自动驾驶还远吗 | 王自如测评蔚来NOP 领航辅助功能

2020 年 11 月 24 日 ZEALER订阅号


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车,有的人把它视若珍宝,看作是产生情感共鸣的伴侣,无时无刻不在享受着驾驶时和汽车沟通的乐趣,而更大一部分人,把它当做从A点到B点的交通工具,他们恨不得把驾驶的时间和精力解放出来,去做一些更有意义的事情。



随着电气化的飞速发展,自动驾驶已经不再是科幻电影中触不可及的模糊概念,科技的变革正在把人类想象一点一点的变为现实。自动驾驶背后所蕴藏的社会价值,也在不停地催促着车企把它提上日程。




Navigate on Pilot

——NOP 领航辅助功能


蔚来最近推送的 NIO OS 2.7.0 版本的OTA升级重点,正是NOP——领航辅助功能,而它也让我们第一次觉得自动驾驶原来已经离我们如此之近。



那么NOP能做什么呢?NOP是导航系统、高精地图与NIO Pilot自动辅助驾驶系统的深度融合,在Pilot功能已实现的巡航车速控制、车距保持、转向辅助和转向灯控制变道等功能的基础之上,支持车辆根据导航路径规划,实现更高级的自动辅助驾驶功能。所谓高精地图,可以理解为地图的HD版,精度达到20cm,曾经的地图只能让汽车获取主道和辅路粗线条的信息,现在它连车道线甚至红绿灯位置都能准确的反映出来。



在高精地图覆盖范围内的大部分高速公路及城市高架路等路段实现自动进出匝道和切换主干道,同时可根据道路限速和环境感知等信息自动调整车速、智能变换车道及超越慢车。NOP功能可于高精地图覆盖的高速公路以及城市高架路等路段开启。



需要特别和大家强调的是,领航辅助功能的释放并不代表车辆能够自动驾驶。作为驾驶辅助功能,领航辅助无法应对所有交通、天气和道路状况,大家在使用时必须时刻关注交通状况及道路环境,并做好随时接管车辆的准备。



蔚来也是既特斯拉之后第二个支持该功能的品牌,并且蔚来更进一步,增加了对城市快速路的支持,同时还针对中国驾驶环境进行了针对性优化。如此接近自动驾驶的功能是不是听起来非常具有诱惑力呢?先别急,我们了解清楚原理,然后再体验。




汽车如何感知环境


想要让机器做到自动执行加减速、变线超车的动作,重要的一步就是让汽车可以像人一样感知环境,也就是“看到”和“摸到”,让车看到我们驾驶时的道路,并能判断车辆和周围物体之间的距离,做到这些离不开的就是底层硬件的支持。



目前市面上具备ADAS功能的汽车,主要依靠三类设备,分别是摄像头、毫米波雷达和超声波雷达。这三种硬件可以说是术业有专攻,各自都有自身明显的优势和短板,而三者在协同配合之下,却可以达到取长补短的效果。




摄像头


蔚来ES8全车共配备了8颗,分别是位于挡风玻璃上方的三目摄像头、四颗环视摄像头,和一个车内的驾驶状态监测摄像头。



自动辅助驾驶主要依靠的是挡风玻璃上的三目摄像头,它和大家使用的手机有些类似,广角摄像头的可视角度更宽泛,可以达到150°,能探测到车身侧面和短距离插队的车辆,长焦镜头的可视角度为28°,负责识别远距离目标和红绿灯。另一个素质较高的摄像头,可视角度为52°,和我们人类单眼的视角接近,车辆依靠它可完成大部分路况检测。




超声波雷达


大部分消费者日常接触到的都是超声波雷达,也就是我们常说的倒车雷达,蔚来ES8全车一共配备了12个,顾名思义,它的测距原理是由超声波发射装置发出信号,计算发射和接受反射信号的时间差,来判断和障碍物之间的距离。



前4后4共8颗雷达其实已经足以应付泊车时的需求了,另外四颗位于车侧的雷达,其实另有作用,它的测量距离更远但是覆盖范围相对小一些,听起来依靠超声波雷达,已经达成让车“摸到”的诉求了,然而它却有着致命的缺陷,那就是慢,车辆高速行驶时它很难跟上车距的实时变化,以120公里的速度行驶时,如果前车紧急刹车,半秒的响应足以让车行进十几米,这显然还比不上人的经验。




毫米波雷达


不过别急,传播速度和光速相同的毫米波雷达,可以完美的弥补摄像头和超声波雷达的致命缺陷,目前主流车载毫米波雷达按照其频率不同,主要可分为两种:77GHz和24GHz。77GHz频段,是目前自动辅助驾驶领域应用最广泛的,检测距离超过200米,通常被安装在前保险杠上,正对汽车的行驶方向。



长距离雷达能够用于实现紧急制动、高速公路跟车等ADAS功能,同时也能满足自动驾驶领域,对障碍物距离、速度和角度的测量需求。24GHz频段,因为侦测距离相对较近,通常用于感知车辆近处的障碍物,它就像车上的后视镜,可以告诉行车电脑,后面没车你可以自行变道了。




蔚来“指挥中心”


我们平时开车变换车道,都是根据看到的信息通过大脑决定最佳的超车路线,汽车也同样需要一个这样的“指挥中心”,通过融合深度神经网络模型与专家系统,NOP也可以像人一样,短时间做出最优的换道决策。



不仅如此它还在驾驶过程中不停的学习,能持续对周围车辆的运动状态进行预测,从而最大程度保障行车的安全。




Stay hungry


看了今天的视频,我想很多人可能会露出欣慰的笑容,貌似我们离未来的科技出行方式又向前迈进了一步。然而我相信更多的人内心的真实感受,应该是欲求不满的憋闷,似乎我们的心中,总期待看到能让我们尖叫的 Wow moment。从感性的角度出发,我跟大家的感受是一样的。



但是从理性的角度来看,其实我更想说的是,在自动辅助驾驶这样的领域里,很可能我们永远无法看到那种期待中的一夜骤变式的颠覆式进步,因为算力的提升并非一朝一夕,所有的技术进步、研发、和实验都是在一点一滴的积累当中曲折前进的,正如10年前的智能手机仿佛在很多维度上跟我们今天的手机并没有什么本质的不同,但是只有当你真的拿出10年前的 IOS和android 放在眼前,跟今天的产品对比,你才能感受到这10年间,我们究竟经历了多大的进步和改变。



我相信,智能辅助驾驶的进步和演化,也会是一个这样水滴石穿式的过程。10年之后回头望,我们今天所讨论的如何安全、高效的自动变道,或许会充满了戏剧般的幽默色彩。


虽然无法期待一夜骤变,但是作为热爱这个行业的人,和科技生活方式的信徒,我们却大可以不受束缚的期待和想象,就像10年前我们对智能手机所做的那样。在大胆的期待和想象之后,以高速摄影的慢动作来去观察未来10年的点滴变化,去收获10年后那种风景看透,细水长流的幸福回味。Stay hungry,我希望对未来的智能出行,你我可以永葆期待。





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