隨著自動駕駛（AD）/高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）在車輛中的應用日益廣泛，其引發(fā)的各類事件分析成為關鍵問題。本文聚焦特斯拉Autopilot的緊急制動情況，借助IVEX打造的數據采集平臺（Carvex）及安全分析平臺（Safety Analytics platform）展開研究。

通過對超過15000公里行程、40TB數據中緊急制動事件的剖析，發(fā)現Autopilot在面對超出操作設計域的場景時會解除自動駕駛，導致駕駛員緊急制動；同時還存在將正常情況誤判為風險而緊急制動的現象，這些分析為深入了解AD/ADAS系統(tǒng)行為提供了參考。

一、引言

在過去幾年里，AD/ ADAS組件在商用車和零售車輛中越來越受歡迎。這也帶來了一系列亟待解決的復雜問題。比如一個備受關注的問題：如何從數千小時的駕駛數據（包括開發(fā)階段和實際路測）中識別并理解由 AD/ADAS 行為觸發(fā)的各類事件，如緊急制動、急加速、低碰撞時間等。

數據采集平臺Carvex集成了一套尖端傳感器陣列，搭載于特斯拉Model 3車型，主要用于采集駕駛數據以驅動產品開發(fā)。大部分數據是在Autopilot（特斯拉的L2 ADAS系統(tǒng)）被激活時收集的。由于 Autopilot 是先進的 ADAS 系統(tǒng)之一，我們特別關注其性能表現，尤其是誤觸發(fā)緊急制動（false positive braking）這一ADAS領域長期存在的技術痛點。

起初，我們在檢查數據中的緊急制動事件時也遇到了困難。Carvex 已經收集了 15000 公里的駕駛數據。雖然與正常 ADAS 系統(tǒng)在部署前所需的測試里程相比，這個數字還很小，但我們發(fā)現，如果沒有良好的輔助工具，識別和檢查緊急制動事件并非易事。

本文將解析特斯拉的緊急制動事件。

圖1：Carvex數據收集平臺

二、研究背景

Carvex以Model 3為載體，集成包含RTK GNSS、激光雷達、毫米波雷達和多路相機的傳感器套件（其中艙內相機用于監(jiān)測Autopilot狀態(tài)），所有數據由車載計算機實時記錄。系統(tǒng)采用全天候設計，確保惡劣天氣下的數據采集完整性。

在數據收集過程中，Autopilot 大部分時間處于開啟狀態(tài)。Autopilot 主要由兩個部分組成：自適應巡航控制和車道保持輔助。Autopilot 需要駕駛員主動監(jiān)督，一旦遇到超出其操作設計域（ODD）的情況，系統(tǒng)會發(fā)出警報并解除自動駕駛。

目前Carvex累計行駛15,000公里，生成超過40TB數據，其中包含大量與Autopilot行為相關的關鍵事件。通過IVEX安全分析平臺，我們實現了：

（1）自動識別駕駛日志中的異常事件

（2）關聯事件潛在誘因

（3）監(jiān)測Autopilot行為模式變化

本次研究聚焦減速度超過4.0 m/s2（13.12 ft/s2）的緊急制動事件，包括Autopilot主動觸發(fā)或系統(tǒng)退出后駕駛員介入兩種情況。這類事件的研究價值在于：

（1）可能反映Autopilot超出ODD時的處置失效

（2）假陽性緊急制動可能導致追尾事故，存在安全隱患

三、Autopilot緊急制動解析

Carvex 的傳感器數據會通過開源自動駕駛軟件阿波羅（Apollo）的感知模塊進行離線處理。處理后的圖像等傳感器數據以及物體列表格式的感知輸出，隨后會被導入到IVEX安全分析平臺。

平臺能夠展示 AD/ADAS 車輛的所有相機視頻流。在這種情況下，我們選擇重點關注前置相機和艙內相機的視頻流，以便能夠觀察到其他車輛與Autopilot的行為。

平臺支持多駕駛日志聯合檢索，并按參數分類關鍵場景，可以通過"聚合視圖"功能篩選特定車速區(qū)間內觸發(fā)的緊急制動事件。

圖2：安全分析平臺緊緊急制動聚合視圖

1、右側車輛引發(fā)的緊急制動

圖3：右側車輛引發(fā)的緊急制動

圖4：IVEX中的緊急制動

從圖3和圖4中可以看出，盡管右側卡車未實際侵入車道，自車仍以28 m/s（100.8 km/h）時速突發(fā)制動（右側卡車時速75.6 km/h）。同時數據分析顯示：當卡車短暫壓線1秒時，Autopilot判定其可能低速切入（此時車距僅1.59米），遂觸發(fā)持續(xù)1秒的緊急制動，導致車速驟降7 m/s（根據RTK GNSS估算），這對兩輛車來說都是一個危險的情況。

圖5：儀表盤Autopilot行為記錄

我們可以看到，車輛的 Autopilot 將卡車標記為可能駛入本車車道的潛在安全風險，這就是車輛決定緊急制動的原因。

2、交通信號燈前的緊急制動

圖6：遇到交通信號時的緊急制動

圖7：IVEX中的緊急制動

從圖6和圖7，分析可得車輛以20 m/s（72 km/h）接近路口時，駕駛員在黃燈亮起1.8秒后接管并急剎，3.7秒內完成靜止（減速度5.4 m/s2）。值得注意的是，該版本的Autopilot雖能識別信號燈（如下圖示），但無響應功能，緊急制動純屬駕駛員行為。

圖8：儀表盤Autopilot行為記錄

3、環(huán)島入口的緊急制動

圖9：在進入環(huán)形交叉路口之前進行的緊急制動

圖10：IVEX中的緊急制動

在緊急制動發(fā)生前約 3 秒，車輛以18 m/s（64.8 km/h）接近環(huán)島時突發(fā)制動。實測表明，Autopilot因環(huán)島超出其ODD而靜默退出，駕駛員接管時剩余反應時間不足，導致制動過急。所幸后方無車，未造成風險。

4、技術結論

基于上述分析，我們對Autopilot 的行為得出一些結論：

（1）ODD邊界行為：當場景超出Autopilot設計域時，系統(tǒng)會無預警退出，迫使駕駛員緊急干預；

（2）風險預判機制：對潛在切入障礙物存在過度敏感現象，可能觸發(fā)非必要制動。

四、結語

在本篇文章中，我們介紹了如何使用 IVEX 安全分析平臺分析特定場景類別 ——?意外緊急制動情況。從案例中也可清晰了解到IVEX安全分析平臺在AD/ADAS數據解析中的三大優(yōu)勢：

（1）異常行為快速定位

（2）多維度場景重建

（3）系統(tǒng)決策溯因分析