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                要有光!體驗(yàn)激光雷達(dá)時(shí)代的小鵬智能駕駛

                要有光!體驗(yàn)激光雷達(dá)時(shí)代的小鵬智能駕駛

                這個(gè)六月過(guò)去以后,2022 年就正式進(jìn)入下半場(chǎng)了。這可不是什么普通年份,對(duì)卷得越來(lái)越厲害的中國(guó)車企(特別是新勢(shì)力車企)來(lái)說(shuō),2022 年是激光雷達(dá)量產(chǎn)裝車的元年,也是城市導(dǎo)航輔助駕駛落地推送的元年。所以大家會(huì)看到,車企玩了命地給新車預(yù)埋激光雷達(dá)等各種硬件,軟件方面也在發(fā)力,就是在為下半年的城市輔助駕駛大考做準(zhǔn)備。

                積極備戰(zhàn)的車企當(dāng)中,就有小鵬。在向用戶推送城市 NGP 功能之前,小鵬用搭載激光雷達(dá)的車型——P5,為我們預(yù)演了智能駕駛進(jìn)入激光雷達(dá)時(shí)代的模樣。

                我們的體驗(yàn)路線涵蓋了高速公路、城市道路和復(fù)雜的地下停車場(chǎng),在小鵬的智能駕駛路線圖中,“點(diǎn)到點(diǎn)輔助駕駛”就是這三個(gè)場(chǎng)景串聯(lián)而來(lái)。有了更精準(zhǔn)的感知硬件和向匹配的算法,小鵬距離“點(diǎn)到點(diǎn)輔助駕駛”又近了多少呢?

                激光雷達(dá)在高速上有用嗎?

                由于路況單一,高速公路場(chǎng)景下的導(dǎo)航輔助駕駛出現(xiàn)得更早,所需的感知硬件也少一些,只要前向視覺感知再加全車環(huán)繞的毫米波雷達(dá)就夠了。激光雷達(dá)在這種環(huán)境下,似乎是多余的存在……?

                其實(shí)不然。在面對(duì)車道前方靜止、不規(guī)則障礙物時(shí),毫米波雷達(dá)容易將這類物體作為雜波或路旁的靜止物體濾除,不過(guò)濾就可能導(dǎo)致“幽靈剎車”;而因?yàn)槲矬w大小、形狀、分辨率的原因,視覺系統(tǒng)沒有對(duì)障礙物的建模,就可能根本不知道那是障礙物。兩種感知手段同時(shí)失效,就可能導(dǎo)致車輛與障礙物(例如著名的“靜止白色大貨車”)發(fā)生碰撞。

                如果這時(shí)候有激光雷達(dá)的話,車輛就能通過(guò)激光雷達(dá)厘米級(jí)的高精度空間感知能力,確認(rèn)車輛行駛軌跡上存在靜止障礙物,從而做出減速或閃躲動(dòng)作。即便高速公路不是激光雷達(dá)的“主戰(zhàn)場(chǎng)”,它仍然能發(fā)揮重要作用。

                這次 P5 的高速體驗(yàn)當(dāng)然沒這么極限。激光雷達(dá)對(duì)高速 NGP 的貢獻(xiàn)還是擴(kuò)大了感知范圍和精度,從中控屏上的 NGP 可視化界面可以看出,這輛 P5 對(duì)前方車陣的感知距離更長(zhǎng),每一輛前車的相對(duì)位置和運(yùn)動(dòng)軌跡判斷得也更精準(zhǔn)。

                高速 NGP 的程序經(jīng)過(guò)優(yōu)化,現(xiàn)在它的各種動(dòng)作都變得更輕柔,乘坐舒適性有了相當(dāng)程度的提高。在準(zhǔn)備脫離高速進(jìn)入匝道時(shí),主動(dòng)降速動(dòng)作也更貼合人類駕駛員的駕駛習(xí)慣。

                向城市輔助駕駛邁進(jìn)的一步

                城市道路因?yàn)闂l件復(fù)雜,除了需要全車視覺感知覆蓋以外,國(guó)內(nèi)企業(yè)通常選擇加入激光雷達(dá),保證對(duì)車輛周圍環(huán)境的全方位精準(zhǔn)感知。那么在城市 NGP 推送之前,激光雷達(dá)的加入會(huì)讓 LCC-L 有哪些不一樣的地方?

                首先還是識(shí)別能力的大幅提升,尤其是感知靜止車輛、兩輪車、行人這些常見道路參與者,以及樁筒、紅綠燈等常見指示物的能力。最突出的一點(diǎn)莫過(guò)于,它可以感知并顯示周圍車輛的轉(zhuǎn)向燈!學(xué)會(huì)“讀懂”其它車輛的燈光信號(hào),對(duì)判斷其它車輛運(yùn)動(dòng)軌跡并決策本車行駛動(dòng)態(tài),有非常大的幫助。

                城市道路用輔助駕駛,最令人頭疼的可能是加塞。在紅綠燈等排隊(duì)路段,LCC-L 會(huì)以較低車速收窄和前方靜止車輛的距離,以防心懷不軌的其他駕駛者插隊(duì),效果還可以。但在緩行時(shí),系統(tǒng)與前車的距離還是相對(duì)保守。而在車流密集地段,LCC-L 面對(duì)突然橫插進(jìn)來(lái)的車輛,會(huì)非常果斷地禮讓,避免事故發(fā)生。

                偶爾有些時(shí)候,我們?cè)诔鞘欣飼?huì)遇到標(biāo)線不清晰或車道合并的情況,這時(shí)候如果周圍有車,LCC-L 會(huì)選擇“進(jìn)入前車軌跡”,此時(shí) P5 并線的動(dòng)作是遠(yuǎn)比變道等場(chǎng)景大的。激光雷達(dá)和不同機(jī)位的攝像機(jī),這時(shí)起到了精準(zhǔn)定位前車及運(yùn)動(dòng)方向的作用。當(dāng)然如果此時(shí)側(cè)后有來(lái)車,P5 會(huì)根據(jù)道路情況決定減速等待乃至停車。

                LCC-L 的其它功能,例如通過(guò)大曲率彎道或顯示紅綠燈信息,都可以認(rèn)為是城市 NGP 在某些場(chǎng)景下的預(yù)覽。等城市 NGP 正式推送的時(shí)候,我們才能更好地體驗(yàn)到它背后的決策能力水平,這也是 L3 級(jí)輔助駕駛相比 L2 的最核心區(qū)別。

                停車這件事,可以很簡(jiǎn)單

                VPA-L,也就是基于激光雷達(dá)輔助的自動(dòng)泊車與停車場(chǎng)路線記憶能力,是激光雷達(dá)帶來(lái)的最大功能提升。只需駕駛者自己開過(guò)一次地下停車場(chǎng)的路線,小鵬 P5 就會(huì)自動(dòng)記憶 2km 距離內(nèi)的停車路線,下次泊車就能讓車自己來(lái)了。駕駛員還可以選定路線上的任意車位,自動(dòng)泊入。

                實(shí)際體驗(yàn)中,VPA-L 對(duì)急彎、減速帶等主要障礙都有比較好的識(shí)別能力,在通過(guò)急彎時(shí)還會(huì)自動(dòng)閃爍遠(yuǎn)光燈,提示周圍的行人車輛。無(wú)論在平地還是坡道,車速都被系統(tǒng)控制在 10km/h 出頭,目的當(dāng)然還是為了安全。只不過(guò)如果后面有車跟著,駕駛員心里還是會(huì)有壓力的,或許以后可以適當(dāng)快一點(diǎn)?

                如果途中遇到行人或其它來(lái)車,VPA-L 會(huì)果斷停下,等待對(duì)方離開本車行駛路徑。這樣的處理方式當(dāng)然很安全,但我更希望看到城市 NGP 推送后,VPA-L 具有更靈活的博弈能力。畢竟有時(shí)候別人也會(huì)禮讓你,自己主動(dòng)通過(guò),通行效率反而更高。

                有了激光雷達(dá)以后,P5 對(duì)木架這種非金屬、視覺又難以辨認(rèn)的小型障礙物也有了很好的判斷能力。不過(guò)相對(duì)老司機(jī)而言,VPA-L 的“心理極限”還是略低了點(diǎn),有時(shí)駕駛員認(rèn)為能通過(guò)的地方,VPA-L 會(huì)選擇等障礙物移開或需要人工介入。現(xiàn)階段保守當(dāng)然是正確的選擇,想讓這套系統(tǒng)達(dá)到人類的水平,還需要大量使用數(shù)據(jù)來(lái)反哺算法。

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                體驗(yàn)了經(jīng)過(guò)改良的高速 NGP,城市里的 LCC-L 和停車場(chǎng)中的 VPA-L,激光雷達(dá)對(duì)智能駕駛每個(gè)環(huán)節(jié)的體驗(yàn)提升都是極其明顯的。一旦得到軟件和算法配合,小鵬 XPilot 3.5 和 XPilot 4.0 能實(shí)現(xiàn)的輔助駕駛能力,或許又會(huì)超越我們的想象——從任意 A 點(diǎn)到任意 B 點(diǎn)的輔助駕駛將成為可能。

                當(dāng)小鵬在這條路上大步向前時(shí),友商們也不會(huì)閑著,有越來(lái)越多車企正在展示各種條件下,駕駛行為無(wú)需人類介入的可能?;蛟S,點(diǎn)到點(diǎn)輔助駕駛乃至自動(dòng)駕駛時(shí)代的到來(lái),會(huì)比我的設(shè)想早得多。

                鄭重聲明:本文內(nèi)容及圖片均整理自互聯(lián)網(wǎng),不代表本站立場(chǎng),版權(quán)歸原作者所有,如有侵權(quán)請(qǐng)聯(lián)系管理員(admin#wlmqw.com)刪除。
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