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      左手「算法」,右手「前裝」,摯途攻破自動駕駛商用車困局

      本文作者: 田哲 2023-06-16 17:18
      導語:技術+市場雙輪驅動,摯途科技多場景布局自動駕駛。

      左手「算法」,右手「前裝」,摯途攻破自動駕駛商用車困局

      過去一年,“寒意”一詞不斷被自動駕駛從業者、投資人提起。有別于過往幾輪的行業寒冬,此次的冷峻格外不同。

      曾經,自動駕駛之冷大多來自外部:自動駕駛商業模式的不清晰,使得投資人的熱情消退,自動駕駛公司不得不節衣縮食。而最近的寒意,更多由自動駕駛公司內部散發——在自動駕駛行業整體發展平穩的情況下,無法產生足夠的公司營收,在進入自動駕駛淘汰賽的情況下,這無疑是危險的。

      巨大的生存壓力之下,自動駕駛公司主動開辟不同業務,嘗試新的探索。但對于部分一度只顧技術研發,忽視量產的公司而言,將產品投入市場應用有不少難度。

      不過新智駕注意到,商用車自動駕駛公司摯途科技近年來持續在多個場景推出前裝量產的自動駕駛產品,表現亮眼。

      懷著好奇,新智駕與摯途的技術人員進行了深入的溝通,一探摯途進擊的秘密。

      專注自動駕駛商用車,針對性算法研發

      2019年,摯途在一汽解放的發起下成立。因與一汽解放有著極強的合作關系,摯途自誕生起就致力于商用車自動駕駛商業化落地。

      如果說場景落地的第一要義是技術,那么領先的算法則是商用車的靈魂。因此,摯途構建了從感知、定位、決策、規劃到控制的完整算法解決方案。在此基礎上,針對商用車的特點進行算法設計和技術迭代。

      商用車如半掛車,車身通常近14米,較長的車身導致車輛運轉時容易出現檢測盲區,存在一定安全隱患。為了獲得了360度的車身全方位感知,摯途專門研究攝像頭的選型和安裝位置,可實現前方300米范圍內的檢測。同時,針對商用車型體積較大,對橫向測距要求較高的問題, 增加車身和近距離的感知冗余,實現安全的多重保證。

      得到車身攝像頭獲得的圖像數據后,摯途將數據輸入基于transformer設計的端到端感知網絡,同步下游的規劃決策與控制。最終,可簡化自動駕駛系統結構,減少中間環節的處理過程,從而提高了商用車自動駕駛的性能。

      不同于乘用車,商用車行駛過程中除了要求自車穩定之外,還需保證與其連接的掛車穩定行駛。對此,摯途加強了自車掛車感知。

      自車掛車感知,是指在行駛過程中獲得自車和掛車的所有信息。由于需要實時獲取掛車角度等位置信息以便作出最佳決策,摯途使用了圖像信息作為感知輸入,利用分割模型在后向相機中分割出掛車的車體部分,再使用后處理技術實時獲取掛車的夾角大小,從而感知行駛中自車、掛車的狀態。

      商用車常常會在雨雪霧等天氣下穿越城區、高架、高速公路等區域,為了自動駕駛商用車安全行駛,摯途采集了大量道路測試數據以訓練BEV感知網絡,分析不同場景的特點和結構特征,并設計定制化方案。比如在高速道路中,為長拖車設計了特定的感知算法方案,以提高自車在特殊場景的適應性。

      針對商用車的不同場景優化BEV算法,為摯途打下多場景商用車自動駕駛應用的基礎。

      此外,商用車因其特殊的車身及載重設計,控制難度極高,尤其是高速行駛情況下滿載的重型卡車。摯途在高速輔助駕駛方案量產的過程中,通過對車輛運動參數提取分析,實時估計載荷、側坡等影響因素,在線調整控制參數,動態更新車輛運行狀態,并結合對復雜工況的快速識別,使自適應控制系統能夠快速切換軌跡跟蹤目標權重,避免車輛在換道,轉彎,上下坡等工況時出現控制失穩。

      據悉,摯途自動駕駛系統日常的運營和客戶使用案例中,超過99%的工況下能夠實現8cm的橫向控制精度。

      具備自動駕駛商用車穩定行駛的可能后,摯途聯合生態合作伙伴累計開通50多條干線物流運營路線,測試里程超3000萬公里。

      豐富的道路數據加速了摯途的算法迭代,讓產品規模化落地,而更多產品投入實際應用,又將為摯途積累更多道路數據以優化算法。如此循環往復,保持算法長期高頻迭代。

      提前布局前裝量產,錨定商業化落地

      自動駕駛商業化實現的前提不僅僅是算法領先,還在于能否將軟硬件產品緊密結合,打造自動駕駛前裝量產的產品。

      前裝的自動駕駛產品,意味著車身結構設計之初便將傳感器、自動駕駛硬件等產品考慮在內,傳感器嵌入車身提升了產品穩定性。一致的硬件要求,也將減少因質量不一導致自動駕駛產品更快損耗,影響日常運營工作。

      因此,只有具備前裝量產能力,才滿足自動駕駛商用車規模商業化的條件。

      而自誕生就致力于實現商用車自動駕駛商業化的摯途,自然不斷加強著其前裝量產能力。

      自2019年,摯途正式進軍商用車自動駕駛領域以來,不到4年間,已經與一汽解放合作推出了多款高級別自動駕駛卡車,如2022年推J6V高級別智能卡車,具備自適應巡航、遠程監測、遠程升級等功能,經過幾十萬公里公開道路測試,產品功能覆蓋高速公路95%場景。

      其中,一汽解放負責整車、電子電氣、線控底盤系統的開發設計,摯途負責自動駕駛系統的軟硬件系統開發,在與主機廠的親密合作中,摯途不斷打磨自身在成本、性能、車規間平衡的能力。

      目前,摯途具備全流程的智能系統開發落地能力,包括自主架構設計的能力,自主軟硬件開發能力和全方位試驗驗證能力。摯途工程師表示,摯途可以根據智能系統功能和需要,自主設計合理的、多樣的通信和診斷架構和協議。

      軟件方面,摯途擁有全棧自研的自動駕駛系統,并自研關鍵智能產品包括ADU自動駕駛域控制器、ZIC多功能攝像頭、FCW+LDW雙預警控制模塊等產品組合,產品已在解放J7、J6V等車型實現前裝量產。

      此外,從系統功能、架構到軟件,摯途可自主完成全面驗證。獲得ISO 26262:2018流程認證證書,足以說明摯途已建立符合功能安全最高等級“ASIL D”級別的產品開發流程體系。ISO 26262標準是全球公認的汽車功能安全標準,標準覆蓋產品的全部生命周期。

      市場實際應用往往是檢驗產品的最佳辦法。基于商用車落地場景豐富的特點,摯途針對不同的場景進行特殊設計,如在干線物流、口岸、環衛等。

      干線物流方面,巨大的油耗成本是物流運輸的一大痛點。為了盡可能節省油耗,降低成本,摯途聯合一汽解放打造了三層節油算法,包含千米級全局節油、百米級局部節油和車輛級別智能化節油,通過靈活運用不同的節油算法,模擬老司機的操作能力,節省油耗。

      智能環衛方面,無人環衛車普遍高達3米,容易刮蹭樹枝從而影響車輛運行,因此其對樹枝檢測的形狀要求較高。摯途便對車輛前方30米,周圍5米內所有低于車高的激光點語義分割后聚類,給出每個目標的占位柵格,由占位柵格計算出目標的俯視圖精細邊界。這套方法不僅可以用于樹枝檢測,也可用于一般不規則障礙物檢測。

      為了精準貼邊清掃以提高清掃效果,摯途通過精細化高精地圖、動力學模型,實現更精準的地圖定位及車身控制。此外,其設計的掃刷柔性方案,控制橫向誤差在5厘米左右。

      口岸方面,摯途將單車智能和車路協同方案深度融合,通過單車L4級自動駕駛+路端感知設備協同,極大提高了系統的魯棒性,實現車輛真正無人化、智能化、規范化作業,從而助力口岸提高運營效率、節約人力成本。

      結合不同場景的特性優化自動駕駛產品,摯途得以推動產品迅速落地,成為行業內少有完成商業模型閉環的自動駕駛公司。

      狂奔的摯途,獨特的自身優勢

      經過近四年的技術沉淀,摯途在智能駕駛感知、系統控制、數據信息處理、軟硬件工程設計等技術應用領域積累了豐富的專利成果。截至2022年底,摯途已有249項申請專利,發明專利占比超97%。

      這一成績,一方面與摯途明確的戰略相關。

      即以智能軟硬件一體化產品為主、智慧物流解決方案和智能整車解決方案為輔,打造“1+1+N”多場景商業化落地。

      這一宏大的目標,必然需要傾注大量研發。據悉,摯途團隊大部分成員有著產品及技術背景,其中超80%為研發人員。

      工程化團隊全部有著主機廠和汽車電子供應商的工作經歷。自動駕駛技術研發與工程化能力兩種優勢的融合,能推動自動駕駛技術快速迭代開發,驅動縮短新產品的生產周期,摯途得以相對快捷地開發貼近用戶需求的智能化產品。

      另一方面,摯途注重數據的高效利用和數據閉環的打造。

      首先,摯途通過搭載在測試車上的傳感器、攝像頭等設備采集了大量的路測數據。

      得到路測數據后,摯途將其存儲至自建的數據存儲和管理系統,能夠對采集到的數據進行分類、歸檔、整理和清洗,保證數據的質量和完整性。

      數據經過清洗后,摯途將利用包括機器學習算法在內的AI技術和數據分析工具,對干凈的數據進行處理和分析,從而挖掘數據中蘊含的規律和趨勢,為產品決策提供支持。

      此外,摯途還與業內專家和學者合作,進一步優化數據挖掘和分析的效果。

      海量的路測數據結合高效的數據挖掘,加速了摯途的自動駕駛技術迭代,推動產品研發,使其迅速成長。

      總結

      如今,自動駕駛行業已經進入了冷靜期,技術不再是各公司比較的唯一指標,產品及商業化能力被投入更多關注。

      無論公司背景如何,幾乎所有自動駕駛公司都垂首卷袖,用雙手在行業泥土里一遍遍翻尋技術落地機會。

      摯途已經用前裝量產能力證明了自己,隨著觸及的行業更多,場景應用機會增加,摯途的價值將進一步放大。

      這不是終點,而是一道向上的臺階。雷峰網(公眾號:雷峰網)雷峰網雷峰網

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