隨著近幾年自動駕駛行業(yè)的快速發(fā)展，L2級別輔助駕駛逐漸在各品牌新車上得到普及，目前，不少廠商紛紛推出自己的輔助駕駛系統(tǒng)，自動輔助導(dǎo)航駕駛也隨之成為了車圈熱門話題之一，像小鵬前不久就宣布升級了NGP功能，算力明顯提升的XPilot 4.0系統(tǒng)，受到了大眾廣泛關(guān)注。
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除了NGP，與之并駕齊驅(qū)的還有NOA以及NOP，三者都屬于自動輔助駕駛功能，不同之處在于NOA沒有搭載高精地圖，以視覺為主，相比較而言缺乏車道級曲率、坡度和限速等信息，自動變道過程的決策控制風(fēng)險更高，降低了用戶體驗的流暢性和安全性。NOP和NGP采用的是高精地圖，可以實現(xiàn)指定路徑下的按照導(dǎo)航路線自動輔助駕駛。它需要導(dǎo)航系統(tǒng)、高精地圖與自動輔助駕駛系統(tǒng)的深度融合，根據(jù)導(dǎo)航路徑規(guī)劃，在高精地圖覆蓋范圍內(nèi)的大部分高速公路及城市高架路等路段實現(xiàn)自動進(jìn)出匝道和切換主干道，自動調(diào)整車速、智能變換車道及超越慢車。
從終局角度看，NOP的種種功能和體驗，將會是自動駕駛最接近理想化的狀態(tài)。
自動輔助駕駛功能是否強(qiáng)大取決于什么？
目前，廠商們正在普及的、基于5G信息技術(shù)傳輸?shù)腖2自動駕駛技術(shù)仍然存在著無法識別靜止的或低速車輛、物體的問題，再加上對于視覺識別技術(shù)、多傳感器融合技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等與自動駕駛強(qiáng)關(guān)聯(lián)的技術(shù)研發(fā)正在迅速迭代。自動輔助駕駛功能的研發(fā)，亟需采用由“仿真平臺架構(gòu)”為核心的可視化工具鏈方案，來解決研發(fā)測試過程中出現(xiàn)的各種問題。
因為相對于路測，仿真平臺所需要的經(jīng)費(fèi)更少，不需要路測和人力的介入；第二點(diǎn)就是面臨風(fēng)險更低，不會對實際中的任何車輛產(chǎn)生影響；第三點(diǎn)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的算法迭代會更快，新的算法可以直接在仿真平臺上評估，大大提高了研發(fā)效率，其重要性可想而之。像小鵬、蔚來、特斯拉，這些公司都有各自專屬的科研團(tuán)隊去開發(fā)輔助駕駛系統(tǒng)，行業(yè)內(nèi)的其他不少新勢力公司對此同樣重視，宏景智駕就是其中之一。
宏景智駕NOP的三大開發(fā)平臺，讓迭代更快更安全
對于開發(fā)自動輔助駕駛，以宏景智駕為代表的諸多科技公司，有著獨(dú)到的見解。通過不斷的研究積累，形成了由三大平臺構(gòu)成的仿真及可視化工具鏈，來加持NOP的功能開發(fā)。
首先是數(shù)據(jù)閉環(huán)應(yīng)用平臺。通過泛化、回灌路測數(shù)據(jù)，積累大量數(shù)據(jù)，再結(jié)合虛擬引擎技術(shù)、地圖重構(gòu)工具，重現(xiàn)NOP數(shù)字化應(yīng)用場景，以確保仿真結(jié)果的足夠可靠。基于這些場景，拓展測試場景的覆蓋率，支撐算法驗證，加速算法迭代。為此，宏景提供了一套數(shù)據(jù)云服務(wù)平臺的解決方案。
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云平臺會根據(jù)用戶的標(biāo)簽信息，數(shù)據(jù)會自動進(jìn)行切片和分類。再進(jìn)行初步的數(shù)據(jù)分析和處理后，需要人工處理的部分會推送消息到客戶端，待人工驗證完成后會自動生成測試分析報告。同時關(guān)鍵信息還會同步到手機(jī)端，用戶可以直觀了解當(dāng)日測試情況，大大簡化了測試分析和性能評估流程，并且提高了測試效率和解放了生產(chǎn)力。
其次是高精地圖和定位檢驗平臺。可以分成兩塊理解，一方面，校驗不同圖商高精地圖的數(shù)據(jù)差異和準(zhǔn)確性，準(zhǔn)確提供多維度的信息，有助于自動駕駛車輛實施正確的指令。另一方面，對比高精定位設(shè)備，以驗證車載定位模塊的精度，避免傳感器測量誤差甚至失效的情況出現(xiàn)。宏景智駕針對以上情況推出了一套3D可視化數(shù)據(jù)測試平臺。
該平臺可以通過定位的真值對比系統(tǒng)，直觀的了解兩套定位設(shè)備的各項數(shù)值偏差，而且這套工具鏈還搭配語音識別+標(biāo)簽的功能，全功能都可語音操作，測試司機(jī)即可兼職測試工程師，節(jié)約了大量的人力成本和時間成本。
最后是虛擬場景仿真測試平臺。宏景智駕研發(fā)團(tuán)隊通過重構(gòu)匹配的高精地圖，自動/手動構(gòu)建測試場景，提供周圍環(huán)境信息，再結(jié)合第三方地圖API，輸出車輛導(dǎo)航信息，在虛擬環(huán)境中模擬算法需要的所有信息，生成靜態(tài)路網(wǎng)、創(chuàng)建CornerCase，從覆蓋度方面，可實現(xiàn)貼近中國實際的交通流模型以及實車場景的泛化，極大地降低了虛擬測試場景庫建立的時間與人力成本，通過大批量的仿真測試驗證，極大提高了代碼穩(wěn)定性，加速軟件迭代開發(fā)，保障實車測試安全。
如下視頻展示了在復(fù)雜場景下的NOP功能仿真。主車起始于輔道，進(jìn)入上匝道。主路上存在多個他車障礙物，并且他車隊列存在堵車交通流狀態(tài)，彼此跟車空間不足以滿足主車匯入條件。此時主車將根據(jù)感知信息，地圖信息以及NOP邏輯，暫緩變道流程，在匝道范圍內(nèi)減速，直至他車隊列通過后，加速并匯入主路。
除此之外，宏景智駕在NOP功能上對車輛預(yù)測性能量管理，采用了收集前方道路的坡度、限速、曲率信息以及導(dǎo)航的實際路況信息，動態(tài)規(guī)劃前方幾公里的目標(biāo)車速曲線，以達(dá)到最優(yōu)的整車油耗，并即將實現(xiàn)中國首個在燃油車上搭載NOP功能的應(yīng)用落地。
在NOP功能的研發(fā)上，對于宏景智駕這類新勢力企業(yè)來說，還需要時間和大量的數(shù)據(jù)積累來使算法變得更加成熟，相信只要堅持腳踏實地的發(fā)展，未來一定會取得一番成績，讓我們拭目以待。
