上周,四維圖新對外公布獲批北京市政府頒發的自動駕駛車輛道路測試試驗用臨時号牌(“路測牌照”),等級為T3級,這是迄今北京市頒發的最高級别自動駕駛路測牌照。
至此,北京市已向11家企業發放自動駕駛路測牌照,四維圖新成為第一家獲批T3路測牌照的位置服務提供商。
作為T3路測牌照獲得者,今天(6月25日)四維圖新在其位于海澱區總部大樓正式對外詳細說明參加T3路測考試的四維圖新自動駕駛車配置方案以及四維圖新獲得這個牌照的關鍵點是什麼。
首先簡單介紹一下北京T3路測牌牌照的基本情況,T3級路測牌照是北京市在2018年推出的國内高級别、高标準的針對自動駕駛車在開放道路測試資格的認證。
獲發牌照前,自動駕駛車輛需經過封閉試驗場5000公裡測試、能力評估、專家組評估 、北京市自動駕駛測試管理聯席工作小組聯席會審議等多個環節把關,并對車輛在近30個大場景下的自動行駛、變速、變道、轉向、交通标牌信号燈識别、障礙物躲避能力,和對道路、标志标線、交通設施的識别能力,以及對交通法規和人性化駕駛規則的理解能力等,進行全面的檢驗與考察。
同時,測試駕駛員須通過不少于50小時的培訓和訓練,能夠随時接管自動駕駛車輛。上路前,須通過專家的評估論證;上路後,測試車輛要安裝監管設施并上傳數據,以确保自動駕駛車輛按規定時間、規定路段進行試驗,并随時接受監督。
價格方面,測試場地費用為每天六萬元,這其中不包括其他各種費用,對于自動駕駛公司來說這一筆不小的支出。
目前,北京市共有44條總計123公裡的開放測試道路,覆蓋了京津冀地區城市、鄉村、高速85%的交通場景。
可以說,獲得牌照後四維圖新可在以上區域進行自動駕駛測試,在真實場景、極端場景打磨成熟的自動駕駛解決方案。
據介紹,參加本次考試的四維圖新自動駕駛汽車主要搭載的傳感器是4個16線激光雷達、2個長距毫米波雷達和1個搭載四維圖新自主研發視覺感知算法的單目攝像頭。
其中,前視角單目攝像頭FOV105度,有效感知距離150米,可進行前視物體檢測、多車道線檢測、交通燈檢測。
前後左右四顆激光雷達FOV170度,有效感知距離40米,通常用于障礙物檢測、可行駛區域檢測。
前後兩顆長距毫米波雷達FOV70度,有效感知距離175米,通用障礙物檢測。
不難看出,這是一個輕量化的方案,意味着更容易被市場接受的成本、更易落地,但同時對軟件、算法能力提出了更高的要求。
四維圖新李陽稱,“這次考試内容主要是為了讓每個自動駕駛的團隊能夠認識到自動駕駛測試本身安全性的重要性,這個安全性并不是說體現你會不會撞人或者怎麼樣,而是整個流程的安全性,跟做汽車電子比較接近,你的流程上從測試管理、人員管理、你的軟硬件的版本疊代,零部件的管理,甚至包括你的整個車的養護,每個流程供電、傳感器冗餘、系統冗餘、系統監控,每一個地方都要考慮到安全性的考量。”
所以在自動駕駛汽車改造方案與安全性方面,四維圖新有六點核心安全設計,即:供電電源和開關的可靠性設計、供電電纜的安全設計、外接傳感器供電劃分設計、車身控制模塊的異構設計、設備安裝設計可靠性、系統監控及安全管理模塊設計。
不過,智駕君認為與其他公司不同的是四維圖新在自動駕駛解決方案核心概念上是自動駕駛地圖 AI。
四維圖新自動駕駛地圖主要解決将多樣化的結構化道路場景簡化成少量的典型任務以及将高維度的軌迹計算簡化為低維度的行為分類。
據介紹,四維圖新自動駕駛地圖目前可實現多層的路徑規劃來精準的表達路口場景,最終在不同省份更容易實現L3的高速自動駕駛。
也就說,可以将真實道路中大于100萬的道路場景最終抽象成100種不到基本路口類型和道路類型。
另一方面,四維圖新通過自動駕駛地圖可以使用行為參考來幫助減少交通環境中不正确的目标,并迅速對其作出決策判斷,數據顯示地圖的拓撲可以将100萬 的軌迹計算減少到10個左右的行為類型。
可以認為,自動駕駛地圖以車輛能夠理解的方式對現實環境進行重構,厘米級高精度數據表達上百種地圖屬性要素,以實時在線安全傳感器的形式在自動駕駛定位、感知、規劃、決策等環節扮演重要角色。
依靠自動駕駛地圖解構複雜環境,将全局規劃根據場景劃分成小任務,從而降低或優化分配系統對其他傳感器需求。
四維圖新透露,在考試中的一個公交站場景,公交車打左轉向燈即将出站,後車則需要避讓,這本是機器難以理解的社會人性化駕駛規則,而如果利用自動駕駛地圖,公交站則可以被設置為興趣區,系統可以清楚的提前了解前方興趣區位置,并投入更多感知計算資源檢測公交車轉向燈信号及出站動作,提高路權競争者行為預測的精度,根據傳感器數據融合結果作出相應決策。
在這一案例中,自動駕駛地圖既提供了空間參考,又保證了參與計算的數據維度可控,将複雜的場景解構成了簡單的邏輯。
四維圖新自動駕駛地圖産品總監王淼表示,“現在為止四維圖新已經完成了全國30萬公裡高速覆蓋,并且值得驕傲的是我們是世界上第一家能把自動駕駛地圖做到在線發布和在線更新的服務。”
除自動駕駛地圖,AI技術在整個四維圖新自動駕駛發展路徑上同樣扮演着重要角色。
四維圖新CEO程鵬曾說道:“AI of Things是未來世界的發展趨勢,在四維圖新,AI of Vehicles是我們現階段的重點發展方向,近20年來我們一直在以優質的位置服務賦能客戶、合作夥伴發展,數據 算法是我們的核心能力,也是我們發展AI的資本,以AI賦能汽車體現着四維圖新繼承與創新的發展哲學,也代表着我們對自動駕駛商業化發展的思考。”
李陽表示,“雖然有很多人說深度學習或者AI要進入寒冬期了,但對我們而言它剛剛融合傳統領域的算法,它隻是從最開始的閉眼狂奔的狀态到精雕細琢的階段,這是完全不一樣的階段。所以未來3到5年一定是AI在行業裡面大放異彩的階段,它剛剛開始。”
在自動駕駛汽車領域,四維圖新AI的主要作用是通過地圖的匹配實現重建3D環境及地圖更新以及探測每一個障礙物并計算得出其具體的參數。
具體而言,四維圖新AI通過對語義分割以及深度估計的結果可以幫助自動駕駛車輛得到準确的3D環境,并實時構建本地地圖,目前感知可支持超過30多種類型,範圍内精度高于95%。
據介紹,在全國地圖數據采集過程中産生的高質量影像數據,和近30萬公裡高速道路的點雲數據,以及來自國内外合作夥伴的多元數據,為四維圖新基于AI的深度學習算法提供了大量有效的訓練數據集。
基于AI的視覺感知算法在讓系統準确進行物體識别、細節計算的同時,讓自動駕駛車在降低對高線束激光雷達依賴的前提下,快速重構3D環境,并對環境車、人、物體進行預測。
在高精定位領域,四維圖新與中國電信、還有國家互聯網基金成立了高精定位公司六分科技。其核心是為自動駕駛汽車提供全方位的高精度動态的解決方案,最終,實現一個開放式的平台,為大衆用戶提供厘米級、分米級和毫米級動态的定位結果。
高精度定位在自動駕駛解決方案中有着重要的意義,在惡劣天氣環境中、重複場景(沙漠、草原等)、非視距場景(急轉彎、連續轉彎等)下高精度定位自動駕駛中起着決定性的作用,組合導航高精度定位(RTK IMU)能夠實時提供高精度位置、速度、姿态等信息,更可靠、更準确的為自動駕駛提供位置和航向。
另一點,由于車載運動速度較大,多傳感器融合時,采集的數據需要達到微妙級的時間同步,以便于減弱延時帶來的計算誤差。
六分科技的技術核心是融合GNSS/IMU、芯片、互聯網、大數據雲計算等多種手段,提供亞米/厘米級高精度定位開放平台,具體可到網、端、雲。
在網端,六分科技一期将在全國布置安裝2000套地基站,該地基站支持北鬥、GPS、GlONASS和伽利略,其中北鬥是支持全區域,全系統融合的,據悉每套基站的成本為幾萬元。
在雲端,六分科技通過自主開發解算中心可獲得多資源精度位置大數據。
在端部,擁有專業的芯片開發和流片量産能力,從終端芯片切入,适應于多場景。
不過,手握自動駕駛路測T3牌照、擁有自動駕駛地圖 AI自動駕駛汽車解決方案的四維圖新在L4級别自動駕駛汽車的實際體驗如何?
今天下午,智駕君在四維圖新總部大廈的城市場景下實際體驗了搭載四維圖新自動駕駛地圖自動駕駛的汽車。
這輛車具備L4級别自動駕駛功能,該車由市面量産車在銷售的長城WEY vv6改造,具體改造方案是在原車的基礎上增加了4個16線激光雷達、2個長距毫米波雷達和1個搭載四維圖新自主研發視覺感知算法的單目攝像頭。
這次體驗試乘時間大約10分鐘,車輛最高時速40公裡每小時,因為是測試車輛四維圖新自動駕駛汽車開啟的方式需要通過副駕工作人員的電腦進行開啟自動駕駛功能。
在幾公裡的路段中,該自動駕駛汽車經曆了自動駕駛掉頭、紅綠燈識别、行人識别、車輛識别、右轉、自動刹車、加減速等功能。
在自動駕駛駕駛行駛的過程中,車輛整體行駛狀況較穩定,未出現急加速、急減速,路過紅路燈路口也會主動減速通過,遇到前方有車輛或者行人,車輛首先會出現一個減速操作再根據情況實現停止與躲避。
真實感受是和正常有駕駛員駕駛車輛沒有太多的區别,隻能說乘坐感受舒适,特别掉頭、轉彎時車輛運動十分平滑,乘坐的整體體驗和“熟練司機”并無差别。
不過,遇到前方有車輛壓線停放或者占道停放車輛會默認為前方道路擁堵,此時自動駕駛汽車為停車等候狀态。
不過,智駕君認為随着5G與V2X的結合發展這一問題很好解決。
從位置服務提供商到自動駕駛方案提供商——四維圖新轉型一直在路上,與此同時,四維圖新推出的每一款地圖産品都指向了未來。
如今獲批自動駕駛路測T3牌照,四維圖新将加速推進自動駕駛L4方案能力成熟,快速通用化擴展,以通用系統覆蓋高速、城市更多場景。
不過,從這次與四維圖新的交流也可以發現,在大部分公司為了降低成本去實現L3、L4級别量産,四維圖新的做法的是要保證自動駕駛汽車足夠安全,所以在進行從北京到昆明自動駕駛汽車測試的5000多公裡的路程中,四維圖新的自動駕駛解決方案在大雨、修路等極端情況都能應對。
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