如果极狐阿尔法S能够在特斯拉FSD正式发布之前量产交付无人车

从华为上海研究所出发,我们乘坐这台阿尔法S在上海金桥区的城市道路里行驶了12公里,经过了十几个红绿灯后返回到了原点。

同样的路线趟(两次夜间一次白天),途中所有驾驶操作均由华为ADS高阶自动驾驶系统所完成,没有一次接管。

现在,华为将高级别自动驾驶技术下放,为L2级推出了ADS系统,则完全打破了这一僵局。

对于消费者来说,能够在城市内实现点对点的自动驾驶,哪怕是需要时刻盯着路面,也能大幅降低驾驶疲劳感,是车辆使用上的一次质变。

对于自动驾驶产业来说,如果极狐阿尔法S能够在特斯拉FSD正式发布之前量产交付,那么它将是全球首款具备城市自动驾驶能力的量产车型,华为ADS也将是全球首套城市自动驾驶系统。

毫无疑问,ADS的推出与量产,推动着全球自动驾驶产业向前迈出了坚实一步。

4月中旬的上海依然略有一丝凉气。车东西团队刚一下飞机,就立马前往位于金桥区的华为上海研究所。即使已经到了晚上7点半,大楼里依然灯火通明。

我们体验华为ADS的载体是极狐阿尔法S——一款兼具轿车、SUV风格的跨界纯电车型,也是全球首款搭载ADS的量产车。

主驾位置的安全员将车手动开至公开道路后,快速拨动了方向盘左侧的操作杆两次,打开了ADS系统,随后将手从方向盘上拿开,开始了自动驾驶模式。

根据出发地、目的地,以及途径点信息,导航系统规划出了一条行驶路径,车辆自动沿着路线级无人出租车追求平稳的设计不同,ADS的起步要迅猛的多,眨眼间就到了道路的最高限速——60公里/小时,完全一副老司机的做派。

车辆的仪表上会显示车辆对外界的感知结果,司乘人员可以很直观的看到车辆的感知结果,并了解车辆的行驶意图。

开起来后,车东西乘坐的这台车就沿着当前车道行驶,并沿途躲避障碍物。前车减速,本车也会放慢速度。

因为是高级别自动驾驶技术架构,ADS具备动态路径规划能力,若前车持续低速行驶且旁边车道又比较空旷时,ADS则会变到超车,然后在隔壁车道行驶以提升通行效率。

根据导航信息,车辆会在相应的路口提前变道以完成左转或右转动作。在十字路口左转或右转时,车辆也会根据周围车辆的位置动态调整自己的行驶轨迹予以通过。

作为一套高级别自动驾驶技术架构的系统,ADS使用了华为自己采集的高精地图数据——车辆在很远处就可以知道红绿灯的位置信息,以提前在摄像头拍摄的视觉画面中检测红绿灯状态。

实际体验中,ADS不仅可以在大老远就将左转和直行红绿灯状态检测并显示出来,且三次行驶中没有出现一次漏检与错检。

唯一美中不足的是ADS目前仅能检测红绿灯颜色,还不能像特斯拉FSD一样在近距离实现箭头形状和倒计时数字的读取。不过华为的工程师告诉车东西,在未来的版本中,ADS也会加入对红绿灯箭头和倒计时的读取能力。

就这样,车辆变了十几次道,完成了十几次左转、右转后,在没有一次接管的情况下又开回了华为上海研究所。

城市道路与高速公路最大的不同就是路况极为复杂,既有各种机动车辆,又有行人、电动车、摩托车,还有大量非标准的交通工具和离奇的行驶姿态。

在三次体验中,ADS能够轻松躲避本车道内的前方车辆,没啥好说的,下面重点聊聊车东西在体验中遇到的几个颇具挑战性的场景。

在4月15日夜间的一次体验中,左前方不远处一辆白色路虎极光快速驶入本车前方(本车速度大概50公里/小时),大概有三分之一车身进入本车车道,随后马上又开回了原车道。

ADS在极光开始并线时迅速做出了减速动作并向右方避让。同时因为极光马上又开回了原车道,所以本车的刹车力度并不大,待其离开后又恢复了正常速度,整个反应过程让车东西一度开始怀疑安全员是不是已经采用手工驾驶了。

一是ADS的反应速度很快。这主要得益于前方激光雷达和视觉的精确感知能力,能够迅速了解目标的相对位置从而做出反应。这对于以视觉和毫米波为主的L2系统来说,很难做到这么同步的反应,往往是前车加塞到一定程度才会减速——最终结果就是重重一个急刹车,体验很差。

二是反应的程度恰到好处。这个场景中极光并没有并线,因此ADS选择了中等程度的刹车力度进行防御性驾驶,既为下一步动作留出的反应的空间,又不至于影响用户体验,很像老司机开车。

ADS表现好是因为对其他车辆行为的预测做的好。这方面,华为引入了深度学习技术,通过大量收集道路上的真实数据来训练自己的模型,才能准确预测周边车辆的行为,并做出迅速和合适的反应。

不管是国内还是国外,都有一些十字路口是用一个红绿灯同时控制左转和直行。绿灯亮起后,左转车辆与直行车辆就要“垂直相对”。人类司机的操作往往是狭路相逢勇者胜,谁跑得快谁先过。或是敌不动我不动,互相等对方先走,结果谁都没动。

在这次体验中,车东西乘坐的阿尔法S也遇到了多个无保护左传的情景。ADS的处理还是非常值得称赞。

如果垂直车辆的速度较快,ADS的原则是安全第一,等待垂直方向车辆先通过后再左转。如果对方车辆速度较慢,ADS则会加速率先通过,并不会傻等,很像线、可躲避异形车辆

外形相对标准化的汽车、行人和骑行者较为容易感知,从而容易确定驾驶策略。但对于非标准物体,尤其是静态物体就很困难——不知道前方是到底是什么,躲还是不躲?

如果某区域无高精地图,但却有ADS车辆行驶过,则该车辆就会构架基础版的“高精地图”(自建图),来支持车辆进行自动驾驶。

对车企来说,自己卖的车越多,跑的地方就越多,其他车辆通过云端共享,就能在更多地方使用ICA+功能,能够不断提升车主的使用体验。

在车东西这三趟体验中,ADS系统没有发生一次接管,整体表现令人印象深刻,苏箐也详细介绍了其背后的技术路径与研发团队。

感知层面,车头的3个激光雷达、周身的6个毫米波雷达、13个摄像头和12个超声波雷达都会参与到环境感知中去,其中激光、毫米波和摄像头还会进行像素级的前融合来提升感知精度。

在车东西看来,无安全员的自动驾驶系统确实还需要10年以上的时间,因此眼下最能改变驾驶员体验的技术就是L2级量产自动驾驶系统。

但不管是新老车企,量产的L2系统都是为高速公路所设计,对于大部分用户来说,使用频率和单次使用时长都较低,并没有明显改善驾驶体验。

这也就是说,只有将L2级系统引入城市才有可能让这一技术大规模普及应用,改变数亿驾驶员的出行体验。虽然特斯拉的FSD正在朝着这一目标努力,但毕竟传感器配置较低,能否在短期内实现量产,不确定性很大。

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