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百度下决心投入资源研发纯视觉感知解决方案并不意味着放弃现有基于激光雷达的技术路线,而是在技术实践过程中充分意识到无人驾驶系统true redundancy的必要性,决定通过压强环视视觉技术来夯实多传感器融合感知框架。 文丨AutoR智驾 诺一 坐在主驾驶位体验纯视觉自动驾驶汽车还是第一次。 近日,智驾君深度体验了百度Apollo智驾产品AVP+ANP,该车是世界首个也是唯一面向中国城市复杂道路的全场景纯视觉自动驾驶量产解决方案的强大能力。 这是一次从城市域自动驾驶到泊车车域自动驾驶的全流程无缝体验。
作为一款具备L4级技术能力的自动驾驶汽车,该车采用的纯视觉自动驾驶方案Apollo
具体来说,全车搭载12路摄像头、12个超声波传感器以及5个毫米波雷达,前视摄像头探测距离达240米以上。
与体验百度Robotaxi不同,此次体验的车型是接近量产车型的威马W6 ANP试装车。 这辆试装车具备AVP+ANP产品全部能力,可以体验远程召唤车辆、城市道路领航辅助驾驶、自主泊车这些可以使用智能驾驶解决疲劳驾驶、停车痛点的高频使用场景。 这次体验主要围绕上海汽车博物馆展开,全程10.2公里,大约用时25分钟,路况为典型的城市道路。 因为采用了纯视觉传感器方案,所以在车内是完全听不到域控制器工作的声音。
当然,作为一辆纯视觉的自动驾驶,智驾君认为衡量这款的标准就是乘坐体验不能输给搭载激光雷达的车型。 由于这次是智驾君坐在主驾驶位体验自动驾驶汽车,所以在体验感受上与坐在副驾或者后排完全不同。
这里先讲几个不同的点: 第一:坐在主驾驶位体验自动驾驶首先需要清楚这辆车在什么情况需要进行接管; 第二:需要熟练掌握自动驾驶功能开启的方法; 在熟悉一系列操作方法之后,我们完成了一次全程无接管的自动驾驶体验,这一点非常难得。 接下来,我们重点分析一下百度Apollo纯视觉自动驾驶汽车遇到的几个典型场景: 一:红绿灯路口遇违停车辆
当自动驾驶汽车跟随前车进入红绿灯路口时,前车突然减速停车,百度自动驾驶汽车能够提前预判车辆减速的程度,这个时候,车辆完成了一次平稳顺畅的减速绕行。 二:右转汇入主路
右转汇入主路是城市域自动驾驶非常常见的一个场景,这一场景下最难的点就是汇入主路并出现侧后方来车。 在这一场景下,百度Apollo自动驾驶依然能够平稳的驶入主路,除算法之外,很大程度是百度高精度地图在其中起到了关键性作用。 三:无保护左转
对于人驾驶和自动驾驶汽车来讲,左转弯都是一项很困难的驾驶动作,需要观察多方面的信息来判断合适的转向时机,而在无保护的情况下左转弯更加困难。 在实际试乘的过程中,百度Apollo自动驾驶汽车出色的完成了保护左转,在左转的过程中,该车也不会受到周围因素的影响。 整体体验来看,百度纯视觉自动驾驶汽车ANP体验主要有以下几点优势: 1、在城市道路中能够做到全程无接管,并且能够应对路边违停、外卖小哥、无保护左转等场景,这一点完全不输搭载激光雷达的Robotaxi车型。 2、在行驶过程中,车辆起步、加速、减速、变道、左转、右转的平稳性都非常接近老司机。 3、在遇到一些特殊的场景,比如修路、行人横穿马路、路边小动物等,车辆都能够很好的应对。 4、在人机共驾层面,百度很好的将自动驾驶与语音系统进行了整合,所以在每一次变道、转弯时,车辆都会进行及时提醒。 而能够做到以上几点,关键的因素在于数据和地图。
当前,百度公布的最新的L4级自动驾驶累积测试里程数已经突破1000万公里,自动驾驶仿真测试里程突破十亿公里。 而在高精度地图上,百度可以做到高精度地图分钟级更新、百城百万公里的覆盖,并且已经应用在威马、蔚来、长城等品牌。 正因如此,由L4级自动驾驶技术打造的车型已经在北京、上海、广州三城,开启量产自动驾驶真体验“城市任我行”征程。 今年年内,百度Apollo智驾区域将会覆盖20个城市的城市道路与高速道路,2023年前完成100城覆盖。 可以说,这种体验将会极大的推进百度自动驾驶技术的量产落地。
百度集团资深副总裁、智能驾驶事业群总经理李震宇也给出了一个非常具体的时间表。 他透露,“2021下半年百度Apollo自动驾驶将迎来量产高峰,每个月都会有一款新车上市,未来3-5年内预计前装量产搭载量达到100万台。” 这也意味着低成本的纯视觉自动驾驶更适合量产车型,也能够降级支持ADAS辅助驾驶应用,创造更多有价值的应用场景,将ADAS产品的能力提升到一个新的高度。 李震宇说,“激光雷达目前存在挑战,挑战在于第一是车规,第二是成本,目前激光雷达寿命太短、车规价钱不菲。” 同时,李震宇指出,“百度把激光雷达在降低整体的感知能力的时候,其实扩大了视觉方面的积累,有信心把ANP基于视觉方案推向市场,基于视觉方案非常符合消费者和车厂的需求。”
可见,百度下决心投入资源研发纯视觉感知解决方案并不意味着放弃现有基于激光雷达的技术路线,而是在技术实践过程中充分意识到无人驾驶系统true redundancy的必要性,决定通过压强环视视觉技术来夯实多传感器融合感知框架。 在传统激光雷达为主,视觉为辅的传统融合策略中,视觉感知自身的问题和缺陷在雷达感知的掩盖下暴露不够充分。 今天的百度正在打磨迭代的纯视觉技术正在持续反哺百度坚持的多传感器融合解决方案,提升无人驾驶系统的鲁棒性和安全性。 技术的发展无疑是自动驾驶产业的必备要素,而在技术进步的同时,为企业和开发者打造低价、易获取的解决方案,更是推动产业发展的重要一环。 |




