吉利汽车ADAS应用及自动驾驶发展策略

2018-03-29  |  By Faye  |  In 新闻

3月20-21日,吉利汽车研究院资深总工程师刘卫国在会上发表了《吉利汽车ADAS应用及自动驾驶发展策略》的演讲,与与会嘉宾分享了吉利在自动驾驶包括ADAS方面做的工作。

吉利ADAS相关技术应用:

吉利汽车从2015年博瑞上市开始就配备了很多ADAS系统,其中AEB、ACC、LDW等相关技术,已经在这一代产品上普及。这一代也是吉利的G-pilot 1.0技术,博瑞作为G-pilot 1.0技术运用的首款车,接下来吉利又迅速推出了博越、帝豪GS、帝豪GL,延续了博瑞的G-pilot 1.0技术。

领克01于2017年上市,这款车配备的智能系统有:前摄像头和前毫米波雷达,有12颗超声波雷达,后方有两个24G的毫米波雷达;前视系统,也叫前向驾驶,包含减轻碰撞系统、减轻驾驶强度的ACC自适应巡航系统、避免事故的AEB系统、监测提醒系统(有限速识别和疲劳检测的功能)。

AEB系统分为几个档次:

首先是警示加声音提醒的FCW前方碰撞预警系统,如果驾驶员无反应就出现限速自动提示,这是第二级报警;

第三级是自动介入刹车,在7公里到180公里范围都可以启动系统。

此系统还包含了行人识别功能的主动式紧急刹车功能。

从AEB的研发来讲,第一代系统只有单雷达或者单摄像头实现预警功能,第二代出现了部分制动功能,第三代提供了全制动功能。第四代多传感器融合自动,包含对运动物体、静止物体、行人等识别功能。

ACC系统也分为几代:

第一代:定速巡航;

第二代:跟车的智能巡航;

第三代:具有跟停功能的智能巡航;

第四代:具有起停功能的智能巡航。

每一代都有技术进步,每一代技术的进步都根据传感器跟控制器的计算能力。

AHB-C智能远近光控制系统:在夜晚行车时,该系统通过集成在内后视镜外侧的摄像头实时监测前方对向车辆,若对向来车,则自动切换到近光灯,以避免干扰对方行车视线。会车结束后,自动恢复远光。

TSR交通限速标识识别系统:可探测到车辆前方100米范围内,本车及左右各两车道上方或侧方道路限速标识,并将标识显示在智能仪表上,以提醒驾驶员注意限速。

智能驾驶的侧向行驶:第一级是盲区报警,第二级是预警,第三级是自动干预,这里面包含了LDW、LKA等功能。

LDW报警系统:可以通过方向盘振动来提示;如果压线了或者外面有车辆在你的盲区,都可以做到报警;同时在单车道内可以辅助纠偏。

BSD盲点监测系统:是依靠两个后向毫米波雷达,探测距离70米以内,不仅可以做BSD功能,后车快速超车的时候它可以及时提供报警信息。

智能驾驶泊车出入:包括360泊车、超声波辅助泊车、RCTA后方车辆警示系统、倒车影像等等。在中国配备RCTA技术的车型目前市场上比较少,在倒车的时候,可以检测到迅速接近并可能发生碰撞的机动车。

吉利自动驾驶技术路线规划:

吉利在自动驾驶技术规划上目前有两条路线:一条通过强化单个功能,不断把车做的越来越安全,越来越智能。使用这种方法可以在单个功能成熟了的情况下,将产品快速推向市场,让用户能即刻感受到变化,适应性较强,但智能化水平不高。

另一条是刚开始限定适用场景范围,比如在一个封闭区间内可以运行该系统,自动化水平特别高。从这个角度逐渐把场景外延,逐渐实现安全自动驾驶。

吉利汽车在去年5月10日发布了这条技术路线:2014年开始运用GPILOT1.0,即第一代自动驾驶技术,博瑞、博越、帝豪都在应用。2018年开始运用GPILOT2.0,技术涵盖ACC智能领航系统,单车道内可以做到自动驾驶,以及全自动泊车的技术。到2020年之后开始应用GPILOT3.0,也就是吉利现在正在研发的新一代产品。这代产品具有高度的智能驾驶功能。到2024+计划内部运用GPILOT4.0,吉利希望能够在2024年,有一个端到端的服务,或者说门到门的服务,能够给消费者提供更方便的驾驶体验。

这些功能如何实现到车上? 各种各类的传感系统、到控制系统到执行系统,这是一个闭环。整个开发阶段都要做系列验证,从部件到系统,软件、硬件,包括整车的验证模式都是全方位的。吉利汽车采用的模式是从功能需求的角度开发,研发重点在消费者的痛点,根据消费者的喜好和市场调研收集的数据信息,以及客户体验和反馈去做功能的需求定义和研发,再实现功能、逻辑、软件,是正向开发的。

智能驾驶是一个系统工程,而不是单纯的部件或者功能的堆积,是完全系统化的功能。ADAS系统是一个一个系统的堆积,但是到了2级之后不仅仅是一个系统,而是多个系统的融合。这时候需要OEM有强大的整合能力,也就是系统集成能力。未来的系统集成工作会非常庞大,工作量巨大。

目前在自动驾驶方面面临很多技术上的瓶颈,资源短缺。简单举几个例子,比如传感器部分,将来是不是激光雷达还是未知的,虽然今年CES展上有好多家都在展示激光雷达。但是激光雷达技术是不是能取得突破,确实是未知的。高精度的摄像技术、高分辨率的摄像技术,也还没有得到突破,所以要真正实现高速自动驾驶,还是比较困难的。

热门的机器学习、深度学习、人工智能,到底能不能够替代现在的规则?在传感技术上做了一些基本工作,但是在路径规划和执行方面,还存在一定风险。自动驾驶最根本的基础就是安全,深度学习本身就是一个黑盒子,如何保证它的安全性,很难去分析,这是未知的,所以这需要我们共同研究和面对这些挑战。在中国,执行器其实面临着很大问题,虽然我们有好多企业也在做执行器,包括ESC、EPS,未来技术的可靠性、效率是不是能够满足我们的要求?现在至少在中国市场上,还缺少一些大品牌来支撑未来自动驾驶公司所需的有效执行器。

另一个需要突破的技术是备份或者设计冗余,自动驾驶一定需要冗余和备份,不仅仅是因为取消了人,其实更多是因为有功能安全的要求。我们现在单靠一个硬件、一套软件恐怕没有办法实现十的九次方这种高可靠性,所以冗余备份非常重要。冗余备份需要很多系统的备份,不仅仅是传感器、控制系统、执行系统等等,之间相互关联的系统都需要,所以对于车辆的设计就变的非常复杂。

最后,刘卫国建议:不要盲目地追求无人驾驶。L5的无人驾驶离我们很远。包括Uber做的这些,还不算L5,只是L4。其认为L4的自动驾驶在一定区域可以实现,L4是在限定空间里脱离人的驾驶,这是可实现的。因为在比较简单的环境下,可以靠一些特殊的措施来保证它的安全。

其二, ADAS是一个撕裂式或者爆发式的发展,确实是不可挡的。不仅仅在国际市场,在中国也是装配率越来越高。。

其三,自动驾驶系统应该会掌控在OEM手中,因为OEM是一个集成大平台,它能够融合所有碎片资源,能够集成所有碎片资源。以前是靠一些创业公司,我认为将来要靠OEM来实现系统集成,所有类型的资源都可以集成在OEM这个平台上,包括创业公司、科技公司、互联网公司、通讯公司。

最后:未来的L5,只能靠政府或者国家层面进行整体统筹,不是靠一个公司,一个平台去搭建,可能需要更大的平台。

谈及激光雷达的趋势,刘卫国表示,目前的毫米波雷达及摄像头无法及时识别道路上出现的小问题小情况。此外是冗余备份,多传感器的冗余备份未来是允许的,即使是激光雷达能够做到的功能,也需要一个高分辨率的摄像头,或者对天气能够识别的超声波雷达来(实现冗余备份),毫米波雷达技术也在不断地发展中。到目前为止,之所以认为激光雷达是需求,是因为有一些场景我们现有技术没有办法解决,所以要做多传感器的研究和融合。

至于价格趋势,刘卫国认为2000美元的价格偏高,与毫米波雷达的价格相比多了十几二十倍甚至百倍的距离,无法实现大批量推广。但是高价格产品随着技术的突破,量产的增多,价格自然会降低。现在使用激光雷达的车也有不少,包括奥迪A8上也用到激光雷达,总体来说,将来激光雷达市场前景不错的。

文章来源:VehicleTrend车势综合整理

 



 

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