全球首位特斯拉破解者刘健皓：如何“黑进”一辆自动驾驶的特斯拉

特斯拉几起自动驾驶事故的出现，除了自身传感器覆盖不到位，还有由于外界干扰（光线导致全盲、发射器干扰）出现设备失灵这一系列原因。未来，如何实现安全无人驾驶、如何防止车辆被黑客攻击，是汽车安全攻防需要解决的问题。

前段时间，360汽车安全实验室负责人、信息安全专家刘健皓就特斯拉的自动驾驶召唤功能，用一个自制的干扰器，向外界展示了特斯拉如何被外界发射器干扰的过程。

在淘宝上可以几元钱组装起来的干扰器

具体来说，在召唤（summon）功能下，特斯拉车前车后的超声波雷达会对周围的障碍物和行人进行实时探测，在前方/后方50厘米出现障碍物时，特斯拉自动驾驶制动功能会进行紧急启动，瞬间刹车。但是，假如将上述干扰器拿到离特斯拉超声波雷达比较近的位置，它的功能就会“失效”，会“撞上”障碍物。

刘健皓表示，这需要涉及到特斯拉自动驾驶传感器的工作原理。

特斯拉的整个自动驾驶系统分为传感系统、中央决策系统和执行器，其中传感器包括传感器、毫米波雷达、摄像头等多个部分（未来还将包括V2X通信、实时定位），信息融会贯通并经过控制器的中央决策后，特斯拉再将命令下达给执行器执行，做出报警、刹车等反应。执行器包括刹车和油门、电子稳定系统、电动助力转向、自动变速器等等。

我们可以先看一下特斯拉的传感器布置。目前，特斯拉一共有一个毫米波雷达（中距离雷达，位于前格栅部位）、前挡风后视镜下的前视摄像头（单目），以及前后各六个、共12个超声波雷达（位于前后保险杠部位）。

超声波传感器：

超声波传感器主要用来测量距离，对2米以内的物体能够精确识别。可以应用在倒车辅助、倒车障碍物检测、一键泊车以及特斯拉的summon功能中。

在原理上，超声波雷达通过发射超声波并接受反射，得出飞行时间，以此来计算距离。即d=0.5·t·c，其中t为飞行时间，c是声波在空气中的传播速度。

毫米波雷达：

毫米波雷达可以用来测量距离、角度、时速、以及障碍物的形状，属于短距离到长距离的传感器，测量距离为30-250m左右。可以应用在自适应巡航、防碰撞、以及盲点检测上。

特斯拉Model S上的毫米波雷达

高清单目摄像头：

目前特斯拉单目摄像头用的是Mobileye的解决方案，可以用于车道偏离预警、车道保持、交通信号识别、以及泊车辅助。

但在某些场景下，摄像头会因致盲而失去作用。假使用一个LED光源/激光灯照射摄像头前面的目标物，那么摄像头就会出现局部致盲，而如果使用LED/激光灯直接照射摄像头，那么很可能摄像头会出现全部致盲，视野一片白色。

局部致盲和全盲

好了，以上是各个传感器的功能和应用介绍。在实际工作时，传感器将信息传达给控制器，再由后者建出道路模型、进行定位、并得出各场景的应对措施，最后，特斯拉会做出相应控制，同时相应的功能启动过程会显示在HMI界面上，面向车主。

目前，特斯拉的自动驾驶功能可以实现车道自动保持、距离保持、自动变道、出入主辅路、以及环形道路的随线拐弯等。

但是在“黑客”简单干扰下，传感器“致盲”，就会发生误报。同样，在真正行驶过程中，特斯拉也会遇到类似问题，驾驶员稍不注意，就可能发生车毁人亡的灾难事故。

 “现阶段自动驾驶的模型和算法还存在缺陷，需要去解决。”刘健皓介绍，传感器被干扰之后系统得到错误的结果，这是因为，一来传感器本身没有「弹性」机制，二则是在决策算法上，没有进行容错。以毫米波雷达为例，Model S毫米波雷达的频率与波长都是被逆向得出，如果设置了弹性机制，频率随机，那么逆向的难度自然会加大。而从算法层面来说，目前Model S虽然进行了不同传感器的数据融合，但是并没有针对异常数据有分析过程。

最后，刘健皓还针对自动驾驶辅助这一功能给出了具体的安全使用建议。

1.启用自动驾驶做辅助驾驶时，事先一定要注意在路面上的情况。

2.在强光、逆光行驶下要注意控制方向盘和车速。

3.辅助驾驶自动转弯时，转角大于45°角时需要控制方向盘。

4.高速行驶进行车道保持功能要控制与前车车距，脚要放在刹车上。

5.跟车转弯时双手放在方向盘上，防止周边有汽车突然窜出。

6.进出高速公路主辅路时，需要控制方向盘，辅助驾驶可能无法判断障碍物。

7.在高速路行驶时，必须进入正式车道再启动自动驾驶功能。

8.在高速路上启动自动驾驶模式后，在变道时，要注意前后方车辆车距。

9.在目前技术状况下，最好在道路条件良好的情况下启用自动驾驶系统，确保驾驶安全。

10.选择合适的前方车辆跟随，然后锁定开启自动驾驶功能，不要跟随公交车，大卡车等特殊车辆。

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