特斯拉无人驾驶事故视频_特斯拉无人驾驶事故

1.害怕特斯拉什么梗

2.特斯拉“智能召唤”后撞了别人车，谁来担责？

3.害怕！深夜特斯拉传感器，在无人墓地感应到行人

4.无人驾驶汽车事故责任该怎么划分？

依据一份技术报告所说，配置了辅助驾驶系统AutoPilot的特斯拉汽车Model X车子没法靠谱地鉴别公路施工狭小等阻碍物，而且有时也会多余地运行刹车踏板，德国慕尼黑人民法院由此觉得，应用AutoPilot有可能在市区导致“极大风险”并导致撞击。

不但法国，在国外，特斯拉汽车也在遭到调研。上星期，美国国家道路交通安全管理局表明，并对近日出现于加利福尼亚州的一起特斯拉车祸进行特别调查，现阶段还不清楚安全事故时是不是处在无人驾驶。据路透社报导，美国国家道路交通安全管理局自2016年至今对此特斯拉电动车进行了36起特别调查，这种汽车被猜疑用了无人驾驶等最先进的辅助安全驾驶系统。

实际上，现阶段的自动驾驶技术还远没达到全自动驾驶的水平，但是，因为宣传的措辞模糊不清，及其新手司机的误会，低级的无人驾驶技术经常被期待完成高级别的自动驾驶功能，而安全事故往往也因而引起，特斯拉汽车本次被德国法院处罚，必定会引起业内对这一问题更深层次的思索。

该车子没法靠谱地鉴别公路施工狭小道路等阻碍物，而且有时也会多余地运行刹车踏板。特斯拉的侓师编造谎言，Autopilot自动驾驶辅助作用并不是为城市公共交通定制的。人民法院表明， 驾驶员在各个的环境里手动式转换这个功能是不可行的，因为这个会到安全驾驶中分散注意力。

特斯拉汽车被称作自动驾驶行业榜样，在其中研发的高算力处理芯片则反映特斯拉的整体实力，与此同时特斯拉汽车还在持续健全FSD手机软件Beta版。特斯拉汽车有关人士表示，特斯拉汽车全系列车系标准配置Autopilot自动辅助驾驶系统软件，根据监控摄像头等感应器组成完成360度视角，Tesla Vision视觉处理系统软件可以对驾驶自然环境开展全面感知，从而减少安全事故、提高安全驾驶。

害怕特斯拉什么梗

特斯拉可以无人驾驶，根据汽车自动驾驶等级的定义，特斯拉的Autopilot自动辅助驾驶属于部分自动化和有条件自动化。不过值得一提的是，国内所有特斯拉车型均配备了“阉割版”Autopilot，车辆只能能够根据其他车辆与行人在行驶车道内自动辅助实施转向、加速和制动。

作为新能源汽车行业的佼佼者，特斯拉旗下车型包括Model X 、Model S以及Model 3都能实现Autopilot自动辅助驾驶功能。不过要想体验真正的Autopilot自动辅助驾驶，你还得掏钱购买完全自动驾驶能力，从而你的特斯拉才能实现自动泊车、自动辅助变道、自动辅助导航驾驶。

在过去的2019年里，涉及特斯拉汽车的交通事故中，一共有50多人因事故身亡，其中有一小部分是因为驾乘人员过度依赖Autopilot自动辅助驾驶而造成。

特斯拉官方也表明，目前Autopilot 自动辅助驾驶功能仍需要驾驶员进行主动监控，车辆尚未实现完全自动驾驶。

特斯拉Autopilot自动辅助驾驶中，目前最吻合无人驾驶的功能，那便是“智能召唤”。如果你要去开车，走到停车场负极，手机点一下，即可让车辆自动开到你的身边。

不过该功能在刚推出时，也遭遇了不少尴尬，因为很多车主在使用该功能发生了多起事故，有的车辆碰到车库墙，有的被其他车辆倒车撞到。

结论：现阶段的科技水平，特斯拉还没有做到真正意义上的无人驾驶。Autopilot 自动辅助驾驶是一个先进的辅助驾驶系统，旨在提升驾车操控性与便捷性，但不意味驾驶员可以完全放任不管，Autopilot可以降低事故发生的概率，不能防止事故的发生。

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特斯拉“智能召唤”后撞了别人车，谁来担责？

害怕特斯拉是特斯拉车型刹车问题。

部分特斯拉车主，因为特斯拉车型刹车问题进行维权而产生的连锁反应。事件发生原因是上海车展上，河南特斯拉车主站在特斯拉展厅展车上面维权，从此之后，特斯拉部分车型刹车系统瘫痪问题全面性爆发。

确实是有路人见到特斯拉就躲得远远的。首先是因为很多特斯拉车主都抱怨特斯拉汽车的刹车系统存在问题，存在风险。其次就是，让无数人吐槽的特斯拉无人驾驶技术，经常把真人当成假人。还有诸如断轴、车库自燃等等一系列问题。所以整体感觉安全感不高。

基本信息

4月21日晚，上海一辆停在地库的特斯拉ModelS先是车底冒出大量白烟，接着发生剧烈，喷出大量火焰，整个过程不到20秒。

紧接着，旁边奥迪和雷克萨斯也受火情影响，燃烧了起来；消防员难入车库，只能朝内灌水扑救，库内更多车辆被淹。

特斯拉车算是自燃，需购买自燃险才能获得赔付。据网上消息已被保险公司拒赔，说明他没买“自燃险”。保险人不负责赔偿自燃以及不明原因火灾造成的车辆损失，需要额外购买“自燃附加险”才能得到保障。然而，火灾或引起的损失属于保险责任。

害怕！深夜特斯拉传感器，在无人墓地感应到行人

应该由车主来承担责任，因为他是汽车的操控者，?智能召唤?模式也是他自己开启的，所以要对这起事故进行负责。这起事件发生在一位特斯拉车主身上，据悉，他刚刚从店铺提取的特斯拉汽车，在使用智能召唤?功能的时候，汽车将旁边一辆车刮花了，并且给对方造成了维修的损失。但当车主将这件事情反应到特斯拉公司的时候，对方表示，经过检测，该车系统没有问题，所以相关的损失，需要由车主自己负责。

特斯拉公司的工作人员还表示称，该功能目前只是出于测试阶段，在一些狭窄的地方，可能监测不到部分障碍物，使用该功能的时候，车主应该做好准备，及时停止汽车的?智能召唤?功能，而且车主必须承担该技术在使用过程的全部责任。

有律师表示，特斯拉公司在宣传的过程中，可能存在夸大宣传的可能，汽车公司也应该对车主履行告知的义务。而且该公司表示，?智能召唤?功能目前只能在住宅内使用，但从特斯拉官方账号上的视频来看，其拍摄的?智能召唤?宣传视频，也是在户外，所以公司存在虚假宣传的现象。

参考资料：

针对该问题，保险公司是否理赔，各家保险公司也说法不一。

有理赔员认为，应由保险公司进行理赔，?首先，车辆行驶肯定是人为操控的，车主是操控人，相当于是驾驶员。这个特殊情况是属于正常理赔范围内的。?

也有理赔员表示，这种情况不在理赔范围内：?这是属于遥控无人驾驶状态，属于免责情况，不属于责任范围内的。除非车主本人在车体内开这个车，造成伤害保险公司是赔的。?

对此，东南大学交通法制与发展研究中心执行主任顾大松认为，对于无人驾驶，首先要明确定义，要从源头上保障无人驾驶汽车的安全性和可靠性。同时，要制定相关的行业标准规范、产品许可和质量管理法律法规。

无人驾驶汽车事故责任该怎么划分？

汽车 作为我们最常用的交通工具，无论是在生活还是在工作中，都发挥着无比重要的作用。同时为了更好地满足人们的需求， 汽车 也在不断的改进。近几年来最火的应该就是燃料的改变以及无人驾驶技术的问世了！尤其是在无人驾驶技术方面，作为高 科技 应用技术的代表之一，更是备受瞩目。而在众多进行研发的 科技 公司中，特斯拉可谓是独树一帜，获得了巨大的成就。

马斯克在刚进军无人驾驶 汽车 领域的时候，就放弃了激光雷达的应用，而是采用了摄像头和雷达辅助的计算机视觉之上，通过该技术的判断来完成对道路的检测状况，进而对 汽车 的驾驶状态做出相应的更改。 其中特斯拉车辆周围被安装了八个环绕摄像头、十二个超声传感器以及一个前置雷达，三者共同完成对周边路况的监测系统，也是当下特斯拉无人驾驶技术与其他公司相比的一大优势所在。在这三大装备的共同作用下，特斯拉 汽车 在无人驾驶状态下，能够对路况做出精准的判断，路上的路灯和红绿灯也会被尽收“眼中”，并判别是否出现相撞的可能，进而对速度做出及时调整，来确保 汽车 内部人员和道路上其他人员的安全。毕竟无论什么技术，安全必须放在第一位，更何况是这种交通层面的技术了。

由此来看，特斯拉的无人驾驶技术应该已经取得了巨大的成就。但即使如此，该套检测系统仍然备受争议，并且在测试和实际应用过程中也出现了不少错误的存在。

网络上曾有视频爆料了Model 3的一段测试视频。视频中，Model 3遇到了一个旋转的假人，但是并没有侦测到其存在，而是直接撞了过去，假人瞬间肢解，而model 3仍在继续高速行驶之中。而且这并不是特例，同样在Model 3的一段测试视频中，这次检测系统检测到了正在过人行道的假人，然而却并没有控制 汽车 发生相应的减速，导致直接撞了上去，假人再次肢解。

当然了，除了这些失败的案例，更多的则是成功。道路千千万万，安全是我们最在意的因素，它必须要保证万无一失才行。对此，特斯拉官方也在进一步改进之中。 而有网友爆料称，特斯拉即将推出一款名为“Phoenix”的4D雷达，使监测系统更为灵敏。

4D雷达与当下马斯克所采用的无人驾驶监测技术相比，它所监测反应出的画面不再是一个简单的，而是加入了时间轴这一维度，使连接起来进化为视频，更符合日常生活，对周围情况做出更为精准的检测。并且当下，特斯拉也已经开始了与一家拥有新4D传感器技术的初创公司Arbe Robotics开始了工作商谈事宜。

据相关消息透露，Arbe将利用自己专有的基带处理芯片对目前的雷达技术做出进一步升级。 其主要是将雷达的处理单元（RPU）和嵌入式雷达信号处理算法集中到一起进行应用，从而大幅度提高对原始数据的处理量，同时实现更低的硅功耗。 最多可实时管理48个Rx通道和48个Tx通道，进而每秒产生30帧完整的4D图像，其处理量达到Tb/sec。这正是无人驾驶技术所需要的关键所在。

特斯拉当前的检测系统有时确实会撞到“行人”，并不是特别灵敏，但有时候人们又发现，特斯拉过于灵敏，人们还没有看到车子或人，特斯拉却已经检测到了。只不过这些车子和人是目前人类永远无法看到的，更像是幽灵之类的东西。

害怕！深夜特斯拉传感器，在无人墓地感应到行人。前几日，在国外的短视频上曾出现了一段关于特斯拉深夜在墓地行驶的视频，顿时引起无数人的争议 。视频中显示，外面明明空旷没有一人，只有墓地的存在，但特斯拉的检测系统却发现周围正有他人的存在，而且在移动之中，顿时令人毛骨悚然。难道这世上真的存在鬼魂，普通人类又确实感知不到吗？

无独有偶，2月15日，我国厦门也曾曝出了一段类似的视频。 据车主介绍，自己当时进入的明明是一个无人的隧道，但进入不久后特斯拉检测系统便显示周围有一辆公交车驶过，而且陪伴了自己十几分钟，直到隧道的后半程又重新消失不见。 实际行驶过程中，车主也从未见过这辆公共 汽车 。

阿飘？特斯拉无人驾驶传感器，深夜在空无一人墓地感应到人。 要知道，不论是墓地还是隧道中，都是灵异事件频发的地方，而特斯拉的检测器又都在这两个方面检测到了人眼看不到的恐怖东西，那是不是说明这世上真的有许多我们未知的存在，而且就陪伴在我们身边。

对此，有专家解释说确实有这样的可能。 特斯拉检测系统应用的是电磁波频率，肉眼是无法察觉到的。而生活中确实有不少物体是以电磁波形式存在于世的。 当然了，究竟事实是怎样的，目前还尚未得知。

不论最终的结果怎样，我们都可以发现，目前的无人驾驶技术还不是特别成熟，仍然需要不断的完善才能真正地上路，否则很有可能提高交通事故的发生频率。

无人驾驶汽车事故责任该怎么划分？

首先要先强调这个问题也是包括谷歌以及各汽车主机厂商发展无人驾驶的瓶颈。对于百度谷歌为首的直接发展无人驾驶的阵营来说，这个问题会比特斯拉以及汽车制造商的自动驾驶阵营要更加迫切去解决。因为我问要分清一个概念，在目前对智能驾驶的分级中，第三级是高级自动驾驶，也就是现阶段特斯拉以及汽车制造商的发展目标，他们希望能从这个阶段过渡到无人驾驶，这个阶段里是人类可以进行干预的。而第四级就是无人驾驶，谷歌百度希望能以人工智能作为切入点来直接研发无人驾驶，在此级别内就不得有人类进行干预了，因而谷歌汽车内部取消外置方向盘刹车的装置。对于伦理问题来说，目前挑战最大的就是第四级的无人驾驶，因为在第三级阶段，汽车上的人工智能应用并不如第四级，且现有技术也只支持在特定环境下实现自动辅助驾驶，因此出现问题谁来负责的问题并不具争议，还是和以前开车是一样的。但第四级的无人驾驶就不一样了，对于左拐撞死一个，右拐撞死两个，不拐自己追尾的问题，包括谷歌在内也没有办法完美解决。

因此在今年美国西南偏南的大会上，项目负责人Chris Urmson也表态将会调整一下谷歌之前的策略，首先在特定区域内实现共享经济，而非以前的老子不完全做出来就不量产的态度了。我认为应该是他们也发现有些问题是真的没有办法直接避免。沃尔沃虽然是自动驾驶阵营，但是也算是第一个吃螃蟹的人，说未来一切沃尔沃的无人驾驶汽车出事故，将由他们公司全权负责。而在国内，今年两会上李书福和李彦宏也都带来了各自自动驾驶以及无人驾驶的立法议案，希望能填补国内智能驾驶方面的法律空白，应该也会将未来如何进行事故的判决起到推进作用。而且在你提到的几个角色里，应该还要再加一个，是保险公司。因此巴菲特就预言无人驾驶可能要搞垮保险行业，想想也有可能，可能后果会比较吓人。无人驾驶虽然看起来很炫，但要实现应该还有很长的路要走，感兴趣可以交流，我目前主要在研究智能汽车及车联网，主要是信息安全的问题。

无人驾驶汽车的停车问题？

以前没有思考过这个问题，如果要停的话可能需要从经济角度考虑，假设这是一辆共享无人驾驶汽车（如果是你自己的，停车位置需要你指定了），要根据当前交通情况和历史上的需求情况进行一个全局的优化，找到需求最旺盛的位置或者性价比最高的位置。

在中国有哪些公司有无人驾驶汽车？

中国的无人驾驶汽车研发始于1980年代，从时间上来看最早的是国防科技大学，也是目前技术积累最雄厚的，从这以后的直到2008年，中国的无人驾驶研究只限于国防科大、北京理工大学、南京理工、西安交大等有限的几所高校，与此同时美国在2004年、2005年和2007年分别举办了三届DARPA无人车挑战赛，极大的推动了无人驾驶汽车的研究，从2008年开始中国国家自然科学基金委启动了“视听觉信息的认知计算”重大研究计划项目，从2009年到2017年，每年举办一次“中国智能车未来挑战赛”，最新消息，2017年的在11月在常熟举办，本人参加了2013年到16年的，据我所知，企业中最先开展无人驾驶技术研发的应该是一汽，但是最近没声音了，其次是比亚迪，在2013年我在比赛期间见到了比亚迪和北京理工合作开发的RAY无人驾驶汽车，接着我们和广汽集团合作研发了一辆无人驾驶汽车，东风汽车去年举行过一次招标，想寻求无人驾驶系统的研发方案，我们也参与投标了，听说最后国防科大中标了，不知道后续如何，然后就是百度的了（这中间听说过多次某某单位和某某单伟合作，但都没见到过真车），百度无人驾驶汽车发布的比较突然，事前没有听说过他们已经研发出整车了，插一句，在2014年底的雷达技术会议上，听百度的技术人员说他们做了高速公路的车道检测准确率已经很高了，接下来列举几个我知道的在开展无人驾驶技术研究的企业：华为（已经出样车了）、上汽（这个比较扯，和航天三院合作的，对他们期望比较低）、东风、比亚迪（和北理合作，感觉更像高级辅助驾驶，没有用Velodyne三维激光雷达）、广汽（和西安交大合作）、百度（钱多、软件开发能力超强）、众泰（和南理合作）除此之外，据说还有很多创业企业在做无人驾驶技术研发，如地平线 momenta 驭势科技等，感觉无人驾驶汽车技术研发是一个技术门槛要求不高，但是想做好非常不容易，前90%的性能大部分企业只要投入够都可以做出来，但是后面10%就是一个细致活了，从我这几年参与项目的角度说，目前有几个技术问题很难解决：1定位，大家基本靠差分或者惯导2智能决策，都是基于场景分层式的3动态障碍物的识别与意图预测，目前没有考虑意图博士已经毕业，一年来看着无人车圈子风起云涌，希望以后会越来越好，大家不要给公众一种错觉，无人车马上就能上路了，公众太失望了我们就没饭吃啦

无人驾驶汽车比无人机控制程序要更复杂吗？

前两天我小姨刚好用外国的无人都已经如何如何了，来臭我还在搞什么无人车。。。结果被我妈反驳了，我妈说“天上有那么多不守规矩的司机和行人么？”的确如此，这个问题从几个层次，从低到高分析，就比较清楚了。理科生习惯了，尽量通俗的说。当然这里讲的无人车和无人机都是自主车和“自主车”啊，不是车上没人、机上没人，靠远程遥控的那种哦?无人机和无人车相比，在处于底层的运动控制上来讲，我觉得，无人机的确比无人车更加棘手。无人机从维度上，是三位运动，存在三个姿态，三个方向的运动，而无人车一般不考虑俯仰，只在路上跑。从这个对象的动力学模型上，那无人机就相当复杂了，从两个方面来看：在同一高度，同一风速等，外界条件不变的条件下，我们控制无人机的油门（即推力）和舵面角度，最终反映在飞机的速度、姿态和位置上，这中间的模型相当复杂，有很多的不可建模的环境，绝大多数都是非线性的问题，简单的想，要让飞机掉个头拐个弯，油门推多少，拉杆多少，副翼给多少，才能是这个弯拐的平滑，不掉高度，是个很难的事情。相比之下，无人车，在这个方面是小很多，如果车速不快，打轮的电机又快，我们甚至可以不考虑动态过程，之建立一个运动模型（不是dynamics model,只是kinematics），再加一个PI控制（比例积分）就可以控制它沿这某一条轨迹走了。另一方面，那就是对于无人机来说，环境的变化太可怕了，风速的变化（360360度无死角的风乱刮，要是大飞机，尼玛两个机翼上的风都不一样），湿度的变化，气压啥的，各种变化的因素。相同的拐弯问题，1000M和2000米不同的高度，一样的风，其他因素都一样，给油，舵面，啥的就都不一样了，你说问题复杂不复杂。一种简单的方法，就是一个高度一组参数（但除了高度，变化的因素还有那么多啊）。当然，无人车也会遇到砂石路面啊，冰面啊，陡坡突然就变下坡啊，什么的环境变化，但总的来说都可以分而治之。综合上面两点，在层面上，也就是运动控制的层面，无人机无疑要比无人车复杂多了。有了运动控制，再加上定位，飞机和车就能跟着你设定好的一条路径飞行和行驶了。从定位的角度，大多数情况下，无人车比无人机要来的复杂。从定位的精度就能很好得看出。无人车在道路环境下，要在车道里跑，定位的进度就不可能超过1m，当前的技术一般会做到分米级别。

（插一句，知乎上另一个问题谷歌在无人车技术方面有啥优势，我认为他们的解决方案的大优势，就是能够很好的解决定位问题，主要原因，无人车的跑的过程中已经有周围环境的详细3D地图了。）而无人机就不需要这么高的精度了，在广阔的天空中，他们只需要GPS的进度就基本够用啦?只有在起飞和降落的时候才需要高精度的定位，这个好办，不做主动的定位技术，做被动的，在可数数量的机场上装上定位设备（这词自创，意思一下）就好。前文说，大多数情况，是因为说的是正常的无人机，那些在城市中，房间里飞来飞去的自主无人机就不考虑，他们的定位难度比无人车不知道高到哪里去了（MIT做的固定翼激光雷达SLAM可见一斑）。有了前面两个层次，机或车就可以跟着设定好的路线飞奔了。现在的问题就是如何设定线路的问题了。在这个问题上，无人车要比无人机难不止一个档次。当然这也不能怪无人机不争气，我觉得是这主要是由当前技术条件和大环境下，无人机和无人车的应用目的不同。无人车在城市环境里，要规划处一条路线（这个是trajectory,不是path哦），又该走多快，走到哪儿挺，现在该走该停，都要考虑一大堆的问题，大家都守规矩都已经很难办了，何况如老妈所说有“不守规矩”的车和人呢。。。这都还是已经把行人、车辆还有马路牙子、道路中线的栅栏识别出来，把突然跑出来的熊孩子和放地上的雪糕桶分辨开来的情况，下才能作出的路线规划。那么，如何检测环境中的障碍物，如何分辨动静态障碍物，如何对障碍物分类，如何确定他们的位置和大小，已经如何预测他们可能运动到的位置，又是写非常难的问题了。设计到的学科，十分交叉。在往深里做，把无人车做得更加智能，能够明白后面车辆变换远近光灯、按喇叭鸣笛的意思是要超车，混行路上，自行车上帅哥举平左手，是要拐弯借道，那我们搞无人车的就真的可以谈笑风生了（自行车的google已经做了）。对比无人机，就目前的任务目的，他们的航迹多半是已经设计好了的，不用考虑撞山撞飞机啥的，所以大多数情况下，跟着设定好的飞就可以了。只有到了特殊情况下，或者任务点时，才需要智能的自主规划线路。这也不怪他，把问题搞得这么简单。你要是让无人机和对面的有人驾驶的F16（足以）打空战，做高机动，躲导弹，做近身格斗，那一现在的技术而言，真就是天方夜谭，和**一样了。所以说，主要是现在的应用目的问题嘛。但总得看来，在这个层面上，无人机还是比无人车遇到的问题简单很多啦?总的来说，到底谁比较难呢？这得看你问谁，你问搞硬件的，问搞控制的，问搞模式的，问高局部定位的，问项目总师，感觉都会得到不同的答案，切入角度不同嘛，很难一刀两段，黑白分明。

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