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展商動態(tài) ? 激光雷達能解決輔助駕駛的缺陷嗎?

導(dǎo)語:以攝像頭加毫米波雷達作為感知基礎(chǔ)的智能駕駛方案存在先天能力不足,激光雷達的出現(xiàn)將改變這一局面。隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車領(lǐng)域玩家增多,高企的激光雷達價格有所降低,并且在車端的應(yīng)用也逐漸增多。多種傳感器協(xié)同工作,將使得汽車產(chǎn)品的智能駕駛功能更加安全。
        輔助駕駛終歸不是自動駕駛,駕駛員不可以將注意力轉(zhuǎn)移到駕駛以外的其他事情上,更不可以脫離對車輛的控制。
        近日,某新勢力品牌車型在高速路段上追尾前方事故車輛,造成前車車主死亡。據(jù)后車車主描述,車輛當(dāng)時開啟了駕駛輔助功能,車速為80km/h,車輛平時有異常情況都會預(yù)警,但這次沒有任何提示,加上車主自身注意力分散,導(dǎo)致了事故的發(fā)生。
        這不是智能駕駛的第一次事故,近兩年,國內(nèi)外多個品牌都出現(xiàn)過原因相似的追尾事故。關(guān)于智能駕駛功能安全性的討論再次被推上熱搜,作為賣點的功能不斷導(dǎo)致事故的發(fā)生,為什么總是失靈,這個問題的答案或許要從智能駕駛功能的實現(xiàn)邏輯說起。

智能駕駛的“一生之?dāng)场?/span>
        與人類的行為類似,智能駕駛功能的實現(xiàn)也要經(jīng)過感知、決策、命令、執(zhí)行這一過程。
        現(xiàn)階段,智能駕駛系統(tǒng)的感知需要通過多種傳感器共同作用來實現(xiàn),常見的傳感器有攝像頭、毫米波雷達以及激光雷達等。由于單一傳感器的感知和冗余能力無法覆蓋當(dāng)今愈發(fā)復(fù)雜的道路環(huán)境,所以需要多種傳感器來增強智能駕駛的感知能力。
        在這一過程中,不同車企受限于技術(shù)以及成本因素,也發(fā)展出了不同的感知方案。以特斯拉為例,其在視覺感知路線上的堅守可謂極端。2021年8月的特斯拉AI日上,特斯拉公布了純視覺感知方案,此前其采用的是攝像頭加毫米波雷達的融合感知方案,新方案提到完全去掉激光雷達、毫米波雷達等非攝像頭傳感器,僅通過攝像頭進行感知,在自動駕駛領(lǐng)域尚屬新鮮事物。
        馬斯克認為,視覺感知具有更高的精度,因此投入精力改善視覺比押注兩種傳感器的融合更明智。但馬斯克并未拋棄毫米波雷達,他只是認為傳統(tǒng)毫米波雷達能夠提供的信息實在是太少了。
        理想汽車創(chuàng)始人李想曾在社交平臺發(fā)文點明視覺方案的弊端:“攝像頭加毫米波雷達的組合像青蛙的眼睛,對于動態(tài)物體的判斷還好,對于非標(biāo)準(zhǔn)的靜態(tài)物體判斷幾乎無能為力?!?/span>
        對于視覺方案識別靜態(tài)物體的難點,法雷奧中國CTO顧劍民認為,靜態(tài)物體種類多,形態(tài)千差萬別,需要大量樣本識別訓(xùn)練。攝像頭在識別物體時對天氣和照明條件十分敏感,對于快速移動的汽車,攝像頭通常最終會捕捉到模糊或扭曲的物體圖像。而毫米波雷達則會受目標(biāo)對電磁波反射敏感度影響。此外,靜止物體同樣會反射毫米波,如果不忽略龍門架、道路標(biāo)牌等靜止物體,系統(tǒng)將經(jīng)常會出現(xiàn)誤判。
        同濟大學(xué)汽車學(xué)院教授朱西產(chǎn)持有相似的觀點,“現(xiàn)在的輔助駕駛系統(tǒng)在開發(fā)的過程中要盡可能地消滅誤剎車,不該剎車的時候不能剎車。這樣的開發(fā)思路的的確確能夠控制誤剎車以后,但減少了誤剎車以后,就會有很多漏剎車?!?/span>
        雖然智能駕駛功能的行為邏輯與人腦類似,但對靜態(tài)物體的感知能力卻完全與人類相反?!叭祟愸{駛員識別靜態(tài)物體的反而容易一些”。朱西產(chǎn)表示。

破解局面的關(guān)鍵角色
        在目前大規(guī)模量產(chǎn)的L2級別智能駕駛輔助系統(tǒng)中,一般都采用毫米波雷達和攝像頭兩種傳感器。這其實要求駕駛員來進行感知冗余,所以在規(guī)范駕駛輔助的使用方面,車企都會要求駕駛員時刻觀察路況,并且駕駛員必須隨時準(zhǔn)備好重新取得駕駛控制權(quán)。
        國際自動機工程師學(xué)會(SAE)對于自動駕駛等級有著明確的劃分——L0至L5,代表車輛的自動化程度由弱至強,對駕駛員的參與度需求由高至低,更高的自動化能力自然需要更強的感知和決策能力。
        為了保證高等級駕駛輔助甚至自動駕駛的安全,必須采用多種傳感器組成的融合感知方案。激光雷達的出現(xiàn)補全了視覺感知的不足。因為激光雷達是三維的傳感器,可以重構(gòu)三維點云信息,它能判斷面前的物體是障礙物,而且能判別具體形狀是什么,可以有效對應(yīng)各類極端案例。
        以前,受限于成本原因,僅有少數(shù)高端車型配置有激光雷達,用以增強智能駕駛輔助功能的可靠性,但不斷增加的產(chǎn)業(yè)玩家,將高企的價格打了下來。
        朱西產(chǎn)表示,一顆激光雷達的成本在前幾年高達十幾萬元,現(xiàn)在已經(jīng)下探至幾萬元,未來甚至有可能低至幾千元,當(dāng)一項技術(shù)的成本低于人工成本的時候,才是它普遍推廣使用的時刻。
        自2021年4月起,搭載激光雷達的汽車產(chǎn)品便不斷出現(xiàn)在市場上,包括小鵬P5、蔚來ET7、極狐阿爾法S、奧迪S級、寶馬iX、智己L7、理想L9等。
        魏牌CMO喬心昱認為,激光雷達不僅要“上車”,更要在城市中“落地”。他表示,目前很多智能輔助駕駛并沒有配合激光雷達,雖然市場上已有部分車型搭載了激光雷達,但也僅限于在高速工況下的應(yīng)用。對于輔助駕駛而言,克服路況更復(fù)雜的城市路況應(yīng)用,才是“大學(xué)”水準(zhǔn)。

自動駕駛的最終方案
        在中國汽車工程學(xué)會理事長、清華大學(xué)教授、中國工程院院士李駿看來,單車智能存在五大弱點:一是無人駕駛必須要依靠人工智能,如何克服人工智能的黑箱效應(yīng);二是自動駕駛需要110億英里的道路測試,如何實現(xiàn);三是完全自動駕駛至少會面臨幾百萬種極端工況,軟件層面設(shè)計如何做到完整的驗證;四是L3、L4、L5自動駕駛的成本較高,如何下放給私家車進行應(yīng)用;五是完全自動駕駛汽車的實際行駛安全和倫理道德如何保證。
        并且李駿認為,單車智能駕駛技術(shù)已經(jīng)遇到瓶頸。一方面,車輛所搭載的傳感器數(shù)量已經(jīng)接近飽和,而且單車傳感器對于道路的感知數(shù)據(jù)已經(jīng)接近上限。另一方面,實現(xiàn)完全自動駕駛所需要的芯片算力將會更高,這就意味著更高耗電量,將會一定程度上影響車輛的續(xù)航里程。
        車路云協(xié)同迫在眉睫。在車輛、道路都配備傳感器的前提下,自動駕駛系統(tǒng)將能夠獲取到更為全面的道路交通數(shù)據(jù),車輛間的相互連接也可以最大程度地糾正單個傳感器所提供的數(shù)據(jù)錯誤。這樣的技術(shù)前提下,全天候、全方位的自動駕駛將真正成為可能。
        朱西產(chǎn)表示,車路協(xié)同技術(shù)、末端感知和5G通訊,的確可以提高汽車的智能駕駛能力,甚至達到無人駕駛。但是這項技術(shù)需要基礎(chǔ)設(shè)施的支撐,現(xiàn)在還不具備大范圍推廣的條件。他預(yù)計,三年左右,市面上應(yīng)該會出現(xiàn)具備L3級自動駕駛功能的汽車產(chǎn)品。

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