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激光雷达车型又火了

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激光雷达车型又火了

23下半年,以华蔚小理为代表的智能驾驶头部厂商,其高阶辅助驾驶全面进城。

在过去短短一周时间里,蔚来、华为、理想、小鹏紧锣密鼓悉数公布了新进展。此外据HiEV了解,比亚迪、智己、飞凡等品牌的智驾团队也在加班加点,甚至部分开启了两班倒的路测,推进城市NOA。

为什么在这个时间点选择集体“进城”?原因已经非常清晰。

城市NOA是提高用户辅助驾驶使用率的关键必经之路。

小鹏、理想等多家的数据显示,城市场景是车主行驶里程、行驶时长占比70 - 80%以上的场景。因此发力高阶智驾,必须解决城市场景,让用户在80%以上的核心场景用起来,而不是10% - 20%的「边缘」场景。

还有一则关联信息是,来自图商的消息源显示,特斯拉最快在今年下半年,最晚明年上半年将在国内测试FSD。

当下无疑是各大车企抢占用户心智,打造「最强智驾」的最佳时间窗口。

城市NOA狂热推进背后,有几个明显的趋势:

  • 去高精地图成行业共识;
  • AI大模型落地大幅提升感知能力;
  • 激光雷达成为城市NOA标配。

一、城市NOA的突破:去高精地图,感知担子重了

城市场景的复杂性较高速场景有10倍 - 100倍的提升。

由于场景多元化,基于规则为主的算法框无法快速扩张,目前大部分公司的感知、规控正切换成数据驱动的模型算法。

另一方面,基于高精地图的成本、审核及更新周期的考虑,行业头部公司逐渐达成共识:实现城市NOA快速多城扩张,第一步要去掉高精地图。

去高精地图,加重了感知的担子,强化了感知的作用。

我们来看看几家厂商的做法:

 

  • 华为ADS

华为ADS 2.0 以动态交通流 + 基于Occupancy占据格栅理解静态环境,结合SD导航地图,来生成道路结构的方式。

  • 蔚来NAD

蔚来自动驾驶助理副总裁任少卿近期分享提到,通过车辆经过路口时获取的多段感知数据,构建路口静态环境的拓扑结构,解决城市复杂路口的通行问题。

他特别提到了:NT2平台的4个OrinX 以及激光雷达是重要的基础,4颗OrinX可以获取、处理7颗800万像素摄像头的原始数据。车载激光雷达,则能够得到更加稳定的静态元素位置,融合之后的效果较纯视觉提升一个数量级。

  • 小鹏XNGP

小鹏XNGP的实现,大体可以认为是基于XNet多相机多帧的输入,形成对车道线、停止线、斑马线以及车道连接关系的理解。

  • 理想城市NOA

理想采用了用于道路路口结构认知的先验神经网络NPN网络,以及用于红绿灯特征推理的TIN网络。

理想智能驾驶副总裁郎咸朋总结,城市NOA的进展,大幅受益于这两年AI大模型带来的先进成果。

去高精地图之后, 实时感知承担起了原本依靠高精地图的元素输入。

而新近两年量产的车规级激光雷达,撑起了半边天。

二、城市NOA标配激光雷达,华蔚小理迪一致投票

利用AI大模型的强感知去高精地图是第一步,城市NOA还要面对各种不规则的动态目标(比如横向杀出的外卖小哥,甚至是掉落运动的轮胎)。

与特斯拉的纯视觉路线不同,以激光雷达作为感知融合的重要输入,是国内厂商目前最主要的方案。