Re: [討論] ACC撞防撞車是不是設計太智障
※ 引述《rfvujm (Rfvujm)》之銘言：
: 今天看新聞啦
: 又看到三寶開ACC撞防撞車
: ACC沒考慮前車突然急煞或失去動力的情況嗎
: 前方遠遠有不動的物體就這樣直直給他撞下去？
其實感測器感測距離比人眼還遠，問題在感知上(確認前方是否有車)
自駕技術分
1. Sensing(感測)
2. Perception(感知)
3. Planning(規劃)
4. Control(控制)
最難的一直都是感知
感測到前方有物體是一回事，再進一步確認前方物體是一輛車又是一回事
目前市售車主要配置毫米波雷達+視覺辨識(輔助)
1. 雷達並不是偵測不到靜止物
但為了避免誤作動，選擇只輸出移動物體量測
2. 攝影機會有少數例子無法感知的情況(斜著的貨車、翻覆的貨車等)
3. ACC屬於ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)只是輔助駕駛
遇到靜止物體沒反應比誤作動突然煞車影響小的多
[雷達]
https://i.imgur.com/AInOO4D.jpg
(2) 量測物理量：距離、角度、相對速度，但不包含高度資訊
nuScenes數據庫
https://i.imgur.com/7PlilVO.jpg
黃色的點是車用雷達的數據
https://i.imgur.com/s1BEZDB.jpg
無法確定雷達感測到的是前車、人孔蓋、橋墩、懸掛的號誌或看板
避免錯誤偵測造成急煞，只輸出可動的物體量測
為了解決感測靜止物體造成誤作動的問題
一些廠商有在開發4D Imaging Radar
https://i.imgur.com/O5TxpCd.jpg
Arbe: Radar Revolution. Delivered
https://www.youtube.com/watch?v=Yc4MfzbbtuI
The RadSee 4D Imaging Radar
https://www.youtube.com/watch?v=h7t-6_wiZKM
[視覺]
視覺是根據演算法得到"距離"的資訊
但要開發一套100%正確的演算法太強人所難
相較於"直接量測"到物理量
演算法"計算"得到物理量
會讓軟體複雜度增加，這對系統強健性而言不是啥好事
當然以上討論的都還停留在輔助駕駛階段
Intel副總裁兼Mobileye總裁/首席執行官在CES演講中提過
https://i.imgur.com/AVwH4KT.jpg
ADAS和自駕差異不在於能力
而是平均失效間隔時間(MTBF, Mean Time Between Failures)
也就是當ADAS往自駕邁進時
除了要滿足功能外，更重要的是確保足夠可靠(極低失效跳脫機率)
關於這點，美國密西根大學M-City自動駕駛實驗室的彭暉提過
https://i.imgur.com/c4vJW1n.jpg
訂定ODD(Operational Design Domain)
Lv4自駕在ODD運作，確保系統安全，是比較負責人的作法
ODD會受當地交通環境複雜度影響
例如：
1. 交通號誌(不同位置、被招牌擋住之類)
2. 車道寬度、車道線清晰程度
3. 用路人習慣、駕駛習慣
需要因地制宜，適合A區域的ODD不能直接套用到B區域
所以如何制定合理的ODD
成為目前自駕車發展討論相當熱烈的議題&難題
補充一下光達
傳統光達(AM lidar)量測到的三維點雲，但不包含速度資訊
速度必須經由不同時間點的數據進行推算
(點雲分類、時間軸前後關聯、過濾雜訊，進而推算該物體速度)
https://i.imgur.com/i3DSwxa.jpg
所以目前有發展FCMW(frequency modulated continuous wave)光達
可以直接量測速度
但光達依舊有些感測問題
1. 鏡像、玻璃材質測不到(光穿透)
2. 黑色物體偵測距離偏短(吸收能量)
3. 惡劣天候感測能力不佳，甚至前車水花、海邊風砂干擾的問題
光達、雷達、攝影機三者互補
會是"安全"且最全面的作法
--
推專業
人類辨識能力真的挺行的對吧
你的大腦在開車上路之前至少訓練了10幾年，ai才上
路幾年？
專業推～
專業推
學飛機不會膩 在螃蟹車後面放應答器 很難嗎
無關訓練時間，只說能力很強不行嗎？
AI有夠廢吹牛也十多年了 還是這副鳥樣
AI果然只是騙投資人的騙局
AI絕對有用，但是並非萬解 不能啥都丟給演算法處理
不能說 AI爛 AI到ACC中間很多因子 你車上要裝多少
推專業
錢的電腦 還有感測器? ACC是大眾商品
只是要影像識別 計算精準都很容易 要快速便宜很難
更別說還要跟車上一堆控制通訊 會有很多問題要解
軟體上跑AI是一回事 燒到FW又是一回事 簡化再簡化
我覺得不能說AI廢 是騙投資人的人把他吹
上天 只講它能做到什麼 不講它做不到什
麼
錢大好神
推
雷達干擾一堆，一般對空都要有個五度角，避開地面的
雜訊！更不要說雨這種會吸微波的
建議你去研究Tesla AI day的內容
不是任何東西丟給Machine Learning，期待一個近似100%正確的演算法 我上面也有講 功能達到和足夠可靠是兩回事
推 言之有物
專業推推
現在的技術就像一個人在不熟的路上開車 只能看標線
、燈號來做反應
而人類開車會結合過去的駕駛經驗 預測接下來可能會
發生的事提前做反應
推
謝謝你認真回垃圾廢文
專業推
防撞車上個QR code讓電腦辨識就好辣
請問如果是怕誤判煞停 為什麼不做提醒而不煞車呢？
藍色lidar、白色radar
https://i.imgur.com/nPmeMdl.jpg
Radar data is much noisier than lidar data 靜止的反射干擾訊號太多啦 天橋、大樓、人孔蓋、號誌、停車場出口閘門、減速丘.....一堆有的沒的 系統會一直提醒，光想像就很痛苦
前面有一陣煙也可以提醒 不一定要煞停
原來雷達有這麼多限制 難怪特斯拉要用攝影頭
推
感覺辨識數據和技術提升到一定程度能克服
演算法不能100%解決問題 所以才有新型態4D雷達(解決靜止物感知)、FMCW光達(直接輸出速度而非計算)
反推三寶...是不是腦袋不太會用?
推 之前看過很多反射導致無法被偵測到的案件
AI想更聰明 先裝張3080在車上吧 -.-
那種便宜貨還想多聰明
影像的solution就是吃pixel數、紋理特徵，pixel不
夠多、前處理不好就不精確，要做好就花時間，同一
個model結構，input的影像大張效果就好。
光達、雷達，同樣效果計算成本相對少，但沒有紋理
資訊無法判別是否為可能導致衝突的物件。
所以高速用光達，但靜止物被過濾。AEB可判斷靜止物
是否會導致衝突，但算太慢，免強可用最快約為時速80
，這就是目前技術瓶頸。
解決方法不難其實
單純滿足功能當然很簡單 要做到相當穩定可靠的程度談何容易
那會整路叫到你不要不要的，最後關掉
推錢大
好專業，請問防撞車上做一個ACC的辨識性統可行嗎?
例如安裝一個發射訊號的儀器
推
防撞車發射，每台車接收器不用成本嗎？為什麽要讓少
數王八蛋的成本轉嫁給全體用路人？
而且頻段不是您想用就用！全世界就你亂搞，萬一影響
到過境飛機或園區的機台等，誰負責？重點是讓三寶消
失才是正解
不是ai廢，車用自駕科技的可靠性需求和家用電腦差太
多了，任何程度的預期外狀況都可能導致嚴重事故
專業推
推整理 如果放了肯定是影響現行使用者體驗
這就是電腦看到的東西
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其實有一堆人說車子加入什麼車辨識器之類的 很難嗎？ 還真的很難 加入一個可以偵測煞停的辨識系統 優先度還很高1
我的興趣是開發車輛自動駕駛的程式。 根據我不專業的瞭解。 ACC 無法判斷靜止的車輛，是一件很匪夷所思的事情。 當然，我是不清楚市售車的 ACC原理跟我們軟體的原理是否一樣。 但是，從程式的角度來看， ACC 沒道理對靜止車輛無感。 如果你是像特斯拉用純影像辨識的方法，照理，不論是行進間車輛、靜止車輛，![Re: [討論] ACC撞防撞車是不是設計太智障](https://i.imgur.com/TZB9Am8b.jpg "Re: [討論] ACC撞防撞車是不是設計太智障")
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首Po今天看新聞啦 又看到三寶開ACC撞防撞車 ACC沒考慮前車突然急煞或失去動力的情況嗎 前方遠遠有不動的物體就這樣直直給他撞下去？ --![[討論] ACC撞防撞車是不是設計太智障](https://img.youtube.com/vi/vtk8HHWiRyg/mqdefault.jpg "[討論] ACC撞防撞車是不是設計太智障")
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以台灣市場來說 目前高速公路自駕 只有特斯拉對靜止障礙物有 "部分" 處理 如果開特斯拉走外線autopilot，應該會發覺如果前方路肩有事故車輛，他會自動減速 不會照你的定速110從人家旁邊咻過去 所謂 "部分" 的意思是障礙物要看起來像一台車子 向橫躺的貨車他可能就認不出來了![Re: [討論] ACC撞防撞車是不是設計太智障](https://www.teslarati.com/wp-content/uploads/2019/09/tesla-model-3-night-1a.jpg "Re: [討論] ACC撞防撞車是不是設計太智障")
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[問題] CRV5 的ACC是雞肋嗎？前幾天開在高速公路上 定速110 acc 車道維持都啟動著 穩穩地跟在前車， 結果前方不知道是車多還是塞車， 前車突然一個急煞 ，![[問題] CRV5 的ACC是雞肋嗎？](https://i.imgur.com/bWXlTsRb.jpg "[問題] CRV5 的ACC是雞肋嗎？")
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Re: [新聞] 國3大溪段特斯拉、BMW追撞工程車 1工人被實際可行性很低...... 1. 絕大多數ACC系統 雷達：量測距離 鏡頭：確認量測到的物體是否為人or車![Re: [新聞] 國3大溪段特斯拉、BMW追撞工程車 1工人被](https://i.imgur.com/nPmeMdlb.jpg "Re: [新聞] 國3大溪段特斯拉、BMW追撞工程車 1工人被")
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Re: [新聞] 國道開"自動跟車"...碰! 慘撞"靜止工程先講結論 感測器感測距離比人眼還遠，問題在感知上(確認前方是否有車) 1. 雷達並不是偵測不到靜止物 但為了避免誤作動，選擇只輸出移動物體量測 2. 攝影機會有少數例子無法感知的情況(斜著的貨車、翻覆的貨車等)![Re: [新聞] 國道開"自動跟車"...碰! 慘撞"靜止工程](https://i.imgur.com/7PlilVOb.jpg "Re: [新聞] 國道開\"自動跟車\"...碰! 慘撞\"靜止工程")
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Re: [新聞] 國3南下80K轎車撞防撞車「旋轉180度」ACC雷達會忽略靜止物體 前幾天五楊上的那台Lexus LM很可能也是ACC忽略了前面靜止不動的 Teana，然後把Teana撞成接近廢鐵 (不然理論上人在開應該會剎車不至於會把Teana撞成 那樣) 要解決這問題就是要靠LiDAR 但目前LiDAR技術還不成熟 (可以用的太貴 便宜的解析度角度又不夠好)![Re: [新聞] 國3南下80K轎車撞防撞車「旋轉180度」](https://img.youtube.com/vi/jbqM0l6-zZA/mqdefault.jpg "Re: [新聞] 國3南下80K轎車撞防撞車「旋轉180度」")
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Re: [分享] 台灣之光 特斯拉沒這個問題話說這篇文的作者都說他是Tesla的超級粉絲了..... Ark Invest原文電子檔![Re: [分享] 台灣之光 特斯拉沒這個問題](https://i.imgur.com/bvn0krQb.png "Re: [分享] 台灣之光 特斯拉沒這個問題")
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Re: [新聞] Luminar的LiDAR解決方案獲得更多汽車廠商原文： 對岸摘要： 基本上就是tesla的20位工程師不段測試後![Re: [新聞] Luminar的LiDAR解決方案獲得更多汽車廠商](https://img.youtube.com/vi/g6bOwQdCJrc/mqdefault.jpg "Re: [新聞] Luminar的LiDAR解決方案獲得更多汽車廠商")
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