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智己自动驾驶挑战晚高峰 如何实现40公里零接管?
汽车 pcauto    2021-08-06 15:21

【太平洋汽车网 技术频道】为实现城市级的NOA,智能驾驶系统主流的方案是采用以激光雷达为主的技术路线,而智己 IM AD则采用了高精地图+视觉融合的解决方案。这一架构让我们不妨对其在复杂道路下的感知能力、高精度的定位系统、基于高精地图的规划和执行能力心存顾虑,但其在苏州晚高峰的路程中,全程40公里无接管的表现,着实让我们有所期待!

从视频中可以看出,智己工程样车在这40公里的路程中覆盖了城区道路和封闭式的高架路段,而目前市面上基于高精地图实现封闭道路的NOA不在少数,但城市NOA相对而言其行驶的环境更为复杂,多场景的适应能力要求更高,只是在速度层面有所降低。

视频源自新出行:#「逃离」魔都后还能 0 接管吗?40 公里高峰期体验智己汽车 IM AD!#

要实现高阶的自动驾驶,强大的硬件架构是基础,加上全流程的数据驱动算法,彼此的协同,才能实现强大的感知、规划以及执行能力,以及非常“老道”的驾驶方式。智己L7(询底价|查参配)的硬件基础是由12 个高清摄像头、5 颗毫米波雷达、12 颗超声波雷达、军工级高精度IMU、中海庭高精地图、V2X车端技术组成的方案。

后期还可支持升级激光雷达、英伟达Orin(500+TOPS)计算平台,以实现更加优秀的体验,进一步提升人性化的体验。

城区道路NOA如何应对路口突发情况?

在城市道路中,红绿灯十字路口的路况十分复杂,自动驾驶系统的感知包括红绿灯的识别、不同车辆状态的识别、不同道路流的识别。

识别慢车、避让电瓶车

视频中,智己IM AD 在行驶的过程中,遇到慢车的时候,会自动执行一个超车绕行的动作,整个操作的过程相对来说是比较轻柔的,并没有突兀感。

在车辆右转的过程中,会通过远距离识别交通信号灯后,进行一个提前的判断,进而选择直接右转还是等待右转指示灯后执行。在视频中,右转的过程中识别到电瓶车后,自动进行一个提早的缓慢刹车动作,并没有直接刹停,这一操作也更趋向于人为操作。

在自动驾驶中,遇到这样的突发情况,也就是常说的corner case,智己IM AD能够快速的进行感知后的决策,在加上符合人性化的处理逻辑,这也是下一阶段的自动驾驶所要进化的。

远离大车、处理超近距离加塞

在车辆右侧以及对向车道有大车经过时,智己 IM AD精准的识别之后,会进行一个轻微的避让动作,保持安全车距,等待大车通过后再重新居中行驶,在用户体验上会更加友好。而在超近距离cut-in(加塞)的过程中,双方会进行一个短暂的博弈之后,执行一个柔和的避让动作,以保证安全。

启动超级拥堵模式

在拥堵路段行驶时,车辆会启动超级拥堵模式,进行速度的控制,跟车距离的控制,以及变道过程中所需要的一个空间,实时预判智能缩短跟车的距离,按照用户日常的开车习惯,正常的往前挪,防止加塞的同时,增加了通勤效率。

高架路段NOA更像一名“老司机”

在封闭路段的智能驾驶,是目前各大车企率先推出的点对点自动驾驶,而智己 IM AD 的执行则更加的老练,更符合用户的驾驶习惯。

自动上高架、汇流、并线

车辆准备进入高架路段之前也会对高架上的红绿灯进行识别功能,汇入主路之前会沿着匝道的内侧道路进行行驶,直到路面出现虚线后再汇入主干道。汇入主路后会自动选择一个通行效率最优的道路,根据交通流和目前的状态自动选择车道线。

智己 IM AD 在整个的提速过程中相对比较缓慢,并没有立即提到限速值,这也是目前智能驾驶普遍使用的一种标定。

智己IM AD在变道的逻辑上,一个是根据高精地图去自动匹配车道,另一个是通过实时的感知,结合跟车距离以及交通流的状态进行自主变道。

应对Y字形匝道、大曲率转弯

在高架路上行驶时有了高精地图的加持,Y字形的匝道口也能够轻松的应对,为增加通行效率,车辆会提前两公里左右贴近道路的右侧行驶,这样能够尽快的汇入主路。此外,在视频中看出,在车辆较少的情况下,IM AD 系统路过匝道口时,也会尽量靠左侧道路行驶,远离匝道口,保证一定的安全性。

在汇入主路之前,道路缩窄,需要并线的时候,会一点点的往里并线,往里进行试探,在紧急情况下会提前的进行一个避让,在主路拥堵的情况下还会在原地进行等待。在通过大曲率的匝道时,会自动减缓速度,必要时会进行变道动作,以保证行驶的舒适性和安全性。

选择最优车道、识别模糊标线

在高架路上出现长实线时,不可避免的存在拥堵情况,基于高精地图以及实时感知,选择最优的车道路线,提高通行效率,从而也避免错过匝道出口的情况。

此外,在通过混乱标线时,因为有高精地图的加持,IM AD表现得十分稳定,能够精确的识别新旧标线,并能够通过云端采集,完成道路信息的更新。

自动下匝道

在车辆出匝道时,也会提前向右侧车道进行并线,变道的过程中发现有其它车辆汇入时,会进行一个非常柔和的避让,并没有直接紧急制动,当汇入车辆车速较快时,则会让它先行通过,这一过程也并非一次完成,而是多次的进行感知、计划、执行。

出匝道后也会进行一个持续的试探动作,并会提前的进行一个并线,尽可能的在红绿灯路口进行一个排队操作,而不是插队的动作。

智己IM AD如何依靠「低」算力解决「大」问题?

在目前主流的全流程点对点之间的智能驾驶,还是基于高精地图来实现的,但高精地图的问题在于覆盖区域不够完善,经常会出现短暂的自动驾驶退出的情况。而基于高精地图的智能驾驶很难实现全场景的覆盖,以及认知能力的不足,这也是封闭式NOA相对于城区道路的NOA能够更快推出的原因。

智能驾驶要实现技术层面的能力是很容易实现,除了技术部分,更难的是如何在人与车辆的博弈之间,更贴近人为驾驶的使用情况。当智能驾驶在使用的过程中,遇到突发情况时的感知能力,经过处理之后会进行非常激进的执行过程,当系统无法处理的情况会直接人为的接管车辆。

这一过程,其实是增加驾驶者的紧张感,并没有更加的舒心,这也是大家区分智能驾驶好坏的重要指标。

智己IM AD 的处理逻辑

智己IM AD采用的是高精地图+视觉融合的解决方案,其整体的成本相对较低,硬件架构的迭代的更新会比较快,并且能够通过全流程的数据驱动技术进行数据采集,加上Momenta自研算法的加持。

在实际的智能驾驶过程中,简单的常规问题占据90%左右,而剩下的10%的复杂长尾问题就需要依据海量的数据就行回传,以实现接管率的不断减少,全场景的覆盖,这是一个持续的解决问题的过程。

智己IM AD在正式量产后,使用了一套信任增强的交互方式,通过「WIFI信号标」的方式进行划等级。在三格状态的过程中,则是非常的有信心安全的通过;两格状态时,则是需要用户稍微注意;只有一格状态时则是随时可能接管车辆,但遇到紧急情况时而不是进行一个提示接管,是直接进行介入制动。

因为再通过提示接管,在时间上是不允许的。这一系统也会持续的对驾驶习惯进行一个学习,增强信心的同时,降低使用的紧张感,以更贴合用户真实的驾驶风格。

此外,在智己IM AD架构中,使用的军工级高精度惯导,能够在高精地图无法定位的时候进行补充定位,提高车辆在城市中的定位精度,以及在实时定位上提供更好的冗余。

再加上V2X车端技术,这是提升感知能力更好的补充,这也是解决“鬼探头”的核心技术。再加上高算力Orin芯片和激光雷达,以匹配更高阶的自动驾驶所要具备的硬本事,才能将人性化展现得淋漓尽致。

全文总结

在目前智能驾驶的军备竞赛中,厂家若没有点真本事是无法抛头露面的,而智己IM AD系统再一次的让我们看到了除了技术层面的进步,在体验上同样能够做到富有温度。全程零接管的同时,处理的方式也更加的柔和,更为智能驾驶领域提供了新的思考。

未来,在更高阶的硬件架构中,处理极端情况的能力也会更强,人与机器的融合也会更加友善,在完全自动驾驶尚未到来之前,这就是智能驾驶最好的盛景!

 

 

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责任编辑: 4126TJ

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人家也是有底线的啦~
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