禾多科技創(chuàng)始人兼CEO-倪凱
大家好!今天我演講的題目是“‘三端合一’的自動駕駛方案,讓安全更近”。說到自動駕駛大家可能第一反應(yīng),就是說自動駕駛技術(shù)是針對一個車,自動駕駛的未來,整個解決方案到整個生態(tài)體系,難道真的只有車嗎?我們首先來看一下除了車端之外還有什么。最近一個月,在業(yè)界也有一些除了車端之外的技術(shù)發(fā)布,比如說Apollo發(fā)布了車路協(xié)同,讓自動駕駛系統(tǒng)變得更安全,他想解決的一個核心問題也是說在城市L4自動駕駛里面,在一些路口布上一些傳感器,解決在路口的一些極端駕駛的情況。第二個,是主機(jī)廠和Tier1也紛紛推出了一些車端、場端協(xié)同的方案,右圖(PPT)中大家可以看到是博世和戴姆勒在北京推出的自動駕駛的代客泊車的方案。
大家可能要問為什么我們在車端之外還要尋找其他的途徑一起解決自動駕駛的問題。我想首先因?yàn)榈谝淮笤?,就是中國的自動駕駛非常具有挑戰(zhàn)性,如果我們集中在車端正區(qū)別解決問題的話,很有可能我們需要把非常昂貴的傳感器擺到我們車上,把算力非常強(qiáng)的設(shè)備擺到車上,這個其實(shí)在很多量產(chǎn)的情況下會給我們帶來非常大的成本壓力和我們的制造壓力。
第二,我想可以以停車場景為例子來說明這么一個痛點(diǎn)。比如說美國的停車場景,其實(shí)它的停車場非常充足,拿我自己來說,我在美國呆了10年基本上沒有做任何倒車的平車或者平趴,基本上一頭開進(jìn)去在停車場了。在中國到所有的商戶、電影院這樣的場景,不僅僅面臨地上停車場的挑戰(zhàn),更多的是三四層地下停車場的挑戰(zhàn),在這樣一個環(huán)境里,而且很有可能會有老人、小孩甚至寵物,在這樣的環(huán)境里我們怎么去解決代客泊車的問題,在這樣的情況下場端可能就變成的非常重要的方案。
接下來我來主要介紹一下我們所說的“三端合一”的自動駕駛解決方案分別由哪些優(yōu)點(diǎn)和技術(shù)上的一些考慮。
我們認(rèn)為,首先自動駕駛可能在乘用車方面首先落地的兩個大的場景,第一個,高速公路,就是我們稱的結(jié)構(gòu)化的道路,這個上面我們推出的是L3的方案,這個場景上的優(yōu)點(diǎn)是說,它的場景本身,因?yàn)閲覍Ω咚俟酚幸粋€非常詳細(xì)的規(guī)范,所以說我們的不確定性相對來說小,它的難點(diǎn)是說,高速公路上的車本身車速非???,要求你的反應(yīng)非常快。第二,代車泊車的技術(shù),場景是說我們整個場景是相對慢的,留給我們電腦反應(yīng)的時間相對更多,難點(diǎn)是在停車場里面,不管地上地下、商用民用的停車場,都可能發(fā)現(xiàn)非常多的極端場景,包括剛剛提到的老人、小孩,這是我們需要在世紀(jì)中解決的問題。
禾多科技提出的“三端合一”的自動駕駛解決方案,第一端,場端。在我們停車的場景下希望達(dá)到幾個目的。一是希望支持整個地下、夜晚包括雨雪極端的工況。二是希望保證人車混流情況下絕對的安全,畢竟我們在做一個量產(chǎn)的要可落地的解決方案。三是成本,我們希望每個車上達(dá)到兩到三千元的成本。
第一個視頻,我們在夜晚的場景做的待客泊車的技術(shù),這個原始場景是非常暗的,完全沒有燈光,為了拍攝效果我們拿車的頭燈去大概的照亮了一下。大家可以看到,這種場景里面其實(shí)我們傳統(tǒng)的攝像頭的解決方案或者說大家很多業(yè)界做的攝像頭解決方案,這樣的場景里都會遇到極大的挑戰(zhàn),因?yàn)樗墓饩€是非常非常暗的。通過場端和車端的協(xié)同,大家可以看到右下角是場端的畫面,我們能夠非常有效的解決這樣的問題。第二個,我們的暴雨的天氣。前段時間南方也經(jīng)常在刮臺風(fēng),我們在暴雨情況下也嘗試了Holo
Parking的解決方案,可能在雨天雨水的關(guān)系失去了這個效果,我們希望我們的乘客不需要在雨天自己去停車。第三個,我們嘗試的,針對高速公路的方案,Holo
Parking提前預(yù)警的忙市,一共有三輛車。第一輛車是我們的頭車,頭車以后是第輛車,頭車停下來以后如果沒有場端方案就不會預(yù)警到頭車停下來,這個時候非常危險,不管是通過什么的通訊能夠更有效的預(yù)先的判斷這樣的情況,能夠做到預(yù)先的及時的剎車。
第二端是車端,我們主要做什么樣的事情呢,更多的我們是在一個大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上去解決我們的本地數(shù)據(jù)驅(qū)動的自動駕駛,我們稱為路譜的數(shù)據(jù)庫,希望通過我們大數(shù)據(jù)的感知系統(tǒng),能夠更好的感知車邊的環(huán)境,通過高精度地圖能夠達(dá)到厘米級的定位,通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式能夠?qū)崿F(xiàn)老司機(jī)一般的駕駛行為和決策。
也來看一些例子。第一個例子,在實(shí)際路況上,在我們的視野非常受限,或者高速路上發(fā)現(xiàn)路邊的緊急停車帶有車輛停在那邊。這個時候我們談量產(chǎn)的設(shè)備,運(yùn)算能力是非常受限的。我們需要在有效的環(huán)境下如何實(shí)現(xiàn)快速敏捷的車輛探測,包括障礙物的探測,是我們面臨的需要長期解決的問題。第二個,我們有了高精度地圖,我們?nèi)绾位诙鄠鞲衅鬟M(jìn)行高精度定位,在我們的車上希望打造百元級的定位模塊,包括我們的GPS、IMU,包括跟其他的傳感器相配合,有攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá),我們?nèi)绾瓮ㄟ^整套的,現(xiàn)在推出5千元或者1萬元兩檔配置的高速公路自動駕駛系統(tǒng)中,我們實(shí)現(xiàn)低成本的高精度定位的方案。第三個,剛剛提到是我們的智能決策。這張圖上很好的揭示了一個我們可能在行車的時候經(jīng)常碰到的場景,我當(dāng)前的車道上可能沒有車,我左右的兩邊車道他們可能都是壓著線開的,如果是自動駕駛系統(tǒng),需要讓乘客放心的話,你需要一個有效的規(guī)避,如果我規(guī)避的動作太大的話,可能也會讓乘客感到不舒服,所以怎么樣在這種場景下我們實(shí)現(xiàn)一個稱為老司機(jī)般的行駛路線,做有效的屏蔽,保證乘客的安全,同時讓乘客沒有不安全感或者不信任感。
第三端,高精地圖端。跟前面兩端不一樣,因?yàn)榍懊鎯啥耸菍?shí)體,要么是場、要么是車,高精地圖是作為數(shù)據(jù),我們可以做什么事情呢?第一個拿停車的Holo
Parking的解決方案來說,高精度地圖可以能夠?qū)崿F(xiàn)停車場的快速的制圖,任何的待客泊車的落地都可能是成千上萬的停車場,不可能說米個停車場花一天或者一周時間建這個圖,可以看到現(xiàn)在國內(nèi)比較領(lǐng)先的三大圖商,四維、高德、百度,他們主要抓的還是城市道路或者高速公路的高精地圖,誰來負(fù)責(zé)我們停車場的快速制圖,我相信自動駕駛解決方案的供應(yīng)商和圖商未來會緊密協(xié)同,一起來提供這方面的數(shù)據(jù)支持。
可以看一下第一個視頻,是我們的上下匝道的視頻,在上下匝道中,通過我們大家可以看到綠色的導(dǎo)航線,我們可以讓高精度地圖真正的教會我們這個車輛前方的茬口是什么情況,什么時候匯入高速、什么時候駛出高速,人開車有導(dǎo)航地圖,高精地圖在自動駕駛方案里面起到的也是導(dǎo)航地圖對人的作用。第二個,我們的輔助感知的方案。我們車行駛的時候有一個360度的感知區(qū)域,但是他有他認(rèn)為需要重點(diǎn)關(guān)注的區(qū)域,我可以把大部分算力使用到這個區(qū)域里面,通過高精地圖可以看到紅色線框的區(qū)域,就是我們認(rèn)為通過高精地圖能夠識別出我們當(dāng)前方向的車道和應(yīng)急車道一起做出我們稱為重點(diǎn)的關(guān)注區(qū)域,所以高精度地圖實(shí)現(xiàn)了輔助感知的功能。第三,我們實(shí)現(xiàn)地圖和實(shí)時感知的冗余。大家經(jīng)常發(fā)現(xiàn)在很多到圖上,因?yàn)榭赡苣昃檬藁蛘哕嚵髁勘容^大,其實(shí)很多車道線已經(jīng)沒了或者慢慢消退了,這種情況下如果完全通過實(shí)時感知會給整個自動駕駛的安全帶來非常大的隱患,我們?nèi)绾瓮ㄟ^高精度地圖里面的一些車,比如車道線這樣的元素,能夠?qū)崿F(xiàn)它的冗余,能夠保證我們的自動駕駛的安全。
下面一個視頻是說在暴雨的天氣,我們在北京做一些測試的場景。這樣的天氣里面不管是車還是車道線,都會對我們的感知有非常大的影響,通過高精度地圖的配合,我們能夠非常穩(wěn)健的把所有的車道線和車輛都檢測出來。
這是我們“三端合一”的方案,可能未來會有更多的向云端或者更多的端參于進(jìn)來,如手機(jī)端。但我認(rèn)為目前中國的自動駕駛方案要落地,可能場端、車端、高精地圖端都是不可缺少的要素。
謝謝大家!
[NextPage]
|