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地平線推出業內首個可對客戶大規模交付的周視感知NOA方案

地平線HorizonRobotics ? 來源:地平線HorizonRobotics ? 作者:地平線HorizonRobot ? 2022-05-07 17:00 ? 次閱讀

智能駕駛技術不斷進步和消費者接受程度逐漸提高的過程中,我們迎來了ADAS標配的時代。即使是10萬元以下的汽車,也都可以具備L2級別的輔助駕駛功能。如果說汽車的主被動安全和L0應急輔助功能構成汽車的基礎安全需求,L1和L2的ADAS功能在安全基礎上嘗試解放駕駛員的雙手,再往上更高級別的自動駕駛功能則逐步提供兼顧舒適性和安全的可信賴出行體驗。

囿于技術水平發展階段和法規限制,L3及以上等級的自動駕駛功能還未能面向普通消費者;而在L2 ADAS成為標配的當下,怎么獲得更好的智能駕駛體驗呢?特斯拉和國產新勢力交出的答卷是領航輔助駕駛(NOA),即將車輛自動控制從車道內拓展至跨車道范圍,結合導航路徑規劃,從人機交互到體驗連續性上都有了非常明顯的提升。雖然還屬于L2的范疇,但在用戶體驗上較傳統的L2功能如TJA/HWA有了質的飛躍,因此NOA經常被認為是L2+自動駕駛功能,市場預測將來會有更高比例的車型支持高速NOA功能。

地平線預計NOA功能在自主品牌上的落地量將快速增長

提升NOA體驗,周視感知不可或缺

目前市面上已有的NOA車型,采用的方案和功能體驗不盡相同。常見的NOA感知方案有基于前視攝像頭和多顆毫米波雷達的方案及基于360°視覺和多顆毫米波雷達的方案。對于跨車道的操作,對側方及后方交通目標的感知探測至關重要,例如搭載周視攝像頭的車型在NOA狀態下就可以提供更加精準的側方目標信息,由此方能實現更加精準和流暢的變道動作,變道成功率才更有保證。

為什么周視感知可以帶來功能體驗的顯著提升呢?以鳥類中的貓頭鷹為例,其水平最大視角為110°,為定位和追蹤獵物帶來極大的便利,如同ADAS前視相機感知(管狀眼睛迫使貓頭鷹進化出了可以旋轉270°的腦袋,但這對汽車攝像頭來說是無法實現的);山羊這樣的行走精靈,其水平視角卻接近360°,對周邊環境無死角的感知不僅帶來了極強的覓食本領,而且可以更早更敏銳的發現掠食者天敵,在逃跑途中也能變換路線高速前進,就像NOA的周視感知。

在高速NOA場景中,功能體驗的痛點幾乎都與側方和后方的感知有關。無論是相隔車道并線時的安全隱患,還是匯入匯出過程中的中斷和請求接管,這些影響用戶對功能的預期和心理安全的實例實際上是特殊場景下感知能力不足的體現。單純靠角雷達不能準確識別側方及后方的車道線及道路目標的種類、準確判斷目標的橫向位置及所在車道,而通過周視感知與毫米波雷達的感知融合,則能夠更好地感知車道線和道路目標相對位置,能夠達到更好的感知效果與安全等級。360 °的周視感知下,系統不僅可以構建完整的環境模型,而且提供跨攝像頭跟蹤功能,提前判斷目標變道意圖,從而保障功能的安全性和體驗舒適性。

Pilot3——極致性能和成本平衡的雙優選擇

毫無疑問,視覺的信息密度和視場角覆蓋在周視感知上有很大優勢。然而周視對感知效果的提升,并不是簡單布置了對應傳感器就能達到的。人駕駛車輛的時候,通過3個后視鏡也同樣能獲得周視感知,這時新手和老司機的區別可就大了。新手往往對鏡中的目標判斷用時更長并且容易有觀察死角,而老司機只需要頭一轉眼睛一瞟就對周邊了如指掌。這種差異的背后,是駕駛經驗和意識的區別,而通過智能駕駛來實現,就是感知芯片和感知算法水平的差異了。

為了更好地提升智能駕駛體驗,地平線推出了業內首個可對客戶大規模交付的周視感知NOA方案——Horizon Matrix Pilot 3 (以下簡稱Pilot 3),方案基于3顆高性能的征程3芯片打造,以統一的伯努利2.0 BPU架構硬件和統一的智能駕駛軟件平臺,實現了更流暢的跨車道自動駕駛功能和體驗。

Pilot 3支持1路830萬像素前視攝像頭,5路250萬像素周視攝像頭和4路290萬像素環視泊車攝像頭接入,通過10路攝像頭實現全車360°視覺無死角感知覆蓋;相較雷達能夠實現更精準的目標分類,并準確判斷目標的橫向位置及所在的車道信息,從而實現了對自動進出匝道、全程智能控速、自動換道、自動換車等主流NOA功能的大幅優化。

Pilot變道能力演示——夜間匯入匝道

對于OEM車廠來說,是否增加周視感知,除了功能體驗還面臨著成本上的反復考量:傳感器的新增,架構的調整,控制器網絡拓撲的修改都對整車成本產生極大的影響。對此,地平線給出了更能兼顧性能和成本的行泊一體(NOA+泊車)方案,方案通過算力復用、分時切換,實現一個控制器支持行車場景和泊車場景下的智駕功能,不僅提升了算力的利用效率,簡化車輛網絡拓撲,而且極大降低了車輛布置難度,更能直觀地減少泊車控制器的成本,成為極致性能和成本平衡的雙優選擇。

以終為始,地平線助推高性能NOA普及

自動駕駛落地過程中,AI芯片是基石,但算法同樣重要。如果說AI芯片是自動駕駛的大腦,那么算法就是自動駕駛的靈魂。為此,地平線構建了算法、軟件和芯片高效協同的產品研發體系,并以兩大核心技術路徑推動規模量產:一是軟硬結合,用算法定義芯片并將芯片的性能發揮到極致;二是以終為始,始終用整個自動駕駛系統的視角審視其中每個模塊的設計與實現。如此“軟硬結合的開放式解決方案”方能達到更優性能,更低成本,更易適配。

Pilot 3實現以上高性能功能的同時,自身功耗卻可以做到很低,使用被動散熱方案即可滿足。受困于控制器能耗和散熱布局,傳統動力車輛通常更難部署高水平自動駕駛功能;Pilot 3的被動散熱方案則為NOA功能從新能源車向傳統動力車輛普及推廣掃清了障礙,這也是業內首款采用被動式散熱的360 °周視感知方案。

基于3顆征程3的業內首個支持周視感知的被動散熱域控制器

作為國內首個實現專用ADAS芯片規模化量產的廠商,地平線始終以量產作為檢驗技術能力的首要標準。目前,征程系列芯片已廣泛搭載在多家主流車廠的明星車型上。預計今年內,將有至少4家車企的多款車型搭載Pilot感知方案上市,而隨著更多合作車型的上市,Pilot 3將為用戶帶來順暢、自然的NOA體驗。

在當前競爭激烈的NOA市場中,地平線通過充分開放底層技術能力,攜手多家生態合作伙伴打造了多款更具落地價值的智能駕駛產品,例如:宏景智駕基于 Pilot 3 整合的行泊一體智能駕駛系統將于今年內在兩家OEM的車型上正式量產落地;金脈電子基于Pilot 3的G-Pilot 開發驗證硬件已經支撐了地平線多家合作伙伴及客戶的方案開發工作。未來,地平線將繼續堅持底層賦能者定位,基于開放的“芯片+算法+工具鏈+OS”的核心技術平臺,攜手整車企業和產業鏈合作伙伴打造更加美好的智能出行未來。

原文標題:后ADAS時代,如何打造更好的NOA體驗

文章出處:【微信公眾號:地平線HorizonRobotics】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

審核編輯:湯梓紅

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原文標題:后ADAS時代,如何打造更好的NOA體驗

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