康谋分享 | 特斯拉AD/ADAS紧急制动安全分析案例

康谋自动驾驶 | 2025-04-22 14:15:05 阅读：478

随着自动驾驶（AD）/高级驾驶辅助系统（ADAS）在车辆中的应用日益广泛，其引发的各类事件分析成为关键问题。本文聚焦特斯拉Autopilot的紧急制动情况，借助IVEX打造的数据采集平台（Carvex）及安全分析平台（Safety Analytics platform）展开研究。

通过对超过15000公里行程、40TB数据中紧急制动事件的剖析，发现Autopilot在面对超出操作设计域的场景时会解除自动驾驶，导致驾驶员紧急制动；同时还存在将正常情况误判为风险而紧急制动的现象，这些分析为深入了解AD/ADAS系统行为提供了参考。

一、引言

在过去几年里，AD/ ADAS组件在商用车和零售车辆中越来越受欢迎。这也带来了一系列亟待解决的复杂问题。比如一个备受关注的问题：如何从数千小时的驾驶数据（包括开发阶段和实际路测）中识别并理解由 AD/ADAS 行为触发的各类事件，如紧急制动、急加速、低碰撞时间等。

数据采集平台Carvex集成了一套尖端传感器阵列，搭载于特斯拉Model 3车型，主要用于采集驾驶数据以驱动产品开发。大部分数据是在Autopilot（特斯拉的L2 ADAS系统）被激活时收集的。由于 Autopilot 是先进的 ADAS 系统之一，我们特别关注其性能表现，尤其是误触发紧急制动（false positive braking）这一ADAS领域长期存在的技术痛点。

起初，我们在检查数据中的紧急制动事件时也遇到了困难。Carvex 已经收集了 15000 公里的驾驶数据。虽然与正常 ADAS 系统在部署前所需的测试里程相比，这个数字还很小，但我们发现，如果没有良好的辅助工具，识别和检查紧急制动事件并非易事。

本文将解析特斯拉的紧急制动事件。

图1：Carvex数据收集平台

二、研究背景

Carvex以Model 3为载体，集成包含RTK GNSS、激光雷达、毫米波雷达和多路相机的传感器套件（其中舱内相机用于监测Autopilot状态），所有数据由车载计算机实时记录。系统采用全天候设计，确保恶劣天气下的数据采集完整性。

在数据收集过程中，Autopilot 大部分时间处于开启状态。Autopilot 主要由两个部分组成：自适应巡航控制和车道保持辅助。Autopilot 需要驾驶员主动监督，一旦遇到超出其操作设计域（ODD）的情况，系统会发出警报并解除自动驾驶。

目前Carvex累计行驶15,000公里，生成超过40TB数据，其中包含大量与Autopilot行为相关的关键事件。通过IVEX安全分析平台，我们实现了：

（1）自动识别驾驶日志中的异常事件

（2）关联事件潜在诱因

（3）监测Autopilot行为模式变化

本次研究聚焦减速度超过4.0 m/s²（13.12 ft/s²）的紧急制动事件，包括Autopilot主动触发或系统退出后驾驶员介入两种情况。这类事件的研究价值在于：

（1）可能反映Autopilot超出ODD时的处置失效

（2）假阳性紧急制动可能导致追尾事故，存在安全隐患

三、Autopilot紧急制动解析

Carvex 的传感器数据会通过开源自动驾驶软件阿波罗（Apollo）的感知模块进行离线处理。处理后的图像等传感器数据以及物体列表格式的感知输出，随后会被导入到IVEX安全分析平台。

平台能够展示 AD/ADAS 车辆的所有相机视频流。在这种情况下，我们选择重点关注前置相机和舱内相机的视频流，以便能够观察到其他车辆与Autopilot的行为。

平台支持多驾驶日志联合检索，并按参数分类关键场景，可以通过"聚合视图"功能筛选特定车速区间内触发的紧急制动事件。

图2：安全分析平台紧紧急制动聚合视图

1、右侧车辆引发的紧急制动

图3：右侧车辆引发的紧急制动

图4：IVEX中的紧急制动

从图3和图4中可以看出，尽管右侧卡车未实际侵入车道，自车仍以28 m/s（100.8 km/h）时速突发制动（右侧卡车时速75.6 km/h）。同时数据分析显示：当卡车短暂压线1秒时，Autopilot判定其可能低速切入（此时车距仅1.59米），遂触发持续1秒的紧急制动，导致车速骤降7 m/s（根据RTK GNSS估算），这对两辆车来说都是一个危险的情况。