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[导读] 如今,一台车的好坏不再以发动机、变速箱的性能为主要的评判标准,随着汽车智能化时代的到来,驾驶辅助系统成为了人们购车时会考虑的因素之一。可是早在几年前,许多企业就曾放出狠话将2018-2020年作

如今,一台车的好坏不再以发动机、变速箱的性能为主要的评判标准,随着汽车智能化时代的到来,驾驶辅助系统成为了人们购车时会考虑的因素之一。可是早在几年前,许多企业就曾放出狠话将2018-2020年作为自动驾驶技术初步普及元年的时间节点。如今2018年已经到来了,可是自动驾驶技术的普及看起来仍然漫漫无期,究竟是什么样的问题困扰着这一对人类出行有着巨大帮助技术的应用呢?今天我们通过日产汽车ADAS的发展来为您揭晓答案。

- 自动驾驶技术的现状如何?

现在的每个厂商都拿自动驾驶说事儿,每个展会也都会有自动驾驶的内容,但这一技术目前到底离我们有多远呢?要弄明白自动驾驶技术的进展,咱们首先要分清楚自动驾驶的分级,目前来说,汽车行业普遍使用的是SAE美国汽车工程师学会对自动驾驶汽车的分级。

而现在量产车上大量装备的“自动驾驶技术”,基本处于上述图表的Level 2级别,也就是说它还处于对人类驾驶员有一定依赖的阶段。所以现在各个厂商不论使用的技术名称怎样,其实都不能完全称作自动驾驶技术,更多的应当归类于ADAS高级驾驶辅助功能。

在L2级别的车型中,普遍的依靠毫米波雷达或摄像头完成ACC主动巡航功能,再加上车道保持功能对方向盘进行自行调整,从而对方向盘和加减速这两项指标有了驾驶支援,因此能够达到L2级别的自动驾驶能力。

到了L3级别,车辆虽然能够完成所有的驾驶任务,可是驾驶员还是必须处于时刻将注意力放在道路上的阶段,以便在需要时随时接管车辆的驾驶权。但在实际驾驶中,有时我们在打开了ACC主动巡航功能后,都会因开车太过无趣而产生开小差甚至是犯困的情况,很难完全将注意力集中在道路上,更何况处于L3级别下,将车辆所有的操控权都交给电脑而保持对周围环境的时刻注意状态呢?

所以在许多企业的自动驾驶技术发展道路上,它们都选择从L2级别跳过L3,直接开发达到L4级别的自动驾驶技术,从而避免L3这种较为尴尬的阶段。这也就间接地导致了人们看到的表面现象:量产阶段的自动驾驶技术在近几年似乎停滞不前,仍然还是ADAS高级驾驶辅助系统的功能,无法让人类驾驶员真正的释放自我。

- 目前各家的发展趋势又怎么样?

就在前不久,一家名为Navigant Research的咨询公司公布了一个针对自动驾驶技术的排行榜,在排行榜中,雷诺日产联盟的自动驾驶技术目前排在第八位,这个排名相对于大部分汽车厂商来说,还是较为靠前的,说明在咨询公司看来雷诺日产联盟的在自动驾驶方面的发展不论是技术成熟度还是落地时间都较为积极。

那么雷诺日产联盟目前的ADAS技术到底发展到哪一步了呢?在量产产品上又表现如何呢?我们以ADAS系统当中的一项重要组成功能――AEB主动紧急制动系统为例,关注过汽车之家主动紧急制动系列测试的读者或许知道,前段时间我们对日产在国内市场销售的两款产品轩逸和劲客进行了测试,这两款车型的ADAS系统仅使用一颗单目摄像头作为传感器收集道路及周围环境的信息,名为i-SAFETY,所以在实际测试时的表现没有什么惊艳之处,虽然摄像头能够识别出假人模型,可是对充气模型的识别率则不高。

为什么日产的这套i-SAFETY系统会对充气模型的识别率较低呢?偶然的机会我与日产汽车负责研发的执行副总裁坂本秀行先生进行了交谈,获知了日产在ADAS系统上的一些判断逻辑,也因此看出了传统汽车厂商与新兴汽车厂商之间的区别。

2日产的ADAS系统标定逻辑

- 日产对ADAS系统标定的逻辑

每家整车厂对于一些技术上的标定都会存在一定的区别,而这样的区别也能够让用户很明显的感受到。就像在汽车之家的AEB测试中,我们普遍认为欧洲厂商更倾向于降低车速,让驾驶者完成最后的刹停动作,而日本厂商则普遍倾向于在障碍物前完全刹停,那么日产在此方面是如何标定的呢?

对于传统的汽车厂商来说,数十年汽车领域内的摸爬滚打已经让他们吸取了足够多的经验和教训,所以在性命攸关的新技术推进上,他们就变得格外小心翼翼。比如AEB紧急制动系统,这套系统通常会在紧急时刻自动强制刹车,以避免车辆与前方障碍物发生碰撞,但不论是依靠摄像头的视觉识别系统,还是依靠毫米波雷达的物理识别系统,都难免会有一定的错误概率,难不成遇到障碍就紧急刹停么?

日产的判断逻辑主要来说分为三个方面,金属反射、轮胎以及车尾轮廓识别。首先需要有金属材质的反射,这一点很好理解,毕竟行驶在马路上的汽车都有着金属的外壳,因此毫米波雷达能够接收到金属材质的反射。在早期开发时,测试车辆曾经因大风刮来的大塑料袋而采取了紧急制动,而这样的情况若发生在实际道路上会非常的危险,因此才会有金属材质反射这一限定条件的加入。

最后,就是对车尾轮廓的识别。日产通过人为的将车尾视图录入系统中,以便摄像头拍到的车辆尾部能够尽快的被电脑识别出来,从而提高车辆的识别率,尽量避免错误的发生。之前在ADAS系统的道路测试中,就出现过摄像头拍到了车辆,但是由于前车高度过低而被误判为非车的情况,因此录入道路上会出现的几乎所有品牌车尾轮廓特征,有助于系统对车辆的识别。当然这是一个工作量巨大的工程,据悉在中国市场,日产通过外包的形式雇佣第三方公司来完成了这一部分的工作内容。

行人的识别工作则相对来说简单许多,只要是符合人类基本特征,车辆都会进行紧急制动,毕竟人的生命才是最重要的。从我们对日产进行的AEB测试也能看出,即便是配置相对较低的i-SAFETY系统,也能对假人模型有着较高的识别度。

我们不评价这种逻辑的好坏,毕竟不同的厂商有着自己不同的策略,总的来说,针对AEB方面,日产汽车的识别策略还是相对比较保守,与一些厂商的遇到障碍物就直接刹停的策略相比,他们更在意与整个大的交通环境相融合,针对车辆的紧急制动只有在十分有把握的情况下才会激活,不过在针对人方面则相反,只要障碍物特征与人基本吻合,就会采取紧急制动。

- 车道线识别

不论是ACC主动巡航系统还是AEB主动紧急制动,其实都是车辆传感器对前方行人车辆以及障碍物的识别,从而对你油门和刹车进行调整,并不会对车辆行进的方向做出改变。而车道保持功能则需要车辆前方的摄像头对两条车道线进行监测,再通过转向电机对车辆行驶轨迹进行微调而实现。虽然使用同样的摄像头,可是功能不同,监测的指标也不同。

在今年拉斯维加斯的CES展上,我有机会试驾了刚在美国上市的第二代聆风电动车,其搭载的ProPILOT系统达到了L2级别的自动驾驶能力,然而天公不作美,内华达州罕见的大雨令整个城市能见度奇差,加上公路上的车道线本身就不是很显眼,以至于人的肉眼都很难分辨出车道线了,更不提摄像头。

现在还只是L2级别的自动驾驶,因此驾驶员还会保持注意力在行驶环境上,可是当自动驾驶级别提升,如果再遇到能见度较差的情况,导致摄像头无法清晰识别车道线,那自动驾驶功能还如何继续工作呢?这就要引入一个目前我们日常用车生活中还未曾接触到的名字:高精度地图。

3还需如何升级才能完成自动驾驶?

- 高精度地图

高精度地图,顾名思义就是相较于传统地图来说精度更高的地图,普通导航地图的坐标精度大约在10米左右,而高精度地图的绝对精度一般都会小于1米,并且横向的相对精度往往还要更高。

当一台搭载了高精度地图的车辆行驶在道路上时,系统能够清晰地分辨出其所在的车道以及所处的位置。因此即便能见度降低导致摄像头无法识别出车道线,也能仅依靠GPS定位坐标与高精度地图相配合提供的数据来完成对车道的监测。

不过在我国,目前来说还没有一家地图厂商能够提供高精度地图的服务,虽然有消息称高德已经完成了国内所有高速公路的高精度地图测绘工作,百度等其它的地图供应商也在着手开展高精度地图的测绘,可是由于种种原因我们并没有在市面上见到例如here在美国和欧洲那样的宣传,所以高精度地图在国内能够使用的时间我们还未尝可知。

- 日产具备L4级别自动驾驶的车什么样?

既然说到了高精度地图,我们就来看看日产最新的自动驾驶原型车,由于日本东京已经完成了高精度地图的测绘工作,因此这台搭载了高精度地图的Q50也就顺理成章的开始在东京的道路上进行路试。

不仅如此,由于集众多传感器于一身,这台原型车还具有在车道保持的基础上进行微调的能力。如果旁边车道的车辆过宽,车身就会向另一侧车道略微的靠近,从而避免与相邻车道的车辆过近。如果与相邻车道的车辆齐头并进,它也会主动的进行微调而与隔壁车辆错开一定的距离。

以下是这辆自动驾驶原型车在东京市区进行路试的视频:

总的来说具有L4级别的这台原型车各方面的测试进度都不错,由此看来卡洛斯・戈恩在CES上说的“保守估计雷诺日产联盟的自动驾驶车辆6年内会上市销售”此话不虚,如果届时高精度雷达可以测绘完毕并投入商用,且各种传感器经过大批量生产后成本有了显著降低,具备L4能力的日产自动驾驶车辆几年后就能够在市场上买到了。

当然,作为汽车厂商,我们也能看到日产保守的一面,虽然有计划在今年将搭载自动驾驶能力更高版本的ProPILOT车型(例如在高速公路上可以自行变换车道)在日本销售,可是坂本先生透露,基于目前的法律法规并未对这种情况下的交通事故责任方有明确的定义,因此官方也只会承认所售车辆具备L2级别,即便它在L2的基础上拥有更多功能。

总结:

管中窥豹可见一斑,从日产汽车在自动驾驶系统的发展和计算逻辑上,我们能够看到整个行业其实还是在有序向前推进的,虽然截止到目前为止,看起来与前几年并没有太多实质性的进步,可是出于对消费者以及交通参与者生命的负责,这种关系重大的安全技术在推广时本身就应该很慎重。随着零部件价格的下降以及高精度地图等技术的运用,各大车企所描绘的自动驾驶年代看起来也不是那么遥远。或许六年后我们就能坐在自动驾驶的车内再回顾这篇文章,那时大家应该都会为自己生活在这个美好的时代而庆幸吧。

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