9月27日,蘑菇車聯(lián)副總裁鄧志偉參加世界智能網(wǎng)聯(lián)汽車大會主題峰會,發(fā)表主題為“單車智能+車路協(xié)同:多重冗余下的自動駕駛安全之道”的演講,分享了蘑菇車聯(lián)的技術(shù)路線以及商業(yè)化進程。他認為,車路協(xié)同是單車智能非常好的補充,可以提升信息交互的全面性和及時性,而這恰恰是自動駕駛安全的兩大關(guān)鍵因素。
蘑菇車聯(lián)副總裁鄧志偉論壇分享
此次主題峰會圍繞“自動駕駛與道路安全”的主題展開。“自動駕駛想要規(guī)模化落地,一定要先解決安全的問題。安全至上是自動駕駛的前提和基礎(chǔ)。”鄧志偉表示。
他認為,自動駕駛從邏輯上講很簡單,從技術(shù)上講卻很難。挑戰(zhàn)來自各個環(huán)節(jié)。歸類來看,自動駕駛要面對以下5大問題:我在哪、我要去哪、我周圍有什么、他們要去哪、我該怎么做。這其中包含大量涉及安全的難題。
比如“我在哪”這一環(huán)節(jié),如果衛(wèi)星定位信號丟失,像進入橋區(qū)、隧道,地下停車場等場景,在沒有高精定位輔助的情況下,車輛就會產(chǎn)生定位不準的問題;如果感知目標被遮擋、距離太遠,或者系統(tǒng)看到后不認識,無法識別目標,這將影響到“我周圍有什么”的判斷;第三是預測接下來這些交通參與者下一個時刻會在什么地方,即“他們要去哪”,如果系統(tǒng)無法識別目標,自然不知道其下一個時刻會在什么地方,或者分類錯誤,搞混靜態(tài)、動態(tài)事物、車輛類別,也會造成預判錯誤。
單獨依靠單車智能去解決這些問題會相當困難。比如車載使用的激光雷達,在遠距離識別等方面會遇到一些問題。假設一個激光雷達垂直分辨率是0.3度,一個1.7米左右的人,在100米開外其身上的識別點不會超過6個點。這意味著激光雷達很難判斷交通參與者類別。激光雷達已經(jīng)是目前最為先進的車載傳感器之一。此外,大車遮擋、特殊天氣、逆光、“鬼探頭”等復雜場景均為自動駕駛安全帶了更多不確定性。
鄧志偉介紹,蘑菇車聯(lián)采取“單車智能+車路協(xié)同”方案,能夠?qū)崿F(xiàn)路端、車端、云端的融合感知,幫助自動駕駛車輛獲取更及時、更全面的外部信息,做出更合理的決策,提升行車安全。這也被稱為“車路云一體化”自動駕駛系統(tǒng)。
“車路云一體化系統(tǒng)的優(yōu)勢其實也是自動駕駛安全的兩大關(guān)鍵因素,第一個叫全面性,第二個叫即時性。”鄧志偉表示。
全面性上,車路協(xié)同是單車智能非常好的補充。第一,因為是俯視角度,路側(cè)設施不易受逆光影響;第二,路端設施是“上帝視角”,比如在大雨天氣時樓上看樓下的車輛仍然能看得比較清楚,且能看到更多容易被遮擋的交通參與者;第三,路側(cè)感知設備是靜止不動的,可靠性更高,且由于有遮雨的設備,極端天氣對其影響較小。
全面性也指信息交互的全面性,這同樣很重要。在蘑菇車聯(lián)自動駕駛系統(tǒng)方案中,信息交互包含車輛狀態(tài)交互、意圖交互,系統(tǒng)借此可以更加準確地判斷對應車輛下一時刻要去哪里。
在及時性上,蘑菇車聯(lián)采用了分布式架構(gòu),引入邊緣計算單元,端到端的延時只有20毫秒,全鏈路延時小于100毫秒,確保了車路云之間數(shù)據(jù)的即時互通。
在實際應用中,蘑菇車聯(lián)的自動駕駛出租車、自動駕駛公交車已經(jīng)實現(xiàn)了夜晚、早晚高峰、暴雨等復雜場景下的自動駕駛功能。
蘑菇車聯(lián)自動駕駛車隊
技術(shù)的領(lǐng)先優(yōu)勢有利于推動蘑菇車聯(lián)商業(yè)化進程。今年3月,蘑菇車聯(lián)和衡陽達成協(xié)議,雙方合作項目是全球最大的自動駕駛商業(yè)化項目;9月份,蘑菇車聯(lián)再與鶴壁達成3億元智慧交通車路協(xié)同項目合作,“衡陽模式”開始進入快速復制階段。蘑菇車聯(lián)城市級自動駕駛方案接下來將在江蘇、上海、湖北、四川等地陸續(xù)落地。
據(jù)了解,蘑菇車聯(lián)也是2021世界智能網(wǎng)聯(lián)汽車大會的重點參展企業(yè)。其展示的自動駕駛出租車、公交車、清掃車、巡邏車吸引了廣泛關(guān)注。在大會配套的智能駕駛測試賽總決賽中,蘑菇車聯(lián)與40余支隊伍同場競技,并取得優(yōu)異成績。
(免責聲明:本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿,凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息,均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性,但不保證有關(guān)資料的準確性及可靠性,讀者在使用前請進一步核實,并對任何自主決定的行為負責。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯誤、不確或遺漏,概不負任何法律責任。
任何單位或個人認為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實內(nèi)容時,應及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實情況說明,并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細侵權(quán)或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后,將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實,溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。 )