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降维打击 解读轻舟智航全新城市NOA技术

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  [汽车之家 新鲜技术解读]  自动驾驶和辅助驾驶的概念经过这些年的宣传,相信大家都已经略有耳闻,对普通消费者而言,系统能否在部分情况下减轻驾驶强度,甚至关键时刻辅助规避风险才是真。在高速NOA(领航辅助)已有量产的今天,能否进一步在城市场景实现这些功能,或许就是下个时代制胜的关键了,这次就来看看轻舟智航是怎么解决难题的。

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● 硬件提升

  无论是国内还是国外,先期开放自动驾驶测试与应用的场景都是高速,这其中的重要原因就是相比城市而言,高速环境相对简单。没有复杂的交通信号灯变换,车道标线相对清晰,当然也没有行人与两轮交通工具参与的混行模式。

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  当智能系统熟悉了高速场景,向着城市场景进发时,上面说到的复杂情况就成为了它们必须攻克的难关。这对于车载硬件系统而言,无疑是项挑战,说白了即需要看得清,又要想得明。对车企和消费者而言,意味着可能要多花钱。

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  同时,这套被命名为DBQ V4的轻舟智航最新车规级前装量产解决方案最低只需添加1颗激光雷达,最多可支持5颗,能根据不同级别的自动驾驶需求实现功能上的增减。说人话就是未来量产后,可以根据车型定位高低,以一套硬件基础,实现不同配置的需求。

  传感器分辨精度提升后,处理器能力也相应水涨船高。根据目前公布的资料系统域控制器可兼容多传感器方案,平台算力为256tops。

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● 解决场景问题

  我们每个老司机在刚出驾校上路时,都会感到“开快容易开慢难”,核心就在于低速场景往往需要注意更多道路参与者。另外由于技术相对生疏,对车辆尺寸感觉把握度不高,比如泊车就是件让人头疼的事儿。这也是城市NOA场景中,最能解决新司机烦恼的环境。

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  很多建设时间较早的停车场行驶空间与可供泊车空间都很小,有些弯道与拐角必须前进与后退几次才能通过,我们人类驾驶员在这种情况下都要小心翼翼,更何况车载系统。另外一般自动驾驶系统都是前进为主,这种情况下怎么处理颇具看点。

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  轻舟智航的解决方案仍就是借助前方的激光雷达,时刻看清狭窄车库中的行人和鬼探头车辆,安全绕行和避让。

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  城市场景的复杂还在于交通参与者增多后,出现的加塞、变道、别车等不文明行为几率的增加。这要求系统判断时间更提前,更准确。与此同时,更多的道路参与者也会埋下通行效率降低的隐患,因此超越慢车的情况时有发生。

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  另外他们打造了名为自动驾驶超级工厂的开发方法,也就是在软件中,重建现实中的复杂路况,将城市NOA系统放入其中测试,帮助算法在仿真系统中对问题进行不断修复和训练,保证最终上车的算法可同时兼顾安全性和舒适性,并且能够良好地遵守交通法规。

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  有了数据闭环能力,系统就能自动化地搜集大量的数据提升感知效果,从而优化、预测规划中深度学习算法效果,最终达到高效训练和迭代的目标。越是在复杂的路况环境越能带来更为显著的效率和体感提升,使用者也会感到车辆的自动驾驶越来越像老司机。

  除了上面说到的这些复杂情况,还有一些阴雨、隧道以及夜间等特殊场景,单一传感器在这些场景中无法准确收集道路信息,这时多传感器融合的解决方案就能大幅提升准确性。

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  另外他们还会训练感知模型,让不同传感器信息相互补充,从而得到更为准确的结果,从而分辨前方到底是水雾,还是障碍。

  数据方面,工程团队还会搜集各种雨天驾驶数据,通过模型训练,进一步帮助系统识别外部世界减少雨水反光导致的误检。

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  当然,光用文字与图片描述这些系统有些枯燥,下面的视频可以更好的让您感受到最新一代城市NOA技术的实力,仔细看看里面的复杂路况是不是比您处理的还老练?


更多精彩视频,尽在汽车之家视频平台

写在后面的话:

  就像前文提到的那样,相比路况相对简单的高速而言,城市路况中包含了众多信号灯,道路标线种类也更繁复,加之两轮车、行人的参与介入,让城市场景的复杂程度,需要处理与判断的果断度、熟练度大幅提升。这直接对传感器与处理器这些硬件能力提出更高要求,此次轻舟智航推出的城市NOA解决方案不仅满足了城市场景下的功能需求,还尽力降低硬件门槛,突破意义非凡。当然,优秀的技术还需更长里程的实际考验,我们也会对相关技术保持关注,有合适机会体验后再和您分享感受。(文/图 汽车之家 唐朝)

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