕駛的安全注意力。這次大家對于事故的猜測也是眾說紛紜，帶節(jié)奏一點的標(biāo)題就是“智能駕駛又闖禍了”，理性一點的關(guān)心AEB到底有沒有問題？所以本文根據(jù)現(xiàn)場視頻，對此次事故進(jìn)行分析，同時分享一點關(guān)于AEB的知識，希望能給大家?guī)硪恍┬畔⒑蛦l(fā)。

根據(jù)我的觀察：

大概在17秒的樣子，前方白車變道避讓，此時應(yīng)該就是小鵬P7識別事故車輛的時候，但是可以看到到22秒的時候車輛也沒有減速剎車（判斷標(biāo)準(zhǔn)為剎車燈不亮）而直接撞上。通過另外一個視角的圖可知：事故車輛顏色是灰色，車輛靠近路邊的路障和一個蹲著的人，以及撞的時候此人是站在車尾位置，另外車尾貌似還有一個雪糕錐桶。

所以可知的是AEB并沒有啟動，駕駛員也沒有剎車。那么車子是不是有問題？

根據(jù)車主自述，涉事P7為XPILOT 2．5版本—相當(dāng)于低配版的輔助駕駛能力，采用的單目攝像頭＋前置毫米波雷達(dá)的方案，也就是和小鵬G3上面的類似。所以我查看了小鵬官方用戶手冊，對于其AEB使用條件有如下解釋：

·對于靜止或緩行的車輛、行人，前方碰撞預(yù)警（FCW）僅在本車速度介于30km／h至85km／h之間工作；對于運動的目標(biāo)，前方碰撞預(yù)警（FCW）僅在本車速度介于30km／h至150km／h之間工作。

·對于靜止或緩行的車輛、行人，自動緊急制動（AEB）僅在本車速度介于5km／h至50km／h之間工作；對于運動的目標(biāo)，自動緊急制動（AEB）僅在本車速度介于5km／h至150km／h之間工作。根據(jù)上文可知，事故中的被撞車輛是為靜止的車輛，旁邊的人為緩行，所以根據(jù)撞車行駛情況速度判定，此時應(yīng)該不在小鵬汽車AEB工作條件中（小鵬工作條件為本車速度5km／h至50km／h）。

所以按照說明書車輛應(yīng)該是沒有問題，那么問題在哪里呢？

首先，其實國內(nèi)新勢力不論廣告和輿論如何吹噓，當(dāng)前都只是智能駕駛，不是自動駕駛。按照SAE的標(biāo)準(zhǔn)來講都屬于L2，人的責(zé)任范疇。所以作為使用智能駕駛的駕駛員，在使用之前請確保理解智能駕駛功能以及使用條件；在使用中請時刻關(guān)注駕駛，而不要有僥幸心理去依賴它。

另外在開發(fā)智能駕駛的時候，特別是沒有到L4的時候，都需要考慮人機共駕，保證安全，當(dāng)遇到無法執(zhí)行的使用條件，需要人類接管的時候，請考慮人類此時是否能夠接管，是否有不同的預(yù)警機制，而不是提示退出就立馬退出，直接交與人類駕駛員處理。

最后請媒體輿論對智能駕駛寬容，不要夸大和錯誤解讀。智能駕駛剛剛起步，正在蓬勃發(fā)展，人類駕駛依然有事故，何況正在起步的智能駕駛，基于人工智能的智能駕駛猶如不斷練習(xí)的駕駛員，根據(jù)機器的理論，足夠的訓(xùn)練其事故的系數(shù)肯定是比人類駕駛的平均值要高。

那么回到AEB的問題上來，為什么此次小鵬的AEB不在工作范圍內(nèi)？為什么AEB的使用范圍這么苛刻？未來會有怎么樣的發(fā)展？

請看下文。

AEB的說明和操作 － AEB 系統(tǒng)旨在幫助避免潛在的碰撞，在駕駛員操作不足、延遲或根本沒有剎車以避免碰撞時減少其影響。他的工作步驟如下：

第 1 步：在檢測到危險時發(fā)出視覺（顯示）和聲音警報。

第 2 步：降低驅(qū)動系統(tǒng)（發(fā)動機或者電機）扭矩并在碰撞機率很高時激活 AEB。

第 3 步：在即將發(fā)生碰撞時啟動緊急制動。

他的工作原理是通過正面碰撞傳感器檢測道路上的危險因素，并警告駕駛員并激活緊急制動以防止碰撞或降低碰撞速度。以下是系統(tǒng)控制流程

1、使用分析數(shù)據(jù)確認(rèn) AEB 系統(tǒng)需要保護(hù)的對象（車輛和行人）。

2、根據(jù)前車的速度、距離、有無前車，計算減速比。

3、向電子穩(wěn)定控制系統(tǒng) （ESC） （CAN Comm．） 報告“所需減速”

4、ESC在計算出所需扭矩后進(jìn)行自動控制，以實現(xiàn)“所需減速”（CAN Comm．）。

目前AEB市場的技術(shù)方案，總體的工作過程和交互，系統(tǒng)硬件和上文一致，可能的差別是感知硬件以及算法，AEB按照感知硬件的差異分以下四種：

1、僅僅靠攝像頭（單目，雙目）的AEB。

2、僅僅靠毫米波雷達(dá)的AEB。主要用于傳統(tǒng)車與車之間的緊急制動

3、攝像頭和毫米波雷達(dá)融合的AEB

4、攝像頭和毫米波，紅外線，激光雷達(dá)多種融合的AEB

當(dāng)前市場比較常見的是第三種，在《淺談高階智能駕駛－領(lǐng)航輔助的技術(shù)與發(fā)展》中領(lǐng)航輔助1．0的車型基本用此種硬件和原理來實現(xiàn)，攝像頭和毫米波雷達(dá)融合的AEB，因為攝像頭和毫米波雷達(dá)在智能車上比較常用。它的主要原理為：

攝像頭負(fù)責(zé)目標(biāo)物識別，毫米波雷達(dá)實現(xiàn)距離和位置的探測，通過這兩種數(shù)據(jù)的融合給車輛控制ESC輸入該不該觸發(fā)AEB，什么時候剎車。

第一種僅僅依靠攝像頭的方案，其中視角更寬的雙目在豪車上由Veoneer維爾寧供應(yīng)的比較多，單目比較少見。僅僅依靠攝像頭的方案其算法更加復(fù)雜，算法不單用于識別物體，還需要搜尋更廣泛的興趣點，來實現(xiàn)距離的估測。

不采用毫米波雷達(dá)的特斯拉《攝像頭，雷達(dá)和特斯拉》也是采用此類方案，但其算法與傳統(tǒng)僅僅依靠攝像頭的方案AEB有差異，它主要基于BEV視覺算法來實現(xiàn)距離測算。

第二種僅僅依靠毫米波雷達(dá)的方案，應(yīng)用非常稀少，可能AEB剛開始發(fā)展的時候應(yīng)用，它僅僅用來在車流中車與車之間的緊急制動。目前由于攝像頭《智能汽車要用多少個攝像頭？分別干啥？什么原理？》以及AI算法在智能汽車上的崛起，所以此項方案更加稀少，但4D毫米波的崛起或許給此項技術(shù)一個新的更新。

第四種基于包括Lidar在內(nèi)的多種傳感器融合，在robotaxi以及各種L2＋＋場景會越來愈多，原因主要是激光雷達(dá)的傳感優(yōu)勢可以參照《智能駕駛要用多少個激光雷達(dá)？分別放在哪里？什么作用？》中的分享，各家應(yīng)用趨勢比較明顯，但主流還是視覺目標(biāo)物識別，采用激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)測距和補盲。所以總的來講，判斷AEB三個重要的性能指標(biāo)為：

1、能識別目標(biāo)物的多少

2、能識別目標(biāo)物的最大距離

3、AEB系統(tǒng)可以避免碰撞的速度范圍

能識別目標(biāo)物的多少

目前AEB目標(biāo)物識別僅僅為交通中常見的車輛，卡車，小轎車，SUV，巴士等，行人，自動車，摩托車等，至于其他識別物體需要人工智能的持續(xù)訓(xùn)練和標(biāo)注。

AEB系統(tǒng)可以識別物體的距離

對于識別目標(biāo)物，我在《揭開ADAS感知攝像頭 － 分辨率和幀率的神秘面紗》中就介紹過影響視覺攝像頭物體識別的兩個重要因素，分辨率和幀率。他們決定了視覺攝像頭能看多遠(yuǎn)，能看多快。

市面上多數(shù)AEB 系統(tǒng)的視覺攝像頭都在200萬像素左右，可以在80－120米距離識別車輛（主要是規(guī)則的卡車，乘用車，巴士），對于行人，自行車，摩托車，基本在40－60米距離才可以識別。對于兒童，多數(shù)無法識別，個別優(yōu)秀的方案在40米以內(nèi)才可以識別。未來800萬像素的攝像頭理論上支持最大識別距離250m，未來基于激光雷達(dá)的物體識別也會增大識別距離，蔚來汽車ET7宣稱可以看到500m但顯然要識別物體可不是看得到就行，需要反射的點云支持物體識別，所以蔚來汽車ET7宣稱200 米處 1．8 米高的一個行人，他可以有54個點去描述這個物體，這可以極大增強物體識別。

AEB系統(tǒng)可以避免碰撞的速度范圍

根據(jù)可識別的最大距離100m左右，再根據(jù)上文AEB的運行步驟可以推算市場上AEB 系統(tǒng)達(dá)到的速度減少量在30kph－60kph之間，鮮有超過65kph的．未來下一代的AEB系統(tǒng)障礙物感知（800萬攝像頭，激光雷達(dá)，4d毫米波雷達(dá)等）距離期望在200－300米之間。感知距離越大，可以滿足高車速區(qū)間60Kph－120Kph 舒適性剎停的要求。

那么再回到小鵬此次事故中AEB沒有觸發(fā)，其實很明白了，速度過快已經(jīng)超過了當(dāng)前硬件條件的工作范圍，其中靜止車輛被毫米波雷達(dá)過濾掉，攝像頭由于距離以及異形等問題導(dǎo)致難以識別都是當(dāng)前AEB感知的難點。

參考文章以及圖片

THE DEVELOPMENT OF A ConSUMER TEST PROCEDURE FOR PEDESTRIAN SENSITIVE AEB － Colin， GroverMatthew， Avery

AEB 07 – Industry Input － clepa

Design of a Robust System Architecture for Tracking Vehicle on Highway based on Monocular Camera － zhihong wu等

Research on subjective evaluation method of automatic emergency braking （AEB） for passenger car － CATAR

CAnalysis of emergency braking of a vehicle － Nerijus Kudarauskas

Stereo vision— Facing the challenges and seeing the opportunities for ADAS application－ti

Operations andTechnology － veoneer

RODNet： A Real－Time Radar Object Detection Network Cross－Supervised by Camera－Radar Fused Object 3D Localization－ yizhou wang 等

Vehicle Tracking withHeading Estimation using aMono Camera System －Fredrik Nilsson

A Systematic Review of Autonomous Emergency Braking System： Impact Factor， Technology， and Performance evaluation － lan yang 等

PERFORMANCE COMPARISON BETWEEN A CAMERA onLY AEB－FCW AND A CAMERARADAR FUSION AEB－FCW － Marie－Estelle Caspar Matthieu Dabek Richard Zeitouni

AUTonOMOUS EMERGENCY BRAKING TEST RESULTS － Wesley Hulshof

Kia Rio： Brake System ／ Assist Emergency Braking（AEB） System

Autonomous＿Emergency＿Braking＿AEB＿pedestrians＿cyclists

Final report： Automated Emergency Braking Systems： Technical requirements， costs and benefits

SAE－J3087－2017

小鵬G3用戶手冊 － 小鵬

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原文標(biāo)題:從小鵬P7事故看智能駕駛的最后一道防線AEB（自動緊急制動）