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    • 輕舟如何解車(chē)企智駕焦慮?
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L4出身如何做好輔助駕駛系統(tǒng),輕舟智航:好用,能用,愛(ài)用

2022/11/03
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閱讀需 15 分鐘
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楊凈 發(fā)自 凹非寺

量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

智能輔助駕駛這么火,這個(gè)評(píng)、那個(gè)測(cè),究竟有沒(méi)有好的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)?

“能用、好用、愛(ài)用。”

這是最新面向用戶體驗(yàn)給出的維度,也是一個(gè)技術(shù)流玩家給出的回答,但這個(gè)玩家并非是傳統(tǒng)輔助駕駛玩家。

來(lái)自輕舟智航,一個(gè)L4自動(dòng)駕駛技術(shù)出身的玩家,一個(gè)今年明確官宣進(jìn)軍量產(chǎn)車(chē)領(lǐng)域、要把L4級(jí)自動(dòng)駕駛技術(shù)釋放給輔助駕駛的玩家。

就在今年5月品牌日上,輕舟一舉進(jìn)軍前裝量產(chǎn)領(lǐng)域——專(zhuān)為城市NOA打造的量產(chǎn)車(chē)規(guī)級(jí)自動(dòng)駕駛方案DBQ V4,一顆激光雷達(dá)就可實(shí)現(xiàn),成本最低至1萬(wàn)元人民幣 ,這在當(dāng)時(shí)L4級(jí)自動(dòng)駕駛賽道上前所未有。

質(zhì)疑也隨之而來(lái):憑什么?L4出身的公司到底如何做城市NOA?如何兼顧成本和安全性問(wèn)題?以及好端端的自動(dòng)駕駛小巴頭部玩家,怎么就開(kāi)啟前裝量產(chǎn)轉(zhuǎn)型了呢?

輕舟一一記下了上述問(wèn)題,并且在最近用最技術(shù)的方式給出了一攬子回應(yīng)。

「乘風(fēng)」,乘風(fēng)破浪會(huì)有時(shí)的「乘風(fēng)」,輕舟專(zhuān)為城市NOA打造的量產(chǎn)車(chē)規(guī)級(jí)自動(dòng)駕駛方案的統(tǒng)稱。

包含:感知系統(tǒng)、決策控制系統(tǒng)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)機(jī)制。

L4公司如何做好輔助駕駛系統(tǒng),答案都在這些系統(tǒng)的技術(shù)細(xì)節(jié)中。

輕舟如何解車(chē)企智駕焦慮?

自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中,城市道路一直作為技術(shù)攻堅(jiān)的「天花板」。相較于高速、快速路,它的交通規(guī)則復(fù)雜、交通參與者眾多,且高精度地圖覆蓋歷程有限、大量CornerCase場(chǎng)景要靠視覺(jué)信息來(lái)處理……

但有意思的是,城市NOA正是輔助駕駛領(lǐng)域的天花板,之于L4自動(dòng)駕駛,卻恰好是企業(yè)需要應(yīng)對(duì)的入門(mén)檻。

同樣的場(chǎng)景、同樣的技術(shù)挑戰(zhàn),解法都非常相似,最大的不同是量產(chǎn)車(chē)需要嚴(yán)格考慮成本和車(chē)規(guī)問(wèn)題。比如傳感器和計(jì)算需要符合車(chē)規(guī)級(jí),由此帶來(lái)的成本和功耗限制;面向更廣泛的ODD場(chǎng)景,需要更高效的數(shù)據(jù)利用;以及面對(duì)城市復(fù)雜道路場(chǎng)景時(shí)更聰明地決策等等……

所以即便不少車(chē)企及上游供應(yīng)商給出了城市NOA解決方案,各自叫法和內(nèi)容不盡相同,但都離不開(kāi)感知系統(tǒng)、決策控制、數(shù)據(jù)算力等這些核心要素。

輕舟智航的城市NOA方案,也可以從這幾個(gè)方面看技術(shù)細(xì)節(jié)。

感知系統(tǒng):多傳感器時(shí)序穿插融合

首先,感知系統(tǒng),輕舟的感知方案叫做「超融合」,具體表現(xiàn)為多傳感器時(shí)序穿插融合。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),直接打破市面上主流的前/中/后融合,根據(jù)不同功能收集不同傳感器信息,更早實(shí)現(xiàn)多傳感器信息共享。

基于這套方案,輕舟智航還提出了全能大模型——時(shí)序多模態(tài)特征融合模型OmniNet,一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),就可以實(shí)現(xiàn)視覺(jué)、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)在BEV(Bird’s Eye View)空間、圖像空間輸出多任務(wù)結(jié)果。

目前已率先部署在量產(chǎn)平臺(tái)上。

一方面,解決算力問(wèn)題,讓原本相互獨(dú)立的計(jì)算任務(wù)統(tǒng)一起來(lái)。在相同數(shù)量任務(wù)情況下,可節(jié)省三分之二的算力。另一方面,正因?yàn)椴煌瑐鞲衅鞯臒o(wú)縫融合,這樣一套感知方案可以適配不同車(chē)型的傳感器配置。

決策規(guī)劃:時(shí)空聯(lián)合規(guī)劃

輕舟認(rèn)為“城市NOA時(shí)代,PNC定高下”。PNC有多重要?小鵬在TECH DAY上給出的一組數(shù)字是——城市領(lǐng)航輔助駕駛在PNC方面的代碼量,增加了88倍!

PNC決定了車(chē)輛在面對(duì)不同的道路情況下的行車(chē)策略,時(shí)機(jī)如何把握,速度和方向如何控制,目標(biāo)是更好地完成與其他交通參與者的相互博弈,帶來(lái)更高的行車(chē)效率和體驗(yàn)感受。

在決策規(guī)劃這塊,輕舟有著獨(dú)創(chuàng)性的時(shí)空聯(lián)合規(guī)劃算法。

 

市場(chǎng)主流的時(shí)空分離規(guī)劃算法,將軌跡規(guī)劃拆分成為路徑和速度規(guī)劃。相當(dāng)于先給車(chē)輛鋪好鐵軌,再在鐵軌上計(jì)算速度。

這種方式依賴于大量的人工規(guī)則修正,在面對(duì)動(dòng)態(tài)障礙物時(shí),不會(huì)動(dòng)態(tài)修改軌跡,沒(méi)辦法隨機(jī)應(yīng)變。

 

時(shí)空聯(lián)合規(guī)劃算法,則是同時(shí)將時(shí)間和空間考慮進(jìn)來(lái),直接將三維空中求解最佳路徑。這樣一來(lái),響應(yīng)速度更快,尤其是鬼探頭、逆行、變道等情況,也更適合中國(guó)復(fù)雜的路況。

這種“思考”模式,其實(shí)也更符合人類(lèi)駕駛的習(xí)慣,因此可直接利用人類(lèi)駕駛數(shù)據(jù)不斷進(jìn)行模型訓(xùn)練,更快發(fā)現(xiàn)和解決算法存在的各種問(wèn)題,有利于PNC能力的長(zhǎng)期演進(jìn)。

 

在預(yù)測(cè)層,輕舟自研的預(yù)測(cè)模型Prophnet ,可實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)達(dá)10秒的意圖+軌跡的預(yù)測(cè),平均誤差僅為3.73秒。這個(gè)成績(jī)?cè)趪?guó)內(nèi)居于領(lǐng)先水平。早在2021年,就已在號(hào)稱「自動(dòng)駕駛世界杯」賽事上斬獲冠軍,如今已率先應(yīng)用于實(shí)車(chē)。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng):閉環(huán)自動(dòng)化

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),一直作為輕舟智航的強(qiáng)標(biāo)簽,也是技術(shù)高效迭代,長(zhǎng)期發(fā)展的基礎(chǔ)。此次城市NOA方案仍舊一以貫之。

尤其在PNC模塊——業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)尚未大規(guī)模應(yīng)用的「盲區(qū)」,輕舟就有兩個(gè)典型性應(yīng)用:數(shù)據(jù)挖掘和算法評(píng)測(cè)。

首先,建立了駕駛數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),可自動(dòng)對(duì)實(shí)際駕駛數(shù)據(jù),以及影子模式下人類(lèi)駕駛數(shù)據(jù)打上標(biāo)簽,從而有利于模型的高效訓(xùn)練和優(yōu)化。然后,基于挖掘來(lái)的數(shù)據(jù),通過(guò)仿真測(cè)試來(lái)評(píng)測(cè)現(xiàn)有的算法模型并修正。如果新模型效果得好,再用于實(shí)車(chē)上,以此形成一個(gè)數(shù)據(jù)閉環(huán)。

 

感知系統(tǒng)、PNC、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),構(gòu)成了輕舟城市NOA方案的三個(gè)關(guān)鍵要素。

如果說(shuō),感知系統(tǒng)和數(shù)據(jù)已成為業(yè)界公認(rèn)的基本能力——數(shù)據(jù)是基礎(chǔ),感知是核心。那么PNC板塊,就是輕舟智航區(qū)別于其他廠商的獨(dú)特性所在——

一反業(yè)界常用的「時(shí)空分離」的思維定勢(shì),同時(shí)考慮時(shí)間和空間來(lái)規(guī)劃軌跡,這樣在與動(dòng)態(tài)障礙物的交互時(shí),會(huì)像「老司機(jī)」一樣選出最佳行程軌跡。

這種優(yōu)勢(shì),同樣也是輕舟“一顆激光雷達(dá)”的底氣所在。

輕舟認(rèn)為,城市道路上汽車(chē)最常受到干擾的是前向靜態(tài)物體和低速物體。換言之,潛在交互場(chǎng)景主要出現(xiàn)在前方or側(cè)前方。

這時(shí)候一顆前向120度的激光雷達(dá),結(jié)合時(shí)空聯(lián)合規(guī)劃算法,就可以快速響應(yīng)。即便看不到后方,通過(guò)時(shí)序和空間融合算法,對(duì)掃過(guò)去的區(qū)域進(jìn)行記憶,從而做到與側(cè)后向的純視覺(jué)信息補(bǔ)充與融合。

 

可以這樣總結(jié)輕舟城市NOA的基本主張:基于數(shù)據(jù)、成于感知、精于PNC

不過(guò)雖然喊話一顆激光雷達(dá),但正如前面所強(qiáng)調(diào)的,這套城市NOA方案的架構(gòu)靈活性很強(qiáng),可以適配車(chē)企純視覺(jué)或多激光雷達(dá)的方案需求。

而且正是基于這樣的靈活性和適應(yīng)性,部署成本最低可至1萬(wàn)元。相比于傳統(tǒng)主機(jī)廠靠自我實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型動(dòng)輒的大量投入,這的確是一筆性價(jià)比的量產(chǎn)支出。

毫無(wú)疑問(wèn),對(duì)于L4技術(shù)和自動(dòng)駕駛系統(tǒng)方案降維應(yīng)用到輔助駕駛,輕舟對(duì)于自身的機(jī)會(huì)和優(yōu)勢(shì)再清楚不過(guò),但選擇開(kāi)啟面向該引擎的轉(zhuǎn)型,依然是一個(gè)深思熟慮后的結(jié)果。

在這次技術(shù)的分享中,輕舟再次分享了抉擇和思考。

輕舟為什么選擇城市NOA?

輕舟智航選擇城市NOA,有著天時(shí)地利人和的考量。

天時(shí)方面 ,用輕舟智航創(chuàng)始人、CEO于騫的話說(shuō),就是自動(dòng)駕駛行業(yè)正在迎來(lái)發(fā)展的黃金拐點(diǎn)——尤其是高階輔助駕駛的市場(chǎng)需求。

隨著技術(shù)的成熟和成本的下降,輔助駕駛系統(tǒng)正在成為乘用車(chē)的行業(yè)標(biāo)配,逐漸下沉到低端車(chē)型。消費(fèi)者們也更加關(guān)心智能車(chē)的相關(guān)技術(shù):能否減輕駕駛疲勞、能否解放雙手、安全性和可靠性(易車(chē)研究院《自動(dòng)駕駛潛在用戶洞察報(bào)告(2021)》)。

到2025年,乘用車(chē)輔助駕駛滲透率將達(dá)到65%,L2級(jí)和更高級(jí)輔助駕駛進(jìn)入普及期。(艾瑞咨詢《汽車(chē)產(chǎn)業(yè)變革浪潮——中國(guó)智能駕駛行業(yè)研究報(bào)告》)

輕舟認(rèn)為,輔助駕駛的用戶價(jià)值,正在從能用、好用,逐漸走向愛(ài)用。

過(guò)去幾年談及輔助駕駛,無(wú)非是完成ACC、AEB等“半自動(dòng)化”駕駛能力,在良好路況條件下實(shí)現(xiàn)基本的高速NOA,即處于能用的階段。

之后隨著感知開(kāi)始融合,認(rèn)知依賴于人工規(guī)則,開(kāi)始在小規(guī)模區(qū)域?qū)崿F(xiàn)城市NOA點(diǎn)對(duì)點(diǎn)自動(dòng)駕駛,接管率更低,達(dá)成良好的高速NOA體驗(yàn),這就是好用的階段。

現(xiàn)在隨著感知多傳感器融合的深入,認(rèn)知方面也開(kāi)始數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),智能駕駛更加普及和下沉,可實(shí)現(xiàn)較大ODD范圍內(nèi)的城市NOA點(diǎn)對(duì)點(diǎn)自動(dòng)駕駛,這就是輔助駕駛的終極價(jià)值——愛(ài)用 。

而這并非一家企業(yè)單打獨(dú)斗可以實(shí)現(xiàn)的。地利方面,三年的產(chǎn)業(yè)積累,輕舟智航構(gòu)建了伙伴生態(tài),涵蓋硬件、主機(jī)廠、軟件及供應(yīng)鏈等上下游企業(yè)。

這時(shí)候選擇轉(zhuǎn)型,同生態(tài)伙伴一道,打造使用范圍最廣的自動(dòng)駕駛解決方案,實(shí)現(xiàn)輔助駕駛的普適價(jià)值,也的確是時(shí)候了。

同樣是時(shí)候了的還有人和方面。輕舟團(tuán)隊(duì)出自Waymo,對(duì)無(wú)人駕駛落地和激光雷達(dá)的使用,沒(méi)有哪個(gè)玩家比Waymo更有發(fā)言權(quán),而輕舟團(tuán)隊(duì)經(jīng)過(guò)其中的歷練,給出這樣的方案和路徑,也是站在巨人肩膀上創(chuàng)新的結(jié)果。

再加上輕舟智航本身豐富的L4技術(shù)和數(shù)據(jù)積累。城市NOA與L4實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)打通,L4級(jí)別的數(shù)據(jù)工具鏈輕舟矩陣可以加速城市NOA的技術(shù)迭代。據(jù)介紹,這一工具鏈可幫助企業(yè)將測(cè)試成本降至純道路測(cè)試的1%,一周即可完成量產(chǎn)級(jí)別的算法測(cè)試驗(yàn)證。

最后簡(jiǎn)單總結(jié),用戶對(duì)輔助駕駛“愛(ài)用”的需求、產(chǎn)業(yè)界的生態(tài)伙伴、L4基底的技術(shù)解決方案,也就不難理解,為何城市NOA會(huì)成為輕舟轉(zhuǎn)型的第一站。

輕舟「乘風(fēng)」轉(zhuǎn)型,助車(chē)企御風(fēng)飛揚(yáng)

不管是天時(shí)、地利還是人和,都只是驅(qū)動(dòng)輕舟「乘風(fēng)」轉(zhuǎn)型的表層原因。更底層的邏輯,還是要回到今年更新的「雙擎」策略。

通過(guò)公開(kāi)道路L4級(jí)自動(dòng)駕駛能力,提升「動(dòng)力引擎」的縱深技術(shù)基底;提升技術(shù)的同時(shí),則以前裝量產(chǎn)規(guī)模化落地,拓寬「創(chuàng)新引擎」的橫向場(chǎng)景寬度,讓更多消費(fèi)者體會(huì)到智能化落地。

于輕舟而言,與生態(tài)伙伴更深度地合作,有范圍更廣的數(shù)據(jù)和場(chǎng)景,打磨了算法和技術(shù)能力,為實(shí)現(xiàn)大規(guī)模無(wú)人駕駛做好準(zhǔn)備。

輕舟所言的「能用、好用、愛(ài)用」,也映射了,高級(jí)輔助駕駛是通往無(wú)人駕駛的必經(jīng)之路。這也詮釋了「雙擎」戰(zhàn)略中,輕舟智航做前裝量產(chǎn),對(duì)其實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛最終使命的戰(zhàn)略地位。

自動(dòng)駕駛公司降維做高階輔助駕駛,恰巧,小鵬這樣的量產(chǎn)自動(dòng)駕駛玩家則開(kāi)始做起Robotaxi,更表示會(huì)進(jìn)行自動(dòng)駕駛和高等級(jí)輔助駕駛的雙線并行發(fā)展。

這顯然說(shuō)明,歷經(jīng)多年探索后,自動(dòng)駕駛的融合之勢(shì)已經(jīng)大勢(shì)所趨,接近成為共識(shí)。早先業(yè)內(nèi)關(guān)于自動(dòng)駕駛的“路線之爭(zhēng)”,也終于煙消云散。

 

從這一點(diǎn),也能看出輕舟智航「雙擎」戰(zhàn)略的前瞻性。

盡管路線異曲同工,但輕舟作為L(zhǎng)4公司做好輔助駕駛系統(tǒng)的獨(dú)特優(yōu)勢(shì),卻是那些走在高階輔助駕駛道路上的廣大量產(chǎn)車(chē)玩家們,切實(shí)所需的“入場(chǎng)券”。

從滿足量產(chǎn)需求、效果更加精準(zhǔn)的超融合感知架構(gòu),到能夠靈活應(yīng)對(duì)中國(guó)復(fù)雜路況、研發(fā)效率更高效的時(shí)空聯(lián)合規(guī)劃,都可以轉(zhuǎn)化成車(chē)企們打動(dòng)最終消費(fèi)者的法寶。而整套的數(shù)據(jù)自動(dòng)化閉環(huán)工具鏈,更能建立起數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的長(zhǎng)線發(fā)展的護(hù)城河。

最終,更多走在智能化道路上的車(chē)企,都可以借上輕舟的「乘風(fēng)」御風(fēng)飛揚(yáng),搶占高階輔助駕駛風(fēng)口,向小鵬等高階輔助駕駛領(lǐng)域的先行者們看齊。

換句話說(shuō),實(shí)現(xiàn)「能用、好用、愛(ài)用」的高級(jí)輔助駕駛,不僅是輕舟智航能夠?yàn)檐?chē)企們提供的價(jià)值,也是消費(fèi)者的最終所需。

同時(shí),這其實(shí)也是輕舟智航內(nèi)在的科技基因的外在體現(xiàn)。

隨著整個(gè)汽車(chē)行業(yè)與科技行業(yè)的快速融合,不管是像小鵬這樣新勢(shì)力車(chē)企,亦或是輕舟智航這樣的自動(dòng)駕駛公司,這些具有科技基因?qū)傩缘钠髽I(yè),已經(jīng)成為汽車(chē)智能化進(jìn)程的主角。

高速的技術(shù)迭代,長(zhǎng)線的技術(shù)發(fā)展理念,全新的玩家正在用科技公司的創(chuàng)新模式,重新定義汽車(chē)行業(yè)的發(fā)展路徑。變革關(guān)口,高效科技創(chuàng)新,就是競(jìng)爭(zhēng)力。

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