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硬核解读集度汽车机器人概念车,双激光雷达方案够用吗?

易车原创 4月18日,集度官方发布了首款汽车机器人概念车车头部位的设计细节,车前灯和车前盖处激光雷达的设计清晰可见。至此,集度首创的车前盖、前向双激光雷达自动驾驶技术方案首次曝光。

看到这个方案不禁让我感叹现在激光雷达不仅数量要多,位置还得足够独特,否则真的一点新意也没有,这个造型让我首先联想到AE86的折叠头灯,据悉集度的量产版车型激光雷达也将采用这种可露出可隐藏的方式,至于是升降还是折叠目前还暂未公布。

但讨巧的一点是和那些置于“头顶”或者镶嵌在车头里面的方式相比这个造型颇有一种复古之风,仿佛是一种未来与过去的结合,最前沿的科技以一种复古的形式展现在了我们面前,颇具视觉冲击。

接下来我们将围绕集度成立一年多来都做了哪些事?此次媒体沟通会又透露出了哪些最新进展,并且对于技术方面做一个科普解析,希望能让各位对于百度和吉利联手打造的汽车有一个更为全面和深入的了解。

01 成立400余天,集度紧锣密鼓做了哪些事?

是一家由百度发起成立,并由吉利战略投资的汽车机器人创业公司。公司于2021年3月正式成立,由夏一平担任CEO。看到这个出身我们知道可谓是含着金汤匙出生的,有着互联网巨头百度以及国产汽车佼佼者吉利两位大佬做背书,在一开始就吸引了众多目光,加上初始就抛出的全新概念“汽车机器人”,似乎要打造一款在形态和体验上都做到颠覆性的智能电动车。

颠覆性在哪呢?总结来说有三点:1. 自由移动2.自然交流3.自我成长。自由移动很好理解,就是这款汽车机器人可以实现L4级别的自动驾驶功能,覆盖高阶自动驾驶全场景,真正释放人类把车交给智能的硬件设备来操控;其次自然交流意味着语音语义交互,无障碍沟通,让你的车成为你的知心伙伴,让车更有人情味,以往复杂的物理按键将不复存在,想要什么功能随时和车对话交流就能实现;第三点自我成长就是根据驾乘人员的习惯不断迭代升级,让你的车更懂你,就像一个贴身管家一样帮你应对各种路面状况。

我们知道传统汽车的开发周期怎么也得三年,而是如何做到从设计、开发再到最终量产缩短到不到两年时间的呢?其实很重要的一点就是软硬件解耦,将整车的软件算法、车辆的电子电气架构以及整车车身和底盘等部件拆分开发,实现双轨并行,甚至将智能化的软件系统开发前置,大大提升了研发效率。

前面我们介绍了集度的背景是百度和吉利,那么在传统车辆的躯壳方面,集度的汽车机器人将会使用吉利的SEA浩瀚平台打造;在智能大脑层面又有百度丰富的自动驾驶数据积累以及智能座舱方面的研发经验,因此集度的开发节奏将会超过其他车企数倍。可谓是站在了巨人的肩膀上。

那么按照的叫法,这个承载着大脑与躯壳的载体就是集度SIMUCar(软件集成模拟样车,Software Integration Mule Car),目前已迭代升级为2.0版本。

下面我们看看自成立来400多天,集度都紧锣密鼓做了哪些事呢?

2021年3月2日,汽车有限公司正式成立,正式开启汽车机器人研发。

2021年6月1日,举行成立以来首场发布会,讲述汽车的定位和规划等内容。

2021年6月10日,首款汽车机器人油泥模型照片曝光。

2021年7月7日,百度创始人李彦宏到访并参与确认首款产品设计造型。

2021 年 8 月,和大陆集团与禾赛科技先后开展合作,共同推进智能汽车机器人落地。首款汽车机器人将会搭载禾赛科技的激光雷达

2021年9月24日,推出SIMUCar,对自动驾驶和智能座舱进行开发前置。

2021年11月29日,和百度、高通签约首发国内首款采用第4代骁龙汽车数字座舱平台—8295的量产车型。

2021年12月31日,成功融通高速域、城市域智能驾驶。

2022年年初,推出了包括品牌标志“Pixel-J”、 AI紫(JIDU AI-Purple)、汽车机器人专属“语言”(ROBO Font)在内的品牌视觉。

并在2022 CES展上宣布采用英伟达的自动驾驶芯片Orin,这款芯片也将搭载在Apollo研发的“三鲜”ACU这块域控制器之上。

直到如今,原计划于4月举办的首场大型品牌发布会ROBODAY,因不可抗原因将延期举办。此前,已宣布将在2022年发布其首款汽车机器人概念车,并在今年的北京车展亮相。其首款量产汽车机器人将于2023年上市交付,届时将具备高阶自动驾驶能力,能为用户带来多场景下的高阶自动驾驶体验。目前,已启动后续车型的研发和预研,旗下第二款量产车将有望在今年年底的广州车展发布。

通过这份时间表我们看出,这一年来的确是分秒必争,起步虽晚但有先天的优势和后天的努力,因此在这波互联网造车的浪潮中,百度看来要首先撞线了。

02 集度智能驾驶技术方案首曝光,双激光雷达够用吗?

激光雷达可谓是老生常谈了,我们也不止一次科普过激光雷达的工作原理以及它对目前自动驾驶的重要意义,各家车企也都在全力布局,试图在数量上取得优势,更有甚者打出数量少于几颗就没有拿来说的必要了的标语,这股激光雷达“内卷”的趋势似乎逐渐盛行开来。但此次的策略相对理智,两颗激光雷达上车,既做到安全冗余,又兼顾成本控制,下面我们就来聊聊此次沟通会上到底说了哪些干货,两颗激光雷达到底够不够用。

首先智驾负责人王伟宝博士分享了汽车机器人的最新进展。(软件集成模拟样车)已迭代升级为2.0版本,其自动驾驶系统已加入激光雷达传感器,并与自研的高阶自动驾驶智能架构JET1.0(电子电气架构+SOA)实现融合。硬件方面,目前全球最高算力车载芯片英伟达Orin和禾赛AT128半固态激光雷达已经上车,参与到了自动驾驶系统的测试。这意味着,基于Apollo无人化自动驾驶能力打造的,面向量产的高阶自动驾驶技术方案首次完整露出水面。

值得一提的是,目前SIMUCar2.0阶段正在测试开发的纯视觉和激光雷达自动驾驶方案,是独立的双系统,能够在量产后实现“真冗余”。与传统方案相比,的两套自动驾驶方案互为备份、相互补充,两套方案既能高效自驱,也能高效协同。

那么说回重点激光雷达,前面我们提到了此次布置的位置十分独到与创新,那么激光雷达的具体参数性能如何,能否帮助汽车机器人真的实现安全冗余呢?此次汽车机器人搭载的两颗激光雷达是来自禾赛科技的AT128,这款激光雷达不仅具备200米(@10%反射率)的超强测远能力,而且点频超过每秒153万个点,达到全局1200x128的高分辨率,点云上可以清晰描绘出每一个细节,为辅助驾驶系统提供强大的感知能力。

再说回两颗够不够的问题,双激光雷达的点云视场更广、更安全,相比单雷达设计的120度FOV,车头双雷达可实现水平180度的FOV覆盖,在“鬼探头”、左右有遮挡物等行车场景中,对左右横穿行人或障碍物的识别能力更强。其次,是对车辆重点区域的识别更精准,在车辆正前方60度FOV的区域内,双激光雷达可做到加倍重叠,目标物上的点云数据更多,识别准确率更高。第三,在高阶自动驾驶的冗余安全方面,双激光雷达可互为安全冗余,比单激光雷达方案的可靠性更强。

因此有了这些传感器的加持,王伟宝认为,SIMUCar1.0阶段像一个人的小学阶段,是打好基础的关键期,更专注于自动驾驶的基础能力建设,包括软件架构和相关基础功能逻辑的开发,并与底盘适配。SIMUCar2.0则像中学阶段,是逐渐提升并形成基础能力的时期,在这个阶段,SIMUCar的底层架构已升级为自研的高阶自动驾驶智能化架构JET(JIDU Evolving Technology),包含电子电气架构EEA和整车操作系统SOA。此时,相关的域控制器和传感器,已逐渐达到量产状态,一些基础的自动驾驶能力,包括ADAS功能,泊车,智能交互等,都会逐渐达到量产状态。

03 激光雷达与视觉感知,一山能容二虎?

聊完此次交流会上的干货后,我不禁又想讨论一下激光雷达与视觉感知到底孰强孰弱?两者是互为补充还是相互排斥?

我们不妨先来聊聊自动驾驶的基本原理,弄清激光雷达和摄像头到底充当什么样的角色?自动驾驶将汽车的驾驶能力及驾驶责任逐步由人转移到汽车,其主要包括感知、决策和执行三大核心环节。

其中,感知环节相当于人的眼睛和耳朵,主要通过车载摄像头、激光雷达、毫米波达等各类车载传感器在行车过程中完成对环境及车辆的感知、搜集周围环境数据并将其传输到决策层;

决策环节相当于人的大脑,主要通过操作系统、芯片与计算平台等对接收到的数据进行实时处理并输出相应的操作与指令任务;

执行端则相当于人的四肢,将接收到的操作指令执行到动力供给、方向控制、车灯控制等车辆终端部分。

所以可见激光雷达与摄像头都是充当人类双眼的功能,帮助车辆认清这个世界,

到目前为止,蔚来、小鹏、理想、北汽极狐、长城、上汽智己、上汽 R、Lucid沃尔沃和广汽等都已经明确将量产搭载激光雷达的车型。

激光雷达的优势在于精度较高,探测距离远,可以在一些极端天气下和夜间做到比摄像头更高的精准度,防止车辆的误判,提升安全的冗余度。

目前激光雷达分为三类分别是机械式、混合固态式以及纯固态式。这三类有各自的优缺点,例如机械式发展最成熟,扫描速度快可以360度全方位探测,但是由于其体积较大很难装车量产,造价也是一个大难题;混合固态成本低,适合大规模量产但是视野有限,360度就不行了,纯固态将是未来发展趋势,有OPA光学相控阵和Flash两种技术路线,但同样等待技术的进一步突破才能实现量产。目前来看混合固态中的MEMS路线将会是激光雷达发展的主流也是最容易实现前装量产的。

视觉方案所获数据与人眼感知的真实世界更为相似,有轻硬件、重软件的特性。

由于摄像头的价格低廉,因此视觉方案成本优势明显且更易通过车规测试。此外,摄像头所获的图像数据与人眼感知的真实世界更为相似,形态上最接近人类驾驶,高分辨率、高帧率的成像技术也使得感知到的环境信息更为丰富。

然而,摄像头在黑暗环境中感知受限,精度及安全性有所下降。且由于视觉方案在硬件要求降低的背景下,其对软件的要求明显提高,即需要依靠强大的算法才能保证图像处理、命令下达以及处理的效率。

可见激光雷达与视觉摄像头在现阶段还没有完全分出高下,多传感器冗余在目前来说是各家厂商比较保守的发展路线。因此在一辆车上,实现多传感器融合两条腿走路在现阶段应该是最为稳妥的。

04写在最后

透过此次的线上分享会不仅让我们对的汽车机器人更具期待,也让我们见识到了专注且高效的的完成既定目标,好的产品也会随之呈现。另外各种技术路线之间的交融与淘汰都会让安全这件事的概率更接近100%,所以我们期待着视觉算法能进一步突破,变的更贴近人眼的水平,激光雷达产业更加蓬勃发展,让价格不断下探,更能符合前装量产的要求,期待的机车机器人量产版真的出现时能惊艳到我们,让我们拭目以待。

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