智己自动驾驶挑战晚高峰 如何实现40公里零接管？

【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！