第207章 无人泊车,一键召唤 全域AEB,这么叼的功能我们研发了三种
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第207章 无人泊车,一键召唤 全域AEB,这么叼的功能我们研发了三种
和小米不同。
vivo很乐意为这块电池买单。
双方第一次会面,仅聊了二十分钟就定下了合作。
「许总,对于价格方面我们没什么异议,但要求库存方面至少预留有一个半月以上量,且量产后的质量和良品率,电芯批次间一致性最好少于±1%。」
对接过技术细节后,沈伟对此非常满意。
出于首次合作,最担心的还是供货库存和良品率的问题。
毕竟是要用到旗舰机上。
目前星辰拿出来的这批样品是品质很高的,但也要有后续保障。
还是那句话,初次合作都需要一点点的信任,单一供应也需要双方多承担一些风险。
虽然那现在这块电池的性能和寿命,在整个业界都是领先的,但却没别的补充供应商可替代。
一旦星辰产能出现问题,很可能卡住的是整个旗舰机,为了避免这种情况只有多备货了。
「沈总,造电池我们星辰是专业的。」许易没过多言语,而是展现出一种非常自信的态度。
质量和品控一直是星辰的强项,产能方面现在确认下来,那么早有铺垫的手机电芯产线,也能直接开工了,按照双方的协定,首发备货起码在150万块的规模。
6月中旬。
许易比之前轻松了不少,星辰L7优化后的几版试制车纷纷落地,硬体技术在经过了详细的测试和完善后,相继完成了落地验证的任务。
比较令人可喜的是,星辰自研的智驾系统与全新系统软体,也正式步入了成熟周期。
研发中心的测试场。
几台搭载校准好全套智驾硬体的工程样车,正在场地内部进行著调试。
除了其中一台样车顶的上架设了雷射雷达收集多模态数据外。
其他几台车,都采用了量产的摄像头与毫米波雷达感应。
整车的配置和量产几乎没什么差距了,欠缺的只是调教和细节上的调整。
「许总,目前我们自研的超感ACC巡航系统已经测试完毕,基于英伟达DRIVEPX2平台,将外部传感器获取的图像数据加工处理后制成高精度点云,系统将所有DRIVEPX2平台的点云数据上传至云端伺服器,再经DGX—1处理后,就能融合为一副完整的模拟地图,可以完成全部高速路况和路标的识别————」
吴新宙说道。
内部智驾会议已经开过多次了,进度也在飞快推进。
——
团队和智驾中心搭建起来后,就将acc、lcc方案全部落地了,现在内部自研的算法模型也有了进展。
「高速路标与地图数据的采样,有三个团队在用测试车跑了,现在我们开通了两条的高速干道,覆盖了山栋区域支线高速,预计在十月前,能开通10条以上的核心国家级主干道高速。」
内部将目前的智驾项目称为NavigateonAutopilot,即L2+级别的领航辅助驾驶。
前期要主攻下来的路线,分别是以长三角/珠三角/京津冀为核心的高速干道,把连接一线以及新一线城市的区域路段都跑遍,像京沪、京港澳、沪蓉这些国家级主干,车流量大也就意味著「用户需求高」,都是主攻目标。
经过内部讨论,和许易的激烈「提议」下。
星辰汽车算法摈弃了高精地图方案,直接开始了训练无图高速noa。
当然,前期的无图noa,也并不意味著不需要联网和高精地图。
需要开通的路段,依然是需要详细数据采集后,配合导航的高精定位数据才能实现。
等他们内部的智驾模型彻底完善了,模型训练与数据标注、车端实时决策全部搞定后,也就能实现真正的「无图全国高速noa」。
「以我们目前的积累来说,主要还是堆数据、磨时间,实现全高速开通问题不大。」
吴新宙说道。
高速的路况对于他们这个团队来说挺简单的,几乎遇不到什么瓶颈。
需要训练的仅仅是不同匝道场景,以及一些不好收集的突发场景数据。
譬如路面障碍识别,路面塌方断层、前方车辆急停等这些意外场景。
在高速上比较少见,但你不能说没有吧。
万一发生了,需要车端正确的判断与识别。
甚至连车主在高速跟车时,误将刹车当成油门踩下去的情况,他们也得考虑。
这个就是主动AEB的范围了。
「还有城区数据,我让李力耕带团队去收集了,但不得不说国内的路况比矽谷以及欧洲要复杂太多,这一代实现城市noa的概率不大。
不单单要靠摄像头实现红绿灯和车道线,还要应对频繁的拥堵加塞、时不时窜出来的电动车、
不按规矩行驶的三轮车老头乐,还有小孩行人这些,都得考虑————
有些人真把公路当客厅了,这些数据我们之前在国外跑了一年都没碰到过,倒是让AEB训练积累了不少。」
吴新宙想了想,罕见的露出一抹头疼的苦笑。
许易听见了。
——
「不按规矩行驶的老头乐」+1。
他客观的说:「这不是你们的锅,国内目前的道路法规和行车素质都是影响因素还有待提升。」
「当前车端的算力和传输带宽都有限,城区无图noa的感知任务太重,需要实时识别20+类别的目标,要求识别精度极高,加上动态路径规划,实时调整决策,算力需求应该是高精度图领航的五六倍以上。
不过我们也预留了升级的接口,以后高速noa全部开通后,训练城市模型也可以更换更高算力的平台。」
尽管高速noa功能才刚开通,吴新宙已经想著铺垫城区智驾功能了。
内部规划也下了不少心思的。
「做自动驾驶、训练算法模型是一件伟大的事情,但你们当下考虑的这些,普通用户也很难感知。」许易沉默一会,则是说道。
用户才不管你考虑了什么。
用户只会在意自己使用体验。
「是,许总你之前说的话启发了我,我们专门集中精力把泊车入库功能优化了一下,现在不光可以实现高精度的自动泊车入位,还能实现一键出库,离车入库,甚至停车场记忆的功能!!」
吴新宙不是那种不知道变通的人。
开通高速NOA,绝对是一个令人激动的点!
全国首发开通高速领航辅助的车企。
这个名头,能让人遐想太多!
也足以体现星辰汽车在智能化和自动化的转型,会有多么成功。
但高速场景。
毕竟很多车主一年也就开那么几次。
况且高速noa领航也不是全路段开通,有人觉得吊炸天,有人就会觉得意义不大。
那么一有没有更激动人心的功能呢?
有的!
兄弟有的!!
像这么吊的功能,他们内部还自研了三种!!
吴新宙掏出一把车钥匙,对著几米外停在库中的测试车,长按启动键。
滴、滴、滴——
两秒过后,眼前这台测试车双闪随之亮起,在「滴答」的提示音下,自动挂挡启动,车轮缓缓从车位直直地驶出。
没两秒的功夫,就在没人的状态,径直驶出了车位。
「这是直进直出」的车辆召唤功能。」
吴新宙指了指车辆,「在雨天或者旁边车位太过狭窄的情况下,利用咱们的车钥匙长按启动键,就可以直接启动,让车辆实现无人低速驶出车位。」
不过这只是他演示的第一步。
因为「车辆召唤」功能,最早要追溯到13年,比亚迪发布速锐车型的时候,就已经实现了这个功能了。
直进直出的逻辑并不复杂,在当时也算是全球首次量产实现低速遥控「直进直出」功能的车企。
他打开车门,特地往旁边开了一点,车机大屏幕上,立即显示出了附近的车位模型。
手指对著车位模型轻点一下。
群星那机械式的声音响起:「已识别到车位,请选择自动泊入方式。」
屏幕上弹出两个选项,分别是:
一立即泊入。
一离车泊入。
▪——
吴新宙点击了离车泊入,随即人也跟著下车。
紧接著,那辆无人驾驶的测试车,打著双闪,以一种非常灵活地姿态,回了一把盘子,丝滑地倒进了车位线内。
「不光是这种简单的车位,我们可以实现离车泊入,还包括一些复杂的场景,以及一些狭窄的异型车位,我们也针对型地开发了不同的解法,争取在人能倒进车库的情况下,实现机器也能倒进去。」
吴新宙很自信。
紧接著他把测试车驶出了一段距离。
为了增加难度,又摆了几个桩桶,模拟那种比较狭窄有障碍的车位。
再一次演示了「离车泊入」的功能。
这一次。
测试车在无人操纵的情况下,回了三把方向盘,最终依然绕过了桩桶,稳稳的停在了其中。
他相当自豪啊。
「这种情况下不光可以离车泊入,也可以在不上车的时候让车辆自动出库。」
领航功能很多人不信任,或者刚开始,的确出现开通不完善的功能。
那么自动泊车和这个离车自动泊入,只要在准确率高的情况下,那就算是一件很改善体验的事情了。
在智能化方面也能吹了。
许易眼神微微一亮。
「还不错。」
就这个障碍泊车的能力,恐怕比一些集美的倒车能力,都要强出一倍了。
他玩心大起。
忍不住上去多摆了几个桩桶,这回不光摆到了车位的两边,还把车位出库前方的空间也给限制了。
把车子开出来后。
许易平心而论,这个角度自己倒进去估计都挺费劲,也没十足的把握。
「你再试试,看看这样能不能做到无人泊入。」
「许总这————」吴新宙一看,顿时有些傻眼!
「算了,我试试吧。」
他叹口气,上车锁定了车位,然后下车。
这次的测试车在识别到车位后,明显变得有些「踌躇」。
在有限的空间内,不断的前后蠕动,方向盘一直打。
轮胎摩擦地面的声音不断响起。
这画面。
要是被人看到,一定会很震惊!
整个车的表现,像极了一个有点急眼的司机,在里面不断打著方向盘,但仔细看,车子内部是无人的。
由于车库前方的空间,实在是被许易封死得相当极限。
最终在反复打了有七八把方向盘后,车屁股进去了一半,然后开著双闪卡住了。
车机屏幕出现提示:「无人泊车失败,请进行手动接管。」
——
许易走过去,仔细看了看,「看起来已经成功大半了,但这里车头距离桩桶的碰撞边界,你们设计得好像有点保守,导致卡住了。」
吴新审也扫视著车辆和桩桶的距离:「是,如果人用肉眼识别的话,是可以做到十五公分内贴近倒车调整,而一般的泊车入位,20公分就是极限安全距离了。」
不管是摄像头和毫米波雷达,都是有盲区裁切,留出的这段距离就是为了预防遭遇盲区碰撞。
「还能改善吗?」
许易问。
如果连眼前这个人为制造的极困难狭窄车位都能倒进去,或者侧方入库,那么起码98%的车位,甚至将来99%以上的车位,都能实现完美泊入。
那是一个什么概念?
人都倒不进去的车库,但是只要有理论实施的空间,车辆能极限倒进去。
那才是真正的科技进步!
而不是装模作样搞一个自动倒库功能,结果设计得很差,碰到一点困难就自动退出,或者直愣愣的撞上去。
那等于是花钱买了个没用的功能。
「可以。」
吴新宙点点头。
这个阶段,如果不做城区智驾,稍微集中点精力搞定这些极限的异型车位,他觉得没问题。
其实他认为实现城区自动驾驶才是真正的大目标,只不过现在有很多因素影响,包括算力,数据、算法模型、外部因素这些,没办法一蹴而就。
这种泊车功能。
如果不是许总要求,他之前还真没想到深度优化一下,并以此为基础开发。
现在既然许总这么说了,自然有他的道理。
他们搞技术的负责解决就行了。
「除此之外,我们还有停车场记忆功能、和4—135km/h全速域生效的AEB功能!」
吴新宙调用另一台车,再度演示了一下。
这一次的车是在测试场的外部。
所谓的停车场记忆泊车功能,就是将固定的停车场整块区域记忆下来。
车主抵达小区停车场后,点击记忆泊车,车辆就会自动识别并激活功能,按照记忆走。
这个功能适合有固定库位的室内停车场。
当下也是一遍演示成功。
而「全速域AEB功能」,吴新宙单独用假人和测试场的泡沫障碍物演示了几遍。
那市面上的车辆来说,目前供应商和各家自研的常规AEB主动识别刹停方案,最多支持到4—
80km/h的范围。
超过80km/h的范围。
这个功能就不生效了。
所谓的车企宣传的「自动避险」、「自动刹停」也就不存在了。
当然。
这个功能也不是说谁支持的范围更大就赢了。
最关键的还是「识别准确率」!
如果误触发,比如说在高速上,或者正常行驶给你突然刹停来一脚,那就是事故了。
到目前为止。
除了沃尔沃以及少数两家以安全为主打卖点的车企外,几乎没有哪家车企会在这方面下功夫。
做好了收益不大。
做不好却可能遭人骂,酿成事故。
不如拿供应商方案随便糊弄一下。
「我们把AEB功能完全融合到智驾感知,像市面上的车型大多只支持前方防撞。
但咱们的车子,还可以支持侧面避险、后方制动————
包括静止车辆识别刹停能达到最高90km/h,即使出现鬼探头,也支持60km/h避撞。
测试成功率在95%以上。」
这个功能不太好演示。
吴新宙干脆简要说明。
他们在「AEB安全」这方面下的功夫,其实比无人泊车和停车场记忆功能还要多一些。
毕竟涉及到「安全」。
安全就是底线。
安全就是最大的豪华!
退一万步来讲,有时候出一例恶劣安全事故,造成的影响往往比产品质量部暴雷还要可怕。
特别是国内的舆论环境。
假如拿智能化和智驾做宣传,结果却因此造成了严重事故。
那产品再厉害,也会导致口碑、品牌形象滑铁卢。
「前年沃尔沃因为这事闹出了个笑话,在马来西亚肉身测试AEB,不到20码的速度,结果被撞飞了————」
吴新宙笑呵呵道,「但我可以保证,咱们的车子在五十码之内,应对这种测试场景,几乎可以做到百分百刹停,不过肉身测试不可取,我们内部做的这些努力,还是更希望车主后续真遇到了某些紧急情况,自发的宣传。」
这段子,在网络上被黑都已经两年了。
参考文献—【沃尔沃总裁测试AEB被意外撞飞】。
实际后续根据媒体爆出,被撞的压根不是什么总裁,而是一名马来西亚的经销商,将一台低配的c60当高配卖,压根没配备行人安全侦测系统,更不可能触发AB了。
不过因为这事儿。
沃尔沃后续把低配车型也全部标配AEB了。
那位「勇气可嘉」的勇士,意外促进业界进步的结果令路人啼笑皆非。
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