买车送司机?最贵的“华为车”阿维塔11,辅助驾驶挑战上海闹市区,表现如何?

原创 电动车公社 2023-03-24 00:06

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如今的辅助驾驶发展到了什么程度?

这次我们率先拿到了阿维塔11城区NCA的内测机会,么是城区NCA?它就类似于特斯拉FSD Beta版本  小鹏城市NGP。虽然各家叫法不同,技术路线不同,但最后要实现的目的几乎是一样的。


总结下来一句话就是,当你在车机中设置好从A点到B点之后,只要它是在高精度地图,或者ADAS地图覆盖的区域,系统就会按照你的导航路线,帮助你自动跟车、变道、超车、转弯、过红绿灯和限速调节等等功能。


与大家熟知的高速领航辅助驾驶相比,它是能在城区的大街小巷实现类似的功能,大家想想,城区路段人多车多情况复杂,那难度就更高了,自然相应要求的能力也就更强了。

但我还要强调的一点是,这些也还是辅助驾驶需要你全程的手扶方向盘目视前方,在出发之前,我得先跟大家介绍一下整个背景。

为了完整体验城区NCA的功能,这次我们特意选择了车流量和人流量巨大的魔都上海,还专门挑了一个不限行的周六。

我们会穿过横跨黄浦江的南浦大桥挑战著名的回形弯再向上海闹市区进发,然后经过被上海人民所调侃“一年能堵247天”的南北高架桥到达核心闹市区的徐家汇路,再穿过一段隧道返程,可以说这难度是一步一步加码,在咱们就一起看看。

阿维塔11城区NCA的表现到底怎么样?我会从以下这些点带大家全方位的体验。

我们进入高架桥之后会发现前方有两个慢车,系统直接就选择从左侧超车,注意这里有个细节,在超越大车的过程当中,系统会主动的向左偏移避让这个小细节其实在整个超车的的过程当中,会给你一种更安全的感觉。



还有一个很像是老司机的操作,就当我们要驶出高架的时候,需要再次向右侧并入车道的时候,我们右后侧方向的车辆,与我们距离和速度都是很相近的,所以始终都没有拉开一个足够的安全距离,系统就没有办法向右侧变道。

这种情况下一般会有两种处理方式,第一个就是像新手司机他们会减速,让后车先过等待机会再并入右侧车道,而另一种就像此时的系统,它会主动提速甚至比我们预设的速度还要更快一点点,就是为了拉开足够的安全距离,再并入右侧的车道。

第二点系统是有防加塞的意识的,比如就在当前的红绿灯,前方是1分2的左转路,所以有不少人类司机会选择占用直行道等待机会并入,毕竟这样不用排队速度会更快一些,你别看系统是老老实实待在最左侧车道,但它的经验可真是不少。

注意此时右前方的车辆正在打左转向灯,这个灯 一般来说是有两层含义,一个是他在为前方左转提前打灯,另一个就是他想加入我们这侧车道。

而系统的反应是先向左偏移,预留了一部分他加入进来的空间,然后停了一下,结果一看这右前车是没有什么反应,这机器直接往前跟了一脚做了一个防加塞的动作。

怎么样  这是不是就有点老司机的味道了,也就是说,这套系统它是会做出预判-试探-判断-决策。


接下来我们要挑战的是,横跨黄浦江的南浦大桥的大曲率的弯道,曾经还是有不少车在这折腰的,因为当天我们的车辆比较大速度也并不快,阿维塔11始终是在车道中间保持行驶稳如一条老狗。
但是真正的难点在于,如何在这种车流量密集的地方进行变道我们可以看到系统一直在积极计算距离找机会并入,其实当时的情况对于人类司机来说,车流并不算是特别密集,但是系统变道是需要一个固定距离的,只有符合标准才能变道。

这时候稍显尴尬,要么我们人为的介入帮它并道,要么就是一直等待时机,不过好在后方车辆,还是为我们留下了合适的机会,我们可以快速并入到最左侧车道。

当我们并入最左侧车道的时候,你会发现这明明是最右侧车道最快,那系统为啥偏偏就非得往最左侧车道挤呢?

最开始我跟大家有一样的疑问,直到我开出南浦大桥,我才意识到它是在利用高精度地图做了一个提前的规划,因为接下来我们会驶出大桥。

而在这个大桥的出口,有一段很长的实线是不能并道的,像我这样没怎么在上海开过车,也不知道从哪个口出的时候,就很容易错过了。所以它依赖高精度地图,是有一定的预测和规划能力的,这就避免了你在出口前,临时变道带来的不便。

上面是已经夸赞4个点,接下来就说说体验不好的地方

比如我们这次在高架桥下,也许是信号干扰,也许是地图定位有问题,城区NCA就直接掉线了甩给我来处理,这种情况下,其实你再下拨两下档杆重新激活功能也就好了。

但是如果我们遇到延迟很高的情况下它就会直接的错过路口这样处理起来就比较麻烦了,这需要从前面的路口再掉头回来,这也就意味着这套城区NCA对于高精度地图是十分地依赖的。

但我们都知道其实城市的路况,相对来说是更加复杂的,即便高精度地图它会更新,但也不可能做到实时的信息处理。

所以阿维塔11就需要加快高精度地图跟车本身智驾驶能力的一个分离。换成人话说,在高精度地图不行的时候你车本身的自驾能力也得顶得上。

当然作为一个辅助驾驶,其实它车本身的能力也是有一定上限的,偶尔需要人工来介入比如这次我们在延安东路的隧道中,当天是非常堵,我们能看到车跟车之间距离是很近的。

而系统要主动变道又是需要相对充足的空间,但是对于系统这样典型合法合规,十分客气的司机来说,这种情况你就很容易错过路口,这时候就需要我们人类驾驶员主动的出击见缝插针,再交给系统来处理了。

再比如我们在南北高架桥之下,你会发现左侧有明显的空间,而系统也已经有了主动变道的规划,当然我为了加快并这个动作完成,我做了一个非常大胆行为,踩下加速踏板只管加速,剩下的交给系统。

让我比较惊喜的是,系统会一直管控方向随着我的速度打了一个很猛的方向,成功的就并入到最左侧车道了。

而这次我们经过小路口时,与一个向右转的小电驴几乎是同一时间进入主路,但系统就并没有主动采取减速行为,险些让意外发生。

其实类似这种极限的情况下,确实还是需要人来接管处理的,避免意外发生,所以我想再强调的是它是辅助驾驶,很多时候还需要人类来接管处理。

当然我们也还会遇到一些corner case,比如这次没有标线的无保护左转,对向车道还是一个绿灯,但我们的车仍然在慢慢地向前试探,这时候其实已经明显地侵占到对向来车,甚至已经严重影响到对向行车了,这种操作其实就比较危险了。

我还是建议官方针对此类场景多加地训练,除此之外这套系统,仍然还有一些可以优化的点,比如我们刚刚遇到城区NCA,出现了自动降级或者掉线的情况。

系统也只有声音提示,而仪表上的状态图标又非常小,假如这时候我恰巧我又在听音乐,就很容易错过,所以我还是建议增加一些强提醒,比如更大的图标提示或者灯光闪烁等等。


另外,这套系统也给我一个很明显机器的感觉,比如在大曲率盘桥的过程当中,限速40km/h,实际驾驶速度44km/h。

显然这个速度是很慢了,堵了一些后方的车辆,这时候我无论怎么调整限速,它都按照自己的速度开,我还是希望这个系统,能在法规与实际情况之间,找到一个更好的平衡点,当然它能实现这些功能,在硬件上也是不俗的。

阿维塔选择了一个3颗激光雷达的方案,这在市面上确实还是比较少见的,全车一共34个感知硬件,几乎是已经武装到牙齿了。

这也是含“华”量很高的一台车采用了华为MDC 810的计算平台400TOPS的芯片算力、华为96线半固态激光雷达、鸿蒙操作系统,包括整套辅助驾驶系统华为也是大量的参与开发。

即便阿维塔11城区NCA,还有一些不完美的地方,并且也只有少部分地区才支持这样的功能,但总体来说它的表现确实超过我的预期,我们回过头来再看这些年我都会惊讶辅助驾驶的进步速度实在是太快了。

从2019年开始,特斯拉的高速领航辅助驾驶正式开放,随后蔚来、小鹏、理想等等陆续开放,再到如今有更多的量产车已应用此功能,仅仅两年多的时间,领航辅助驾驶已经发展到城区道路了,所以你们觉得距离,我们真正实现那个点到点的完全自动驾驶的时代还会远吗?





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     更新内容如下:
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     2、Pinia 简介
     3、Pinia 基本概念 - State/Getter/Actions
     4、Pinia 和 Vuex 的对比
     5、Pinia 中大型 Store 设计思路
     6、使用 Pinia 重构整个应用

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    学完《Solidity从入门到精通课(转型区块链必修课)》你将收获:
    掌握Solidity智能合约开发技巧
    掌握Solidity语法
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    课程介绍:

    很多人对于区块链有所了解,但对于区块链开发始终一知半解。如果把区块链理解为数据库的话,智能合约相当于这个数据库的SQL,也是学习区块链应用开发的必经之路。本课程为Solidity智能合约的精讲课程,老师以代码边写边讲的方式向大家展示Solidity的写法与设计理念。

    1、编译器升级:本课程是针对之前的Solidity智能合约教程的升级版,区块链技术升级更新较快,目前编译器的版本已经达到了0.8.x,虽然与0.6.x版本的编译器语法差别不算太大,但仍然会对部分同学学习造成困扰。本课程是采用0.8.7版本编译器版本为基础进行代码设计与讲解。
    2、实战项目升级:本课程除了借鉴之前课程使用的案例库之外,又增加了多签存证、多签结婚证书、产品溯源等合约项目。
    3、Geth升级:以太坊客户端更新也带来了一些参数上的变化,同样需要注意。
    4、代码驱动:课程内讲授的代码以边写边讲的方式介绍,也建议同学们一同练习。
    5、课程服务:课程源码可以下载。
    第一章:智能合约概念与环境准备
    第二章:Solidity基础语法
    第三章:智能合约基础案例
    第四章:ERC标准
    第五章:可升级合约与设计模式
    第六章:多签存证案例
    第七章:永载史册的结婚证书
    第八章:商品溯源案例

  • 基于JAVA的SMART系统-系统框架设计与开发(源代码+论文)
    基于JAVA的SMART系统-系统框架设计与开发(源代码+论文)
  • 道路车辆 电气及电子设备的环境条件和试验

    道路车辆 电气及电子设备的环境条件和试验

    第1~3部分

  • C++微服务架构及安全云盘项目实训
    学完《C++微服务架构及安全云盘项目实训》课,您将学到:从实践中理解软件工程,学习需求分析、架构设计、详细设计文档的编写,学习编程规范,了解多人协作开发策略,理解并引用软件的版本管理,熟悉git工具和软件发布管理流程, bug管理提交问题。

    课程大纲:
    第一阶段环境准备
    开发工具安装、系统和虚拟机安装、sdk库编译安装
    代码规范说明(参考google代码规范)
    版本管理讲解,使用git

    第二阶段原型开发
    不做设计、不用框架、直接基于qt+ libevent开发出云盘的后端和前端上传下载和目录功能
    教会同学碰到需求如何思考开发出原型

    第三阶段0.1版本微服务框架
    编写需求分析、架构设计、详细设计文档
    完成版本管理策略
    完成主体框架开发,基于libevent

    第四阶段1.0版本微服务框架
    完成微服务架构
    完成基于protobuf的通信RPC模块
    完成公共服务(认证、日志、监控)

    第五阶段1.1版本微服务框架
    添加加密和压缩通信,完成后端服务注册和管理,完成服务的自动启动和停止管理
    优化负载均衡,完成运维管理

    第六阶段基于框架安全云盘的业务功能
    支持高并发的文件上传下载,支持秒传和文件完整性校验,支持文件加密存储和传输,支持图片
    视频生成缩略图,支持视频生成gif预览动画,支持文件共享和分发

    第七阶段学员独立微服务开发辅导
    安全云盘扩展功能,可以是前端或者是后端服务
    直播评审学员代码

  • RA-Eco-RA6E2-64PIN-V1.0开发板开发板资料

    瑞萨 RA6E2 功能板,免费申请

    https://mbb.eet-china.com/evaluating/product-127.html

  • WebGL、Three.js前端高薪3D可视化课程
    今天给大家分享一套WebGL/Three.js视频教程——《WebGL/Three.js前端高薪3D可视化》,又名:《Three.js/WebGL3D可视化系统课程》,课程持续升级更新中,提供配套的源码下载!

    《WebGL/Three.js前端高薪3D可视化》是目前全网最全的一套关于WebGL/Three.js的视频教程,一共700多课时,涉及众多实战案例,比如智慧城市,产品720展示(轿车、手机),收费站,物联网粮仓,大屏3D地图可视化,大屏3D地球可视化,WebGPU等内容。

    《WebGL/Three.js前端高薪3D可视化》,又名:《Three.js/WebGL3D可视化系统课程》,内容巨多!(入门+中级+高阶+案例),全网除了本课程,很少有课程提供那么多高级进阶的案例或知识讲解,这意味着,初学者除了入门学习,还可以长期进阶学习,已经入门的可以拿来高级进阶。

    本课程包含大量经典前沿的可视化项目,从基础入门到深入讲解,我们致力于做一套Web3D系统的课程,讲师在该专业有多年的经验,是国内最早一批的教授 Three.js+WebGL网络课程的讲师,并不断跟随该行业的发展更新自身技术与教程.不同于那些见缝插针,多会而不精的技术商人,老师始终专注于3D的行业动向,正所谓师者,传道受业解惑者也.期待与大家共同进步,-起面向更好的未来。

    Three.js 是一款运行在浏览器中的3D 引擎,你可以用它创建各种三维场景,包括了摄影机、光影、材质等各种对象。你可以在它的主页上看到许多精彩的演示。不过,这款引擎还处在比较不成熟的开发阶段,其不够丰富的 API 以及匮乏的文档增加了初学者的学习难度(尤其是文档的匮乏)three.js的代码托管在github上面。

    WebGL(Web Graphics Library)是Web上3D图形的新标准,它是为渲染2D图形和交互式3D图形而设计的。它源自 OpenGL 的 ES 2.0 库,这是一个用于手机和其他移动设备的低级 3D API。WebGL 提供了与 ES 2.0(嵌入式系统)类似的功能,并且在现代 3D 图形硬件上表现良好。WebGL是一个可与 HTML5 一起使用的 JavaScript API。WebGL 代码写在 HTML5 的 <canvas> 标记内。它是一种规范,允许 Internet 浏览器访问使用它们的计算机上的图形处理单元 (GPU)
  • 基于JAVA的某店POS积分管理系统设计(包含源代码及论文)
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  • Linux云计算运维工程师路线图(集群、虚拟化、K8S、Docker、智能化、Python大数据)
    Linux云计算运维工程师路线图(集群、虚拟化、K8S、Docker、智能化、Python大数据)课程分享

    从目前市场发展情况以及应用率来说,Linux云计算的就业前景是非常不错的,至少在未来十年都是非常不错的职业,市场上对于Linux人才需求量很大,就业薪资待遇也是非常不错,有百分之八十的公司都在使用Linux;学习Linux之后可以从业的岗位也是非常多的,比如说:
    Linux运维工程师
    Linux运维平台研究工程师
    运维开发工程师
    运维总监
    大数据运维工程师
    系统运维架构师

    随着互联网的高速发展、网站规模越来越大、架构越来越复杂,对网络运维工程师的需求也会越来越急迫,特别是对有经验的人才需求量大,而且职业发展前景非常好。

    Linux云计算运维工程师路线图(集群、虚拟化、K8S、Docker、智能化、Python大数据)持续更新
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    第三阶段Linux网络篇
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    第五阶段Kubernetes(K8S)篇 
    第六阶段Shell基础+实战 
    地七阶段搜索引擎运维篇+logstash日志收集
    第八阶段自动化运维
    第九阶日志监控系统Promethus
    第十阶段K8S监控方案
    第十一阶段大型在线教育运维项目

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    Java算法大全源码包开源源码
  • 最近在使用串口读一些数据,但是总会出现些发、送之间的冲突问题,为了弄清楚问题的所在,于是产生了想法,做了一个日志保存。[code]void Widget::SaveLogTxt(QString dat ){ QDateTime currenttime = QDateTime::currentDateTime(); QString strDate = currenttime.toString("yyyy/MM/dd"); QString strTime = currenttime
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  • 半导体制冷片是电子器件中重要的辅助元件,用于控制器件的温度,从而保证器件的稳定性和可靠性。在半导体制冷片的制造过程中,半导体制冷片的基板材料选择是非常关键的,因为基板材料的性能会直接影响到制冷片的性能。同时作为精密制冷片新型技术,对陶瓷基板的要求也高于普通基板。1.外观要求:严格的铜面平整度,粗糙度要求控制在0.5um以内,铜面上不允许有凹坑、铜颗粒、氧化、任何形式的外观划伤等。2.尺寸要求:完成板厚控制公差在10-20um以内,而陶瓷板材的来料公差就有±30un公差,这就意味着需要挑选公差范围
    斯利通陶瓷电路板 2023-06-08 11:50 198浏览
  • 近年来,伴随着智慧化港口的大潮流,经纬恒润L4高级别智能驾驶业务产品也陆续扎根港口自动驾驶多个项目中,帮助港口实现无人水平运输自动化,达到降本增效的效果,助力客户实现智慧化绿色港口。   在整个港口水平运输场景中,经纬恒润提供了端到端的车、路、网、云、图全栈式自研解决方案,包含自动驾驶系统、路侧车路协同、基于5G网络的远程遥控驾驶、车队调度管理平台、数字孪生、仿真系统、高精地图等专业模块,组成了一套完整的智慧港口解决方案。本篇专门介绍其中的自动驾驶系统。  
    hirain 2023-06-09 11:29 189浏览
  • CS5466支持dsc1.1/12a压缩视频传输,是一款Type-C转HDMI8K30HZ或者4K144HZ方案芯片,Type-C/DP1.4转HDMI2.1的显示协议转换芯片, 内部集成了PD3.0及DSC decoder.CS5466电路原理图参考:CS5466芯片产品参数特性:1. Type-C/DP(2lanes)to HDMI2.1 8K30或者4K144产品。2. 支持HDMI2.1 FRL。3. 集成DSC1.2a decoder。4. DSC支持RGB, YCbCr4:4:4,
    QQ1540182856 2023-06-09 09:52 177浏览
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