机械必威体育网址

 找回密码
 注册会员

QQ登录

只需一步,快速开始

搜索
查看: 3263|回复: 15
打印 上一主题 下一主题

闹市1000公里零干预,华为自动驾驶成色几何??

[复制链接]
跳转到指定楼层
1#
发表于 2021-4-21 14:46:18 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
“我们的团队告诉我,我们是做的最好的,当然我希望他们是最好的,吹不吹牛我不知道,他们说已经能够做到在市区 1000 公里无干预的自动驾驶,这比特斯拉好多了,你们很快就可以在上海体验到。”4月12日华为2021分析师大会上,轮值董事长徐直军说了这样一段话。

有关周一徐直军说的比特斯拉好多了,其实舆论有怀疑。要知道特斯拉的 FSD Beta 如今依然在内测中,小鹏的城市NGP要到四季度才会上市,而华为一上来就说了个闹市1000公里零干预,对自动驾驶圈子来说,这无异于一颗深水炸弹。

5天后,一辆搭载华为自动驾驶技术的 ARCFOX 极狐 阿尔法S 华为HI版(以下简称阿尔法S),于浦东新区进行测试。本次自动驾驶测试从浦东新区的上海华为研究所南大门出发,沿途经历多个十字路口、左/右大曲率城市道路弯道、城市次干道(两车道)、居民区内人车混流的道路等等场景。一共走了 12 公里,全程零干预。

12 公里「全程零干预」到底是个什么水平?是精心挑选的走秀道路,还是随机应变的极限测试?华为和极狐带来的这款自动驾驶首作,总体表现是否值得期待?

下面我们分几个具体场景,聊聊 HUAWEI Inside 自动驾驶的表现。

1. 无保护左转

Waymo(谷歌无人驾驶公司)行为团队负责人 Nathaniel Fairfield 曾经将无保护左转形容成「自动驾驶最棘手的事情之一」

当在无保护路口同时面对几乎所有车流,左转的驾驶者需要与全世界来一场无声的谈判。有的司机果断勇敢而狠辣,有的稳扎稳打但犹豫,归根结底,无保护左转是最能考验驾驶者经验与判断力的场景之一。

同样地,无保护左转也是检验自动驾驶成色的一块「试金石」。


这也是我们被华为和阿尔法S 惊艳到的最根本原因——华为 ADS(autonomous driving solution)系统处理得稳健而扎实,在全程遇到的左转路口均无需人工干预,顺利完成左转。

更重要的,是遇到的所有路口,这辆阿尔法S 都没有提示接管。「坚决」和「果断」,是华为 ADS 在左转时,乃至于在测试全程给人们的最深印象。

这与之前测试过的部分车型,在高阶辅助驾驶介入时,给予乘员「犹豫」的感受,有本质差别。

2. 变道

感知、决策、执行,这是自动驾驶架构的三个项目。

其中「执行」是乘员感受最直接的,因为执行会表现为车辆的具体动作,上面说的无保护左转就是一个典例。

而另一个体现自动驾驶执行能力的主流场景,是变道。

华为 ADS 在阿尔法S 版上体现出来的变道能力,同样惊艳。

测试车开出华为研究院南大门,安全员右转完,拨动两下拨杆开启自动驾驶之后,车辆几乎是在十秒内,就完成了第一次由中间车道到左边车道的变道过程。全程丝般顺滑,和人类司机完全无异。

一开始我们认为这种「丝般顺滑」应该只会出现在较为空旷的路段。但全程跑下来,即使是繁忙路段,甚至是拥堵路段,华为 ADS 的变道处理都非常「老司机」。

非常值得一提的场景是「脱困换道」,也就是当前车流拥堵,变到隔壁车道去。


比如上面这个场景,就是「脱困变道」的典型。这里系统将车道标红,并不是传统意义上的「接管」,而是提醒驾驶员注意车辆周围环境,实际变道动作依然人性化,变道减速一气呵成。

同样的人性化,还体现在减速上。


上面这个场景,是在空旷的最左车道行驶,右边车道处于拥堵状态,且有一辆车凸了个屁股出来。此时的 ADS 执行了一个线性的减速,处理得挺高级。

3. 加塞

加塞,或者说前车近距离插入,是一个典型的城市道路驾驶场景,也是城市自动驾驶的「珠穆朗玛峰」之一。

之所以这样说,是因为应对加塞场景,需要自动驾驶的感知做到:1.响应时间短,2.感知范围广,3.感知精度高。业内的主流意见,是纯视觉方案很难应对城区道路的加塞场景。

于是激光雷达被寄予厚望,被认为是解决城区缓慢路段复杂场景的「利器」。

这台阿尔法S 华为HI版车头处拥有三个激光雷达,分别位于正前方和左右侧前方,可以覆盖车辆「被加塞」的视角。

而实际体验一圈下来,虽然明显的遭遇近距离插入只经历了一次,但这辆阿尔法S HI 版依然成功感知到前车插入,并及时制动——而且全程未退出自动驾驶模式。

4. 红绿灯识别

交通标志识别是 L2 辅助驾驶就会配备的功能,但到了高阶自动驾驶,要求会提升一个档次。

华为 ADS 的红绿灯识别效果同样值得肯定,ADS 在较远距离外,已经识别到了前方的绿灯,并渲染在大屏幕上。

华为工程师表示,这是远距高清摄像头匹配高精地图的功劳。

5 规避大车

规避大车和制动力度、带刹车变道等等,都是检验自动驾驶系统是否「人性化」的操作。

目前主流的高阶辅助驾驶系统,如特斯拉 NOA、小鹏 NGP 等均已实现规避大车的功能。华为 ADS 也不例外,这趟下来也经历了数次规避大车的操作,这里就不展开叙述了。

6. 人车混行

略显遗憾的是,当时的路况相对理想。即使是在人流攒动的居民区,也没有遭遇非常极限的人车混行情况。


比较典型的场景,是这位电单车大哥在路口处从车头穿过,华为 ADS 的渲染和应对都比较及时,依然未触发接管。

值得一提的是,在居民区中经历了一次大曲率右转,华为 ADS 的处理非常顺滑。

华为 ADS 背后

华为在自动驾驶积累了差不多有7年,做自动驾驶的相关工程师有 2000 人。

目前有 200-300 辆自有的路测用车,都是在开放道路上测试,每年积累的路测数据大概在千万公里级别。

算法、数据、硬件参数,这三个领域在华为内部称为自动驾驶的「铁人三项」。

千万公里每年,是华为的数据积累,至于另外两个要点,华为目前已经具备了全栈的算法能力。

举个例子,「把(车)顶上的一坨传感器拿下来,这其实对算法有非常高的要求」。而除了感知,包括 RTK、IMU、融合地图定位等等,华为都已经实现了端到端的「全栈算法」。

而硬件,则是华为的老本行。强大的硬件其实都需要软件和算法驱动,中央超算的算力有多大,也要根据算法来决定传感器布局。

现货

小米宣布造车后,我们从不同的渠道都听到一种声音:相较于小米,工程师们更愿意相信华为。


阿尔法S 华为HI车型

根据极狐方面的信息,ARCFOX极狐 阿尔法S 华为HI版将于四季度正式交付,而城市自动驾驶功能,将会是「交付即使用」,也就是现货。

除了华为 ADS 以外,车载鸿蒙系统也将在阿尔法S 华为HI版上面首发。华为的 HMS 服务、端云结合等等软件能力,都将在今年晚些时候在车上接受市场检验。

除了自动驾驶能力,极狐ARCFOX 阿尔法S 还有哪些亮点?华为能否凭借这一款车,成为汽车界的谷歌?让我们拭目以待。
回复

使用道具 举报

推荐
发表于 2021-4-21 16:29:06 | 只看该作者
给楼上清醒的各位点赞,外来的特斯拉因无权无势,国还能骂它两句,这要是爱国为,根本不存在的,当年的闪存门,疏油层门,爱国为对于质疑者的迫害新闻,网上照样能找到。
回复 支持 1 反对 1

使用道具 举报

推荐
发表于 2021-4-21 21:50:34 | 只看该作者
今年看到很多知名企业都进军汽车行业,汽车行业和其他制造行业相比利润有多少?
回复 支持 0 反对 1

使用道具 举报

2#
发表于 2021-4-21 14:55:43 | 只看该作者
提示: 作者被禁止或删除 内容自动屏蔽
回复 支持 反对

使用道具 举报

3#
发表于 2021-4-21 15:17:05 | 只看该作者
能否解决鬼探头?
回复 支持 反对

使用道具 举报

4#
发表于 2021-4-21 15:28:06 | 只看该作者
如果自动驾驶出了事故算谁的?
回复 支持 反对

使用道具 举报

5#
发表于 2021-4-21 15:58:22 | 只看该作者
特斯拉有特斯拉的问题,这个不容反驳。

但是,因为华为要上某个项目了,网上就是一片针对特斯拉的骂声,这正常吗?

苹果觉得很淦,还是熟悉的配方!!!
回复 支持 反对

使用道具 举报

7#
发表于 2021-4-21 20:16:02 | 只看该作者
bluecode 发表于 2021-4-21 14:55
看看特斯拉现在的无赖样,再好好想想华为的底线能在哪里。

如果说百度的自动驾驶是你开车时候低血糖它就 ...

华为:枪在手,跟我走,大家一起干死特斯拉!
回复 支持 反对

使用道具 举报

8#
发表于 2021-4-21 21:30:41 | 只看该作者
我挺看好。
回复

使用道具 举报

10#
发表于 2021-4-22 11:36:30 | 只看该作者
晓昀 发表于 2021-4-21 21:50
今年看到很多知名企业都进军汽车行业,汽车行业和其他制造行业相比利润有多少?

是电动汽车行业吧
电动车的硬性成本基本都是那样,主要利润点还是在控制和算法吧,所以互联网造车,说难也不难,套壳而已,说不难,乘用车要求还是蛮多的,没有数据支撑,也蛮难的,我感觉过个三五年,一切明明白白的,主要看谁有那个眼光吧
回复 支持 反对

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册会员

本版积分规则

小黑屋|手机版|Archiver|机械必威体育网址 ( 京ICP备10217105号-1,京ICP证050210号,浙公网安备33038202004372号 )

GMT+8, 2024-11-18 05:47 , Processed in 0.083414 second(s), 23 queries , Gzip On.

Powered by Discuz! X3.4 Licensed

© 2001-2017 Comsenz Inc.

快速回复 返回顶部 返回列表