谈谈自动驾驶落地之路

原创 汽车电子与软件 2021-09-27 07:30

前言

早在1984年,美国卡梅隆大学就启动了自动驾驶ALV项目。自此,人工智能技术开始在自动驾驶领域试水应用,同时,逐渐形成了自动驾驶最基本的控制策略。

随着自动驾驶相关技术的进一步成熟,尤其是深度学习的应用,同时还有汽车电动化浪潮席卷而来,2015年开始掀起了自动驾驶浪潮。在Google、国内百度的引领下,自动驾驶创业公司如雨后春笋般出现,传统汽车OEM及零部件也纷纷入局。

然后,在经历了几年研发验证,以及遭遇2018年资本寒冬,大家开始对自动驾驶落地预期回归理性。2019年Gartner新兴技术成熟度曲线图显示,自动驾驶L4级别技术处于泡沫幻灭期。

现在,随着自动驾驶整个产业上、下游形成共识下的加大研发投入,以及政府支持下的配套设施及法规完善,硬件上成本的显著下降,软件上算法的快速提升,自动驾驶的短期落地场景正在逐渐清晰和明确。

2019年Gartner新兴技术成熟度曲线图

自动驾驶落地技术分析

要描述自动驾驶落地情况,离不开两个概念:自动驾驶等级和地理围栏等级。自动驾驶等级,用于描述自动驾驶在技术上实现自动化驾驶的程度;地理围栏等级,用于描述自动驾驶运行场景的复杂程度。

(1)自动驾驶等级

对于自动驾驶等级,目前行业大多参考SAE定义,按完成驾驶操作、周边监控及接管三项任务时驾驶员和系统分工,以及自动驾驶应用场景分级。

自动驾驶等级分为5级,分别是:辅助驾驶L1、部分自动驾驶L2、条件自动驾驶L3、高度自动驾驶L4和完全自动驾驶L5。如下图所示:

-前三个等级(L1-L3),是自动驾驶自动化程度不断拓展的过程。到L3级别,就车辆本身而言,已经可以实现自动控制完成所有的动态驾驶任务;

-后两个等级(L4-L5),是自动驾驶在应用场景上的拓展。L4级别只能在限定场景下实现完全自动驾驶,L5级别可以拓展到所有场景,这两个阶段已不需要驾驶员了;

-L3等级,是部分自动驾驶和完全自动驾驶的过渡阶段。在这个阶段,周边驾驶环境由系统负责监控,但必要时需要驾驶员接管车辆。

自动驾驶等级

(2)地理围栏等级

上面提到自动驾驶等级,除了完全自动驾驶L5能适应于所有场景,其他等级自动驾驶都是运行在限定场景。在限定场景内,人流、车流复杂程度,以及运行速度情况等,直接可反映自动驾驶的能力水平。

所以,引入地理围栏的概念,从车速、人流和车流角度,对限定场景复杂程度进行分级,从而更好反映自动驾驶水平。地理围栏也分为5级,如下图所示:

-Geo1是最简单的交通环境(低速、无人、少车),相应的Geo5是最复杂的交通环境(随意穿行、机动车与非机动车混杂等);

-Geo2侧重于车流少(低速少人/高速无人)交通环境,相应的Geo3-4侧重于车流大交通环境

-Geo3和Geo4区别主要在于,Geo3是低速少人/高速无人,Geo4低速人多/高速少人。

地理围栏等级

(3)自动驾驶落地

自动驾驶能否顺利落地,取决于两点:一是,实现方案的自动驾驶等级;二是,应用场景的地理围栏等级。

很显然,需要实现的自动驾驶等级越低,应用场景的地理围栏等级越低,自动驾驶越容易顺利落地。

自动驾驶能力水平的发展,本质上,是不断向更高级自动驾驶等级和更复杂地理围栏等级拓展的过程。从自动驾驶等级和地理围栏等级两个维度看,目前对于自动驾驶落地现状及趋势达成的大概共识,如下图所示:

-L1-2低级别自动驾驶应用,短期内有望覆盖所有场景;

-Geo1-2低级别地理围栏场景,短期内有望达到L2级别,实现无人驾驶;

-Geo3中级别地理围栏场景,短期内自动驾驶功能拓展,有望尽可能接近L3级别水平;

-其它情况,要实现自动驾驶落地,需要有个较长时间。L4级别拓展到Geo5,从而实现完全自动驾驶L5,更是遥远。

自动驾驶落地

自动驾驶落地应用

(1)自动驾驶落到典型应用领域

目前自动驾驶落地应用处于百花齐放阶段,从乘用车到商用车,从出行到物流,从封闭场景到公开道路,从智能驾驶到示范运营等等都有涉及。这里从商业应用领域简单梳理下,如下图所示:

-个人出行领域,主要有自动行车和自动泊车两个应用:自动行车,发展是不断拓展功能和运行场景过程,以小鹏NGP为代表;自动泊车,停车场场景简单,向L4级别发展,以威马AVP为代表;

-公共交通领域,主要有无人出租和无人巴士两个应用:目前主要处于在简单城市道路示范运营阶段,实现商业运营还有很长路要走,以宣传和训练系统为目的。如Auto X和小马智行Robot Taxi、宇通“小宇”无人巴士、轻舟智航“Robot-bus”等;

-园区服务领域,主要应用有:无人配送、无人零售、无人环卫等,以菜鸟无人物流、京东配送机器人、中联无人环卫等为代表;

-园区物流领域,主要应用有:矿区运输、港口集卡、机场摆渡等无人驾驶,目前大多处于示范运营阶段,如踏歌智行内蒙矿区、西井天津港、驭势科技香港机场等无人驾驶示范运营;

-长途物流领域:干线物流,图森走在前列,已在美国亚利桑那州示范运营。国内受法律限制,目前了解,只有赢彻科技在长沙开放测试道路做了些运营验证;

-其它应用领域,包括无人农机、公安消防等特殊场景,极飞无人播种机、爱上集团无人巡逻警车等。

自动驾驶典型应用(商业)

(2)自动驾驶落到典型应用阶段

根据自动驾驶等级和地理围栏等级,我把目前自动驾驶落地典型应用做了另一种方式归类,如下图所示:

-无人农机、无人巡逻、无人配送、无人环卫等应用,由于场景环境简单、自动驾驶运行速度低,技术上实现无人驾驶已无障碍。随着硬件成本的降低,有望全面实现商业化;

-在矿区、港口、机场、停车场等封闭场景,自动驾驶与该场景管理系统结合,提供自动驾驶可靠性后,有望全面实现商业化。

-乘用车自动行车,由于场景复杂,功能上只能不断拓展,通过给用户提供智能体验实现商业价值;

-无人出租、无人巴士,由于场景复杂,短时间内实现商业商业化不太可能。示范运营,更多的是用于企业和地方政府宣传,以及训练自动驾驶系统而已。

自动驾驶典型应用(技术)

后记

自动驾驶落地之路,是一个技术发展和商业利益相互推动的过程,二者缺一不可。在这其中,企业、政府、个人都扮演者重要的角色。让我们一起为自动驾驶即将带来的美好生活而努力吧!


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END


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