Tesla в режиме автопилота столкнулась со стеной, где была изображена дорога в стиле «Хитрого Койота», во время эксперимента, проведенного блогером Марком Робером. Этот инцидент подчеркивает несовершенство системы камер Tesla по сравнению с более надежными технологиями, такими как LiDAR, сообщает Electrek.
Многие производители автопилотов утверждают, что эффективные системы требуют разнообразия датчиков, включая камеры, радары и ультразвуковые датчики. Однако Tesla полагается лишь на камеры, удаляя радары из своих новых электромобилей и отключая их в старых моделях. В результате системы автопилота Tesla остаются на втором уровне помощи водителю.
Илон Маск, генеральный директор Tesla, заявляет, что их система компьютерного зрения, основанная на нейросетях, предназначена для имитации человеческого восприятия и адаптации к различным дорожным условиям. Тем не менее, Робер в своих тестах показал, что в сложных условиях, таких как туман и дождь, автопилот Tesla не смог распознать важные объекты, такие как манекен ребенка.
Финалом эксперимента стало столкновение модели Tesla Y со стеной, изображающей дорогу. Эта ситуация продемонстрировала уязвимость камер, которые могут быть легко обмануты, так как они зависят от визуального восприятия, а не от точных данных об окружении. В отличие от камер, LiDAR способен распознавать препятствия, даже когда видимость ограничена, и успешно определил стену как преграду.
Ранее было замечено, что Tesla отказывается от дополнительных датчиков, аргументируя это тем, что для распознавания дорожной ситуации достаточно человеческого восприятия. Однако конкуренты, такие как Lexus, используют более безопасные системы, которые полагаются на комплексное восприятие из различных датчиков, включая LiDAR, что позволяет избежать ситуаций, аналогичных столкновению с фальшивой стеной.
Эксперимент Марка Робера вызвал важные вопросы о надежности технологий автопилота, рассказывая о том, насколько критично иметь системы, которые могут обрабатывать различные условия дороги. Это поднимает вопрос о будущем технологий автоматизированного вождения и о том, насколько эффективно различные подходы могут противостоять реальным вызовам на дороге.