第220章 無人泊車,一鍵召喚 全域AEB,這麼叼的功能我們研發了三種

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  第207章 無人泊車,一鍵召喚 全域AEB,這麼叼的功能我們研發了三種

  和小米不同。

  vivo很樂意為這塊電池買單。

  雙方第一次會面,僅聊了二十分鐘就定下了合作。

  「許總,對於價格方面我們沒什麼異議,但要求庫存方面至少預留有一個半月以上量,且量產後的質量和良品率,電芯批次間一致性最好少於±1%。」

  對接過技術細節後,沈偉對此非常滿意。

  出於首次合作,最擔心的還是供貨庫存和良品率的問題。

  畢竟是要用到旗艦機上。

  目前星辰拿出來的這批樣品是品質很高的,但也要有後續保障。

  還是那句話,初次合作都需要一點點的信任,單一供應也需要雙方多承擔一些風險。

  雖然那現在這塊電池的性能和壽命,在整個業界都是領先的,但卻沒別的補充供應商可替代。

  一旦星辰產能出現問題,很可能卡住的是整個旗艦機,為了避免這種情況只有多備貨了。

  「沈總,造電池我們星辰是專業的。」許易沒過多言語,而是展現出一種非常自信的態度。

  質量和品控一直是星辰的強項,產能方面現在確認下來,那麼早有鋪墊的手機電芯產線,也能直接開工了,按照雙方的協定,首發備貨起碼在150萬塊的規模。

  6月中旬。

  許易比之前輕鬆了不少,星辰L7優化後的幾版試製車紛紛落地,硬體技術在經過了詳細的測試和完善後,相繼完成了落地驗證的任務。

  比較令人可喜的是,星辰自研的智駕系統與全新系統軟體,也正式步入了成熟周期。

  研發中心的測試場。

  幾台搭載校準好全套智駕硬體的工程樣車,正在場地內部進行著調試。

  除了其中一台樣車頂的上架設了雷射雷達收集多模態數據外。

  其他幾台車,都採用了量產的攝像頭與毫米波雷達感應。

  整車的配置和量產幾乎沒什麼差距了,欠缺的只是調教和細節上的調整。

  「許總,目前我們自研的超感ACC巡航系統已經測試完畢,基於英偉達DRIVEPX2平台,將外部傳感器獲取的圖像數據加工處理後製成高精度點雲,系統將所有DRIVEPX2平台的點雲數據上傳至雲端伺服器,再經DGX—1處理後,就能融合為一副完整的模擬地圖,可以完成全部高速路況和路標的識別————」

  吳新宙說道。

  內部智駕會議已經開過多次了,進度也在飛快推進。

  ——

  團隊和智駕中心搭建起來後,就將acc、lcc方案全部落地了,現在內部自研的算法模型也有了進展。

  「高速路標與地圖數據的採樣,有三個團隊在用測試車跑了,現在我們開通了兩條的高速幹道,覆蓋了山棟區域支線高速,預計在十月前,能開通10條以上的核心國家級主幹道高速。」

  內部將目前的智駕項目稱為NavigateonAutopilot,即L2+級別的領航輔助駕駛。

  前期要主攻下來的路線,分別是以長三角/珠三角/京津冀為核心的高速幹道,把連接一線以及新一線城市的區域路段都跑遍,像京滬、京港澳、滬蓉這些國家級主幹,車流量大也就意味著「用戶需求高」,都是主攻目標。

  經過內部討論,和許易的激烈「提議」下。

  星辰汽車算法擯棄了高精地圖方案,直接開始了訓練無圖高速noa。

  當然,前期的無圖noa,也並不意味著不需要聯網和高精地圖。

  需要開通的路段,依然是需要詳細數據採集後,配合導航的高精定位數據才能實現。

  等他們內部的智駕模型徹底完善了,模型訓練與數據標註、車端實時決策全部搞定後,也就能實現真正的「無圖全國高速noa」。

  「以我們目前的積累來說,主要還是堆數據、磨時間,實現全高速開通問題不大。」

  吳新宙說道。

  高速的路況對於他們這個團隊來說挺簡單的,幾乎遇不到什麼瓶頸。

  需要訓練的僅僅是不同匝道場景,以及一些不好收集的突發場景數據。


  譬如路面障礙識別,路面塌方斷層、前方車輛急停等這些意外場景。

  在高速上比較少見,但你不能說沒有吧。

  萬一發生了,需要車端正確的判斷與識別。

  甚至連車主在高速跟車時,誤將剎車當成油門踩下去的情況,他們也得考慮。

  這個就是主動AEB的範圍了。

  「還有城區數據,我讓李力耕帶團隊去收集了,但不得不說國內的路況比矽谷以及歐洲要複雜太多,這一代實現城市noa的概率不大。

  不單單要靠攝像頭實現紅綠燈和車道線,還要應對頻繁的擁堵加塞、時不時竄出來的電動車、

  不按規矩行駛的三輪車老頭樂,還有小孩行人這些,都得考慮————

  有些人真把公路當客廳了,這些數據我們之前在國外跑了一年都沒碰到過,倒是讓AEB訓練積累了不少。」

  吳新宙想了想,罕見的露出一抹頭疼的苦笑。

  許易聽見了。

  ——

  「不按規矩行駛的老頭樂」+1。

  他客觀的說:「這不是你們的鍋,國內目前的道路法規和行車素質都是影響因素還有待提升。」

  「當前車端的算力和傳輸帶寬都有限,城區無圖noa的感知任務太重,需要實時識別20+類別的目標,要求識別精度極高,加上動態路徑規劃,實時調整決策,算力需求應該是高精度圖領航的五六倍以上。

  不過我們也預留了升級的接口,以後高速noa全部開通後,訓練城市模型也可以更換更高算力的平台。」

  儘管高速noa功能才剛開通,吳新宙已經想著鋪墊城區智駕功能了。

  內部規劃也下了不少心思的。

  「做自動駕駛、訓練算法模型是一件偉大的事情,但你們當下考慮的這些,普通用戶也很難感知。」許易沉默一會,則是說道。

  用戶才不管你考慮了什麼。

  用戶只會在意自己使用體驗。

  「是,許總你之前說的話啟發了我,我們專門集中精力把泊車入庫功能優化了一下,現在不光可以實現高精度的自動泊車入位,還能實現一鍵出庫,離車入庫,甚至停車場記憶的功能!!」

  吳新宙不是那種不知道變通的人。

  開通高速NOA,絕對是一個令人激動的點!

  全國首發開通高速領航輔助的車企。

  這個名頭,能讓人遐想太多!

  也足以體現星辰汽車在智能化和自動化的轉型,會有多麼成功。

  但高速場景。

  畢竟很多車主一年也就開那麼幾次。

  況且高速noa領航也不是全路段開通,有人覺得吊炸天,有人就會覺得意義不大。

  那麼一有沒有更激動人心的功能呢?

  有的!

  兄弟有的!!

  像這麼吊的功能,他們內部還自研了三種!!

  吳新宙掏出一把車鑰匙,對著幾米外停在庫中的測試車,長按啟動鍵。

  滴、滴、滴——

  兩秒過後,眼前這台測試車雙閃隨之亮起,在「滴答」的提示音下,自動掛擋啟動,車輪緩緩從車位直直地駛出。

  沒兩秒的功夫,就在沒人的狀態,徑直駛出了車位。

  「這是直進直出」的車輛召喚功能。」

  吳新宙指了指車輛,「在雨天或者旁邊車位太過狹窄的情況下,利用咱們的車鑰匙長按啟動鍵,就可以直接啟動,讓車輛實現無人低速駛出車位。」

  不過這只是他演示的第一步。

  因為「車輛召喚」功能,最早要追溯到13年,比亞迪發布速銳車型的時候,就已經實現了這個功能了。

  直進直出的邏輯並不複雜,在當時也算是全球首次量產實現低速遙控「直進直出」功能的車企。

  他打開車門,特地往旁邊開了一點,車機大屏幕上,立即顯示出了附近的車位模型。

  手指對著車位模型輕點一下。

  群星那機械式的聲音響起:「已識別到車位,請選擇自動泊入方式。」


  屏幕上彈出兩個選項,分別是:

  一立即泊入。

  一離車泊入。

  ▪——

  吳新宙點擊了離車泊入,隨即人也跟著下車。

  緊接著,那輛無人駕駛的測試車,打著雙閃,以一種非常靈活地姿態,回了一把盤子,絲滑地倒進了車位線內。

  「不光是這種簡單的車位,我們可以實現離車泊入,還包括一些複雜的場景,以及一些狹窄的異型車位,我們也針對型地開發了不同的解法,爭取在人能倒進車庫的情況下,實現機器也能倒進去。」

  吳新宙很自信。

  緊接著他把測試車駛出了一段距離。

  為了增加難度,又擺了幾個樁桶,模擬那種比較狹窄有障礙的車位。

  再一次演示了「離車泊入」的功能。

  這一次。

  測試車在無人操縱的情況下,回了三把方向盤,最終依然繞過了樁桶,穩穩的停在了其中。

  他相當自豪啊。

  「這種情況下不光可以離車泊入,也可以在不上車的時候讓車輛自動出庫。」

  領航功能很多人不信任,或者剛開始,的確出現開通不完善的功能。

  那麼自動泊車和這個離車自動泊入,只要在準確率高的情況下,那就算是一件很改善體驗的事情了。

  在智能化方面也能吹了。

  許易眼神微微一亮。

  「還不錯。」

  就這個障礙泊車的能力,恐怕比一些集美的倒車能力,都要強出一倍了。

  他玩心大起。

  忍不住上去多擺了幾個樁桶,這回不光擺到了車位的兩邊,還把車位出庫前方的空間也給限制了。

  把車子開出來後。

  許易平心而論,這個角度自己倒進去估計都挺費勁,也沒十足的把握。

  「你再試試,看看這樣能不能做到無人泊入。」

  「許總這————」吳新宙一看,頓時有些傻眼!

  「算了,我試試吧。」

  他嘆口氣,上車鎖定了車位,然後下車。

  這次的測試車在識別到車位後,明顯變得有些「躊躇」。

  在有限的空間內,不斷的前後蠕動,方向盤一直打。

  輪胎摩擦地面的聲音不斷響起。

  這畫面。

  要是被人看到,一定會很震驚!

  整個車的表現,像極了一個有點急眼的司機,在裡面不斷打著方向盤,但仔細看,車子內部是無人的。

  由於車庫前方的空間,實在是被許易封死得相當極限。

  最終在反覆打了有七八把方向盤後,車屁股進去了一半,然後開著雙閃卡住了。

  車機屏幕出現提示:「無人泊車失敗,請進行手動接管。」

  ——

  許易走過去,仔細看了看,「看起來已經成功大半了,但這裡車頭距離樁桶的碰撞邊界,你們設計得好像有點保守,導致卡住了。」

  吳新審也掃視著車輛和樁桶的距離:「是,如果人用肉眼識別的話,是可以做到十五公分內貼近倒車調整,而一般的泊車入位,20公分就是極限安全距離了。」

  不管是攝像頭和毫米波雷達,都是有盲區裁切,留出的這段距離就是為了預防遭遇盲區碰撞。

  「還能改善嗎?」

  許易問。

  如果連眼前這個人為製造的極困難狹窄車位都能倒進去,或者側方入庫,那麼起碼98%的車位,甚至將來99%以上的車位,都能實現完美泊入。

  那是一個什麼概念?

  人都倒不進去的車庫,但是只要有理論實施的空間,車輛能極限倒進去。

  那才是真正的科技進步!

  而不是裝模作樣搞一個自動倒庫功能,結果設計得很差,碰到一點困難就自動退出,或者直愣愣的撞上去。

  那等於是花錢買了個沒用的功能。


  「可以。」

  吳新宙點點頭。

  這個階段,如果不做城區智駕,稍微集中點精力搞定這些極限的異型車位,他覺得沒問題。

  其實他認為實現城區自動駕駛才是真正的大目標,只不過現在有很多因素影響,包括算力,數據、算法模型、外部因素這些,沒辦法一蹴而就。

  這種泊車功能。

  如果不是許總要求,他之前還真沒想到深度優化一下,並以此為基礎開發。

  現在既然許總這麼說了,自然有他的道理。

  他們搞技術的負責解決就行了。

  「除此之外,我們還有停車場記憶功能、和4—135km/h全速域生效的AEB功能!」

  吳新宙調用另一台車,再度演示了一下。

  這一次的車是在測試場的外部。

  所謂的停車場記憶泊車功能,就是將固定的停車場整塊區域記憶下來。

  車主抵達小區停車場後,點擊記憶泊車,車輛就會自動識別並激活功能,按照記憶走。

  這個功能適合有固定庫位的室內停車場。

  當下也是一遍演示成功。

  而「全速域AEB功能」,吳新宙單獨用假人和測試場的泡沫障礙物演示了幾遍。

  那市面上的車輛來說,目前供應商和各家自研的常規AEB主動識別剎停方案,最多支持到4—

  80km/h的範圍。

  超過80km/h的範圍。

  這個功能就不生效了。

  所謂的車企宣傳的「自動避險」、「自動剎停」也就不存在了。

  當然。

  這個功能也不是說誰支持的範圍更大就贏了。

  最關鍵的還是「識別準確率」!

  如果誤觸發,比如說在高速上,或者正常行駛給你突然剎停來一腳,那就是事故了。

  到目前為止。

  除了沃爾沃以及少數兩家以安全為主打賣點的車企外,幾乎沒有哪家車企會在這方面下功夫。

  做好了收益不大。

  做不好卻可能遭人罵,釀成事故。

  不如拿供應商方案隨便糊弄一下。

  「我們把AEB功能完全融合到智駕感知,像市面上的車型大多只支持前方防撞。

  但咱們的車子,還可以支持側面避險、後方制動————

  包括靜止車輛識別剎停能達到最高90km/h,即使出現鬼探頭,也支持60km/h避撞。

  測試成功率在95%以上。」

  這個功能不太好演示。

  吳新宙乾脆簡要說明。

  他們在「AEB安全」這方面下的功夫,其實比無人泊車和停車場記憶功能還要多一些。

  畢竟涉及到「安全」。

  安全就是底線。

  安全就是最大的豪華!

  退一萬步來講,有時候出一例惡劣安全事故,造成的影響往往比產品質量部暴雷還要可怕。

  特別是國內的輿論環境。

  假如拿智能化和智駕做宣傳,結果卻因此造成了嚴重事故。

  那產品再厲害,也會導致口碑、品牌形象滑鐵盧。

  「前年沃爾沃因為這事鬧出了個笑話,在馬來西亞肉身測試AEB,不到20碼的速度,結果被撞飛了————」

  吳新宙笑呵呵道,「但我可以保證,咱們的車子在五十碼之內,應對這種測試場景,幾乎可以做到百分百剎停,不過肉身測試不可取,我們內部做的這些努力,還是更希望車主後續真遇到了某些緊急情況,自發的宣傳。」

  這段子,在網絡上被黑都已經兩年了。

  參考文獻—【沃爾沃總裁測試AEB被意外撞飛】。

  實際後續根據媒體爆出,被撞的壓根不是什麼總裁,而是一名馬來西亞的經銷商,將一台低配的c60當高配賣,壓根沒配備行人安全偵測系統,更不可能觸發AB了。

  不過因為這事兒。

  沃爾沃後續把低配車型也全部標配AEB了。

  那位「勇氣可嘉」的勇士,意外促進業界進步的結果令路人啼笑皆非。

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